基于机器学习算法的交通标志图像智能识别

曹海燕， 张大维

(中国传媒大学南广学院 传媒技术学院， 江苏 南京 211172)

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随着道路交通不断的增长，再加上我国经济迅速发展，机动车保有量的数量增长十分明显，尤其家用汽车数量增速最快，道路交通需求与机动车数量之间矛盾越来越突出，道路交通安全面临严峻的挑战，在此背景下出现了智能辅助驾驶系统[1-2]。智能辅助驾驶系统集成了人工智能、计算机视觉等先进技术，可以实时感知车辆周围环境，降低事故发生概率[3]。交通标志图像智能识别是智能辅助驾驶系统最为关键的内容，通过计算机视觉技术对交通标志图像进行检测和识别，然后将结果反馈给驾驶员，从而对行驶车辆进行及时控制，因此交通标志图像识别具有十分重要的社会和学术价值[4]。

交通标志图像识别从本质上讲是一种分类问题，国外一些发达国家对识别交通标志图像的研究时间早，交通标志图像识别成熟，而国内由于机动车出现时间晚，对交通标志图像识别起步晚，但由于我国对交通标志图像识别研究投入大，目前存在许多交通标志图像识别方法[5-6]，当前主要有最近邻域法的交通标志图像识别方法、决策树分类法的交通标志图像识别方法、人工神经网络的交通标志图像识别方法、支持向量机的交通标志图像识别方法[7-9]，这些方法均有各自的优势，但是缺陷也十分明显，如最近邻域法的交通标志图像识别时间长、实时性差；决策树分类法的交通标志图像识别速度快，但是交通标志图像的误识率极高；……