張悅 成新田 陳婷

南京市金陵科技學(xué)院 江蘇 南京 211169

引言

隨著科技的進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展，我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展規(guī)模逐漸擴(kuò)大，在帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也給交通管理帶來(lái)一定壓力。交通標(biāo)志的出現(xiàn)對(duì)道路信息具有指示作用，為了不斷提高行車(chē)安全，需要充分利用高科技對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，推進(jìn)交通行業(yè)的積極發(fā)展。

1 基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測(cè)技術(shù)分析

1.1 顏色信息進(jìn)行定位檢測(cè)

在交通標(biāo)志設(shè)計(jì)過(guò)程中，首先要對(duì)顏色信息進(jìn)行重點(diǎn)表示。一般情況下，通過(guò)攝像機(jī)采集的交通標(biāo)志圖像大多數(shù)都是在三原色的基礎(chǔ)上構(gòu)建的顏色空間模型，換句話說(shuō)，指的就是RGB空間模型。從其顏色特征方面看，由于其自身的特殊屬性，對(duì)光照具有較高的敏感程度，因此，極易受到光照影響在系統(tǒng)中出現(xiàn)不良反應(yīng)，所以，在交通標(biāo)志檢測(cè)過(guò)程中，不能應(yīng)用RGB圖像對(duì)顏色信息進(jìn)行直接檢測(cè)。而對(duì)于HVS模型來(lái)說(shuō)，其受光照強(qiáng)度影響程度不大，針對(duì)光照具有較強(qiáng)的抗干擾、抗輻射等能力，因此，在對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行顏色信息檢測(cè)時(shí)，大多數(shù)情況下都會(huì)選擇利用HVS空間模型構(gòu)建進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)，檢測(cè)過(guò)程可分為以下步驟：

第一，通過(guò)攝像機(jī)將所接收的交通標(biāo)志顏色信息進(jìn)行輸入和整合，然后通過(guò)HVS空間模型的建立構(gòu)建出HVS顏色空間，在此基礎(chǔ)上，還要建立RGB顏色空間模型與HVS顏色空間模型的轉(zhuǎn)換關(guān)系；第二，需要根據(jù)實(shí)際情況，將交通標(biāo)志的整張圖像的顏色信息進(jìn)行有效分析，然后以此為依據(jù)進(jìn)行特征提取，與此同時(shí)還要注重信息的真實(shí)性和完整性；第三，可能在轉(zhuǎn)換過(guò)程中存在噪聲干擾，因此可以通過(guò)閾值定位對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行有效分割，才能真正意義上表明交通標(biāo)志的實(shí)質(zhì)性含義。

1.2 形狀信息進(jìn)行定位檢測(cè)

對(duì)于根據(jù)形狀信息進(jìn)行交通標(biāo)志檢測(cè)來(lái)說(shuō)，可大致分為以下兩種方法：一種是直線的Hough變換檢測(cè)。其主要是將存在于坐標(biāo)空間上的點(diǎn)和線通過(guò)有效方法，將其轉(zhuǎn)化到參數(shù)空間上。在此過(guò)程中需要對(duì)方程式進(jìn)行有效應(yīng)用，從而有效得出當(dāng)坐標(biāo)空間點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際轉(zhuǎn)化時(shí)，在參數(shù)空間上呈現(xiàn)出是直線狀態(tài)，與此同時(shí)，當(dāng)坐標(biāo)空間中同一條直線的點(diǎn)，按照相同路徑轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間中時(shí)，直線的具體位置都相交于同一位置。相應(yīng)的，就交通標(biāo)志來(lái)說(shuō)，其具體形狀邊緣上的點(diǎn)與具體坐標(biāo)相對(duì)應(yīng)，如果經(jīng)過(guò)同一點(diǎn)的直線重復(fù)性較高時(shí)，則會(huì)構(gòu)成該交通標(biāo)志形狀的邊緣直線[1]；另一種是基于圖形的Hough變換檢測(cè)。其主要是對(duì)Hough變換曲線擬合原理進(jìn)行有效應(yīng)用，如果圖像空間坐標(biāo)系中的隨意一點(diǎn)，在映射到參數(shù)空間坐標(biāo)體系中為圓錐形狀，與此同時(shí)，同一個(gè)圓上的點(diǎn)與圓錐的頂點(diǎn)相交于同一點(diǎn)，則可表示出圖像空間坐標(biāo)系中的圓心和半徑與該點(diǎn)相對(duì)應(yīng)。在實(shí)際圓形交通標(biāo)志檢測(cè)過(guò)程中，為了提高檢測(cè)準(zhǔn)確性，滿足實(shí)時(shí)性特點(diǎn)，因此，需要將初步接受的原始圖片進(jìn)行適當(dāng)灰化，然后利用Canny運(yùn)算得到粗略的邊緣信息圖像，在此基礎(chǔ)上，對(duì)其進(jìn)行二值化處理，才能切實(shí)對(duì)邊緣信息進(jìn)行有效提取。

