1．目的及意义

1.1 设计的目的和意义

随着21世纪的的到来，随着全球经济的不断发展和人们生活水平的提高，汽车已经进入千家万户，然而，随着汽车的数量增多，一些汽车司机却有着不良驾驶的习惯，如开车的时候接电话、与车里面的其他人聊天、驾驶员疲倦等等，另外的一方面是由恶劣的天气和一些不练个驾驶环境有时也会使驾驶员不能够一直对路边的交通标志标志警惕并且做出正确的判断，交通标志对于一个驾驶员来说是非常重要的信息，一旦这些因素导致驾驶员不能够做出正确的判断，那么因为对交通标志误判而致使交通事故的发生也时有出现。交通心理学方面的研究发现:驾驶员对突发事件或可预先提醒事件的应急反应存在滞后性,是交通事故发生的主要原因。若能设计一个辅助驾驶系统,其中所包含交通标志自动识别技术模块可以对道路上的交通标志进行自动检测和识别并将识别结果及时告知给驾驶员,使得驾驶员可预先知晓可能出现的危险情况,从而可减少或避免由于驾驶员的疏忽引发交通事故。

在具体技术实施方面,由于人类在机器视觉领域和计算机处理方面的水平已日渐成熟,这使得采用图像处理方法对道路中视线范围内的交通标志进行检测与识别已经成为可能此时,智能交通系统应运而生,其在技术支持方面主要涵盖信息技术、数据传输技术、控制技术以及计算机处理技术等,所谓智能交通是将上述技术进行有效地综合运用于整个运输管理体系之中,使行人、驾驶员、道路及其周围环境密切配合,从而建立起一种在全方位、大范围内发挥作用的实时性与准确性兼备的安全驾驶系统,而交通标志识别( Traffic Sign Recognition,TSR)系统是其中重要一环,是安全驾驶系统得以实现的首要需求,因此,只有良好的实现了TSR系统,才使得道路安全驾驶系统的实现、减小行车隐患成为可能。

由于智能交通标志识别系统具有广阔额前景，智能交通技术和先进的辅助驾驶系统的研究也就成为了各个国家研究的对象，这也成功的吸引了越来越多的一些对此感兴趣的学者和机构的注意。而交通标志识别是智能交通系统和辅助驾驶系统其中的一个重要的研究部分。

交通标志识别系统主要包括交通标志图像检测、定位和识别三个部分，它的主要功能就是通过摄像头识别汽车附近的交通标志，最后通过语音或者视频来告知驾驶员以达到辅助驾驶的目的。然而随着智能交通系统的快速发展，交通标志识别技术正在面临着诸多新要求和挑战。特别是在检测的分割技术和特征提取俩个方面需要进一步的发展和研究来提升智能交通标志识别系统的可靠性、实时性、鲁棒性等等。以此来方便司机的出行和减少交通事故的发生。

1.2 国内外研究现状和实现功能

早在八十年代初期，日本的学者就已经开展了类似智能交通方面的研究，在1987年，日本学者Akatsuka和lmai开启了交通标志识别的研究^[1]。该研究运用了闽值和模板分割匹配方法来识别限速标志，平均大约要0.5s的时间来识别一副标志，并且从上个世纪九十年代开始，一些针对交通标志的专项研究和一些通用目标的检测与识别系统就陆陆续续的出现了。1992年，法国的SaintBlancard研发了一种红色标志识别系统，该系统采用基于颜色特征的红色阈值分割法进行图像分割，然后采用边缘检测，在结合闭合曲线检测来实现红色标志的检测。其中标志图像的特征是采用专家系统实现的，而特征的分类是采用神经网络嗯方法实现^[2]。该系统对于交通标志的识别率高达94.9%。近年来，智能车辆收到越来越多的重视，

2007年美国国防部高级计划研究署举办了智能车辆城市挑战赛，比赛中已经有车辆能够成功的实现道路环境的感知，参赛的智能车辆必须自主决定如何避开路途上自然的很认为设置的障碍，而这些障碍知道比赛之前才会被公布，比赛中已经有智能车辆能够成功的行驶142英里。2011年以后，国外市场上出现了几种商用的交通标志的识别系统，其其中德国在这方面的研究一直处于领先的地位，如德国大众汽车公司的交通标志识别系统^[3]，2011年由国际神经网络联合大会（IJCNN）举办的德国道路标志识别比赛（GTSRB）,是一个基于单帧图像的多类分类挑战赛。GTSRB包含了43个类别超过50000幅真实的交通标志图片。这个比赛也吸引了超过20个团队的参加，是先进的机器学习方法得到广泛的应用。这项比赛极大的出尽了交通标志识别技术的发展。

2013年，据海外媒体报道，奔驰近日推出了一套防止车辆错误行驶的安全系统，该系统是奔驰交通标示辅助系统的一部分，该系统能够识别出交通标示，并能够在有可能错误行驶时予以提示。自动驾驶领域的明星公司Mobileye发布了2016年的财报。依靠在ADAS视觉解决方案的飞速增长，mobileye2016年总收入为3.582亿美元，同比增长48.7%； 净收益1.084亿美元，同比增58.3%。其提供的“单目摄像头 视觉处理芯片 图像识别算法”的自动驾驶综合解决方案被誉为“自动驾驶汽车的眼睛”，这项技术使Mobileye在这一领域保持着70%以上的市场份额，基本成为了自动驾驶汽车的标配。由此可见，道路交通标志识别系统的研究已经取得了一定的成果，而人们也越来越多的关注智能交通系统。