CN107066933A - 一种道路标牌识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种道路标牌识别方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征定位得到标牌连通域；S2、计算标牌连通域的长宽比，排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；S3、截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；S4、提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序S5、通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符；S6、置信度计算。本发明识别标牌的效率高、准确率高。

Description

一种道路标牌识别方法及系统
技术领域
本发明涉及机器视觉和人工智能领域，尤其涉及一种道路标牌识别方法及系统。
背景技术
视频图像道路标牌识别，在于判断出标牌对行车的限制信息。传统方法为：首先以图像处理方法定位标牌位置，然后分割出标牌各个数字、字符。最后采用模板匹配或者神经网络算法进行识别。
传统方法可有效判定限速标识，但无法区分限宽与限高标识。主要原因在于传统方法只着重于道路标识牌中数字和字符的识别、判定，而忽略了标识牌本身特征。
传统的模板匹配法，需对目标尺寸进行缩放，以与模板尺寸相等，再比较对应像素点并统计，以相似度最高者为输出结果。此方法计算效率偏低，且缩放过程易造成图像变形，对结果影响颇大。
而常用的神经网络算法，引入的特征过多。影响效率，且易受噪声影响。划分成九宫格，充分考虑了计算效率与准确的间的平衡。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中模板匹配法效率低，容易影响结果，常用的神经网络算法，容易受噪声影响的缺陷，提供一种道路标牌识别方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种道路标牌识别方法，包括以下步骤：
S1、实时获取车辆行驶过程中的道路图像，对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征对其定位，得到定位的标牌连通域；
S2、根据定位到的标牌连通域的位置和尺寸信息，计算标牌连通域的长宽比，设置长宽比的阈值排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；
S3、在颜色阈值二值化的灰度图像中，根据得到的目标定位区截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；
S4、提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序，得到每个目标定位区内部的数字或字符的二值图；
S5、通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符的二值图，得到目标标牌上的数字或字符；
S6、保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，输出满足置信度要求的识别结果。
进一步地，本发明的步骤S2中排除虚假目标时设置的长宽比阈值范围为0.9-1.1。
进一步地，本发明的步骤S3中还包括识别限高标牌和限宽标牌的方法：
若圆形目标定位区的圆形轮廓处，存在上下对称的三角形标识，且三角形顶角距离与圆形轮廓直径的比值范围为0.7-0.9，表示该标牌为限高标牌；
若圆形目标定位区的圆形轮廓处，存在左右多层的三角形标识，且三角形顶角距离与圆形轮廓直径的比值范围为0.7-0.9，表示该标牌为限宽标牌。
进一步地，本发明的步骤S5中神经网络模式识别算法的具体方法为：
将待识别的目标定位区内部的数字或字符的二值图统计为9维特征矩阵，将二值图按九宫格划分，统计每个格中黑白像素比值，得到9维特征矩阵；网络隐藏层采用sigmoid激活函数，输出层采用竞争网络进行计算，得到二值图所代表的数字或字符。
进一步地，本发明的9维特征矩阵的计算方法具体为：
设截取所得到的数字或字符的二值图分辨率为m×n，由m行n列像素点构成，表示为矩阵Dm×n；则9维特征矩阵E1×9可通过如下公式计算：
E＝[e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9]
通过计算得到待识别的目标数字或字符的特征矩阵E。
进一步地，本发明的方法还包括根据样板统计并计算的结果对矩阵E进行优化的方法：
经样本统计，得到3个修正矩阵offset1×9，gain1×9，y1×1。
特征矩阵修正：ei＝(ei-offseti)×gaini-y，i＝1，2，…，9。
进一步地，本发明的步骤S6中置信度满足要求的条件为：保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，连续5帧图像分别输出的结果中有不少于3帧相同，即认为满足置信度的条件。
本发明提供一种道路标牌识别系统，包括：
图像采集单元，用于实时获取车辆行驶过程中的道路图像，对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征对其定位，得到定位的标牌连通域；
目标定位区计算单元，用于根据定位到的标牌连通域的位置和尺寸信息，计算标牌连通域的长宽比，设置长宽比的阈值排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；
二值图计算单元，用于在颜色阈值二值化的灰度图像中，根据得到的目标定位区截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；
待识别二值图提取单元，用于提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序，得到每个目标定位区内部的数字或字符的二值图；
神经网络算法识别单元，用于通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符的二值图，得到目标标牌上的数字或字符；
识别结果验证单元，用于保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，输出满足置信度要求的识别结果。
本发明产生的有益效果是：本发明的道路标牌识别方法，通过判断目标图像的轮廓，过滤出道路标牌图像，识别效率高，且能够识别限高和限宽标牌；通过改进的神经网络算法对道路标牌上的数字或字符进行识别，与传统的模板匹配法相比，提供了计算效率，且识别精度大幅提高；与现有的神经网络算法相比，减少了引入的特征量，计算效率不容易受到影响，计算准确率高；通过将待识别的图像划分为九宫格的方式，充分考虑了计算效率与准确度之间的平衡。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的道路视频某帧图像；
图2是本发明实施例的对图像进行HSV阈值二值化后图像；
图3是本发明实施例的目标二值化图；
图4是本发明实施例的限高标识二值化图；
图5是本发明实施例的标识判定图；
图6是本发明实施例的神经网络计算流程图；
图7是本发明实施例的9维特征矩阵图；
图8是本发明实施例的道路视频某帧图像；
图9是本发明事事顺利的对图像进行HSV阈值二值化后图像。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的道路标牌识别方法，包括以下步骤：
S1、实时获取车辆行驶过程中的道路图像，对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征对其定位，得到定位的标牌连通域；
S2、根据定位到的标牌连通域的位置和尺寸信息，计算标牌连通域的长宽比，设置长宽比的阈值排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；
S3、在颜色阈值二值化的灰度图像中，根据得到的目标定位区截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；
S4、提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序，得到每个目标定位区内部的数字或字符的二值图；
S5、通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符的二值图，得到目标标牌上的数字或字符；
S6、保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，输出满足置信度要求的识别结果。
步骤S2中排除虚假目标时设置的长宽比阈值范围为0.9-1.1。
步骤S3中还包括识别限高标牌和限宽标牌的方法：
若圆形目标定位区的圆形轮廓处，存在上下对称的三角形标识，且三角形顶角距离与圆形轮廓直径的比值范围为0.7-0.9，表示该标牌为限高标牌；
若圆形目标定位区的圆形轮廓处，存在左右多层的三角形标识，且三角形顶角距离与圆形轮廓直径的比值范围为0.7-0.9，表示该标牌为限宽标牌。
步骤S5中神经网络模式识别算法的具体方法为：
将待识别的目标定位区内部的数字或字符的二值图统计为9维特征矩阵，将二值图按九宫格划分，统计每个格中黑白像素比值，得到9维特征矩阵；网络隐藏层采用sigmoid激活函数，输出层采用竞争网络进行计算，得到二值图所代表的数字或字符。
9维特征矩阵的计算方法具体为：
设截取所得到的数字或字符的二值图分辨率为m×n，由m行n列像素点构成，表示为矩阵Dm×n；则9维特征矩阵E1×9可通过如下公式计算：
E＝[e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9]
通过计算得到待识别的目标数字或字符的特征矩阵E。
该方法还包括根据样板统计并计算的结果对矩阵E进行优化的方法：
经样本统计，得到3个修正矩阵offset1×9，gain1×9，y1×1
特征矩阵修正：ei＝(ei