夜间环境下交通标志的识别技术研究

作者：吕禾丰; 陆华才; 高文根

来源：黑龙江工业学院学报(综合版), 2021, 21(07): 96-100.

DOI：10.16792/j.cnki.1672-6758.2021.07.017

• 交通标志识别
• 伽马矫正
• 限制对比度自适应直方图均衡
• SVM

针对在夜间的交通标志的识别时,出现的检出率、识别率较低的问题,提出改进限制对比度自适应直方图均衡算法。通过在限制对比度自适应直方图均衡算法中加入伽马校正的方法对图像进行预处理,使用HSV色彩空间对处理后的图像分割,检测定位图像中的交通标志,再利用SVM训练识别样本,建立训练模型完成对夜间交通标志的识别。实验结果证明:经过该方法处理后的夜间交通标志图像减少了光线因素对检测结果的影响,对夜间交通标志的平均检测率达到了96.8%,对检测出交通标志的平均识别率达到95.8%。改善了交通标志在夜间的检测识别问题,可应用于辅助驾驶系统在夜间对交通标志的识别。

• 单位
  安徽工程大学