2 基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)算法應(yīng)用

2.1 模板匹配法

在進(jìn)行交通標(biāo)志識(shí)別過(guò)程中，模板匹配法憑借其原理的簡(jiǎn)單性、操作的泛化性和運(yùn)算能力強(qiáng)等特點(diǎn)，具有較高的應(yīng)用頻率，其可以詳細(xì)劃分為以下兩種匹配方法：第一，圖像像素模板匹配方法。顧名思義，其主要是通過(guò)對(duì)圖像所對(duì)應(yīng)的位置像素進(jìn)行計(jì)算，來(lái)對(duì)兩幅圖像的匹配程度進(jìn)行有效判斷，如果計(jì)算出的歐式距離之和與所設(shè)定的閾值相比較小，則證明兩幅圖像屬于匹配狀態(tài)，但是在此基礎(chǔ)上，必須要滿足模板庫(kù)始終保持完整狀態(tài)、目標(biāo)圖像分辨率要始終保持較高狀態(tài)兩個(gè)前提條件，此種匹配方法具有思路清晰、方向明確、方法簡(jiǎn)單等特性，因此可得到較高的識(shí)別效果[2]；第二，圖像特征的模板匹配方法。此種匹配方法需要對(duì)兩幅圖像對(duì)應(yīng)位置的像素差值的總和進(jìn)行計(jì)算，首先，需要針對(duì)圖像的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行有效查找和選取，然后依次為依據(jù)對(duì)歐式距離進(jìn)行有效計(jì)算，能夠有效提高計(jì)算速率。在此基礎(chǔ)上，為了提高該方法的實(shí)時(shí)性，需要應(yīng)用多項(xiàng)式SIFY特征的模板匹配方法提高確定性能，不僅能夠有效對(duì)尺度空間進(jìn)行構(gòu)建，還能在一定程度上對(duì)交通標(biāo)志的極值進(jìn)行有效測(cè)量，確保對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)篩選的真實(shí)性和穩(wěn)定性，切實(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通標(biāo)志的有效識(shí)別。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)法

針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)法來(lái)說(shuō)，可以詳細(xì)分為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法和遷移學(xué)習(xí)法三種類(lèi)型。第一，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法主要是對(duì)人腦神經(jīng)組織機(jī)構(gòu)、活動(dòng)機(jī)理進(jìn)行模仿，從而進(jìn)行外界物體的行為、語(yǔ)言等各個(gè)方面的模仿，屬于模擬人類(lèi)邏輯思維構(gòu)建出的學(xué)習(xí)模型，與人腦的基本功能具有較大相似性，其主要構(gòu)建內(nèi)容可分為人工神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩部分，對(duì)交通標(biāo)志的正確識(shí)別具有積極意義；第二，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法。首先需要通過(guò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用卷積結(jié)構(gòu)對(duì)輸入的交通圖像標(biāo)志的特征信息進(jìn)行有效提取，然后利用各個(gè)分析層次通過(guò)有效連接對(duì)圖像特征信息進(jìn)行學(xué)習(xí)的多分類(lèi)器，除此之外，還可以充分利用實(shí)際操作、采樣降低等多種方式進(jìn)行特征提取，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建的卷積模型具有較高的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性特點(diǎn)；第三，遷移學(xué)習(xí)分類(lèi)法。指的是憑借已有的數(shù)據(jù)領(lǐng)域模型進(jìn)行具體的知識(shí)遷移工作，將其實(shí)質(zhì)性內(nèi)容高質(zhì)量的轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)匱乏目標(biāo)領(lǐng)域中，能有真正意義上解決數(shù)據(jù)儲(chǔ)存量不足的問(wèn)題，切實(shí)避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建不完全、不能進(jìn)行高水平訓(xùn)練的情況，間接提高了對(duì)交通標(biāo)志的識(shí)別程度，對(duì)工業(yè)視覺(jué)領(lǐng)域發(fā)展具有推動(dòng)作用。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，在對(duì)工業(yè)視覺(jué)領(lǐng)域進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，加大對(duì)交通標(biāo)志檢測(cè)及識(shí)別技術(shù)的分析和研究，是滿足現(xiàn)代化、智能化社會(huì)發(fā)展的必然要求，同時(shí)也是保障人們行車(chē)安全的重要途徑，因此，必須不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，才能真正意義上實(shí)現(xiàn)該領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益的和諧統(tǒng)一。