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标志识别技术在智能交通系统中的应用

摘要：随着数据处理技术的发展，轨迹类的数据逐渐应用于日常生活的各个方

面，移动终端上的民用GPS设备以及基于位置服务逐渐普及，其中比较重要的应

用是智能交通系统和车载导航系统。但基于这些应用的有效性的决定因素主要依

赖于地图有效匹配的精确度，因此精确性和定位的时效性就成了一种技术发展的

趋势和需求。但由于道路交通的复杂性，交通标志识别技术的研究尚不成熟，因

此高效实用的道路交通标志识别系统还需相关人员继续进行深入的研究和探讨。

关键词：智能交通；标志识别；技术应用

伴随着现代社会城市化进程的快速进展，道路交通的压力不断增大，交通拥堵现象日

益严重。与此同时人们对安全意识关注度正不断提高，交通安全越来越受到重视，因此，目

前许多国家开始研究智能交通系统，即整个交通运输管理体系综合运用了先进的计算机处理

技术、数据通信技术、信息技术、电子传感控制技术等建立起来的全方位、大范围的综合运

输管理系统，其目的是准确、实时、高效的提升道路的通行能力、提高安全性、节约能源，

最大限度的发挥良好作用。

交通标志识别技术在智能交通系统中的1作用

为出行1.1者提供方便的信息服务

智能交通系统可以为出行者提供实时的交通路线引导，驾驶员与外界完全相通，出行

变得容易，避免迷路和违规驾驶，使驾驶员的精力集中在驾驶操作上，可以大大降低交通事

故的发生率。同时还可以根据出行者的不同需求提供最优的出行方案，以帮助出行者选择出

符合出行预算和时间要求的交通工具和出行线路。

优化城市1.2交通

智能交通系统控制中心通过道路监控仪器设备实时监控路网交通状况，利用人工智能

系统，将得到的路况信息进行综合整理，从而计算出优化路网的运行方案。与此同时，驾驶

员通过智能交通系统控制中心发来的路网引导信息，选择适合自己的行车路线，节省了驾驶

员在路面上的驾驶时间，也使得路网设施的利用率得到提高并且安全性得以保障，还降低了

汽车尾气对空气的排放量，从能源角度考虑减少了交通带来的环境污染，保障了人们的生活

质量。

交通标志识别的关键技术2

预处理技术2.1

预处理的目的是为了得到满意的图像，在交通标志识别时，要解决交通标志图像的实

时采集与图像的复原问题。交通标志图像的预处理主要涉及两个方面，一是对交通标志特征

颜色的分割：而是对交通标志图像质量的提高。这两方面对于交通标志的正确识别有非常重

要的意义。

特征提取与选择2.2技术

检测出交通标志的具体位置之后，为了对交通标志进行识别，就需要对这些感兴趣区

域图像进行特征的提取，以此作为依据和判别条件对交通标志的内容进行分析和判定。特征

提取是其中极为重要的一步，它的有效性将直接影响后续训练和判别的准确率和效率。目前

主要选择图像的纹理、颜色、几何形状作为图像的特征。特征提取与选择要解决等待识别的

固有的、本质的和重要的特征的量测以及尽量减少特征矢量的维数等问题。

交通标志识别2.3法

交通标志分类法有很多，其中神经网络分类算法和其他的方法比较，具有较强的容错

性，能够识别带有噪声或变形的输入模式，具有很强的自学习、自组织能力，采用并行分布

式信息存储处理，识别速度快，因而在模式分类中获得广泛的应用。神经网络分类法作为交

通标志识别的一项重要手段，在计算视觉和模式识别的众多领域获得广泛的应用。分类识别

要根据对象的知识以及分类识别的理论和方法，将等待识别的对象进行分类与理解，在交通

标志识别中，要解决交通标志的分类与理解问题。

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