论文交通标志与识别研究的意义

在科学技术飞速发展的今天，印刷、摄影、设计和图像传送的作用越来越重要，这种非语言传送的发展具有了和语言传送相抗衡的竞争力量。标志，则是其中一种独特的传送方式。人们看到烟的上升，就会想到下面有火。烟就是有火的一种自然标记。在通讯不发达的时代，人们利用烟（狼烟）作为传送与火的意义有关联的（如火急、紧急、报警求救等）信息的特殊手段。这种人为的"烟"，既是信号，也是一种标志。它升得高、散得慢，形象鲜明，特征显著人们从很远的地方都能迅速看到。这种非语言传送的速度和效应，是当时的语言和文字传送所不及的。今天，虽然语言和文字传送的手段已十分发达，但像标志这种令公众一目了然，效应快捷，并且不受不同民族、国家语言文字束缚的直观传送方式，更回适应生活节奏不断加快的需要其特殊作用，仍然是任何传送方式都无法替代的。标志，是表明事物特征的记号。它以单纯、显著、易识别的物象、图形或文字符号为直观语言，除标示什么、代替什么之外，还具有表达意义、情感和指令行动等作用。标志，作为人类直观联系的特殊方式，不但在社会活动与生产活动中无处不在，而且对于国家、社会集团乃至个人的根本利益。越来越显示其极重要的独特功用。例如：国旗、国徽作为一个国家形象的标志，具有任何语言和文字者难以确切表达的特殊意义。公共场所标志、交通标志、安全标志、操作标志等，对于指导人们进行有秩序的正常活动、确保生命财产安全，具有直观、快捷的功效。商标、店标、厂标等专用标志对于发展经济、创造经济效益、维护企业和消费者权益等具有重大 实用价值和法律保障作用。各种国内外重大活动、会议、运动会以及邮政运输、金融财贸、机关、团体及至个人（图章、签名）等几乎都有表明自己特征的标志，这些标志从各种角度发挥着沟通、交流宣传作用，推动社会经济、政治、科技、文化的进步，保障各自的权益。随着国际交往的日益频繁，标志的直观、形象、不受语言文字障碍等特性极其有利于国际间的交流与应用，因此国际化标志得以迅速推广和发展，成为视觉传送最有效的手段之一，成为人类共通的一种直观联系工具。

【太平洋汽车网】汽车tsr指的是汽车安全系统中的交通标志识别系统，其是利用前置摄像头结合模式，可以识别常见的交通标志，这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违法左转或者其他交通违法行为，从而提高了车主驾车的安全性。

交通标志识别系统一般包括检测和识别两部分。检测一般是利用交通标志的形状和颜色特征，从自然场景中把交通标志提取出来。识别是把检测出来的交通标志的内容识别出来。交通标志识别在规范交通行为、确保安全驾驶等方面具有重要的意义。交通标志通常处于室外复杂的环境条件下，识别的过程中容易受环境光照、方向旋转的影响。

交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分，提高交通标志检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。算法的准确率是交通标志识别研究中一个十分重要的因素，错误的识别结果不仅不能起到辅助驾驶作用，还会导致严重的安全事故。而算法的实时性决定了研究成果能否转化为具有实际应用价值的产品。在汽车数量日益增加、交通安全事故居高不下，要求不断提升汽车的驾驶智能化的现实压力面前，开展以实时应用为目标的交通标志检测与识别技术研究，对于增加驾驶安全具有重大的意义。

交通标志检测是进行交通标志分类的前提，同时还压缩了计算目标的空间，减少后续特征提取算法的运算量，还可以获得更高的识别准确率。在图像的特征提取领域，常见的特征提取与选择方法有：PCA主成分分析法Gabor特征提取算法SIFT特征提取算法SURF特征提取算法Haar小波特征提取算法/类Haar小波特征提取算法不变矩特征提取算法直方图特征提取算法交通标志分类与识别方法主要有：基于各种距离的模板匹配识别方法，基于大量数据样本的机器学习识别方法以及基于粒子群算法、遗传算法等智能算法的识别方法。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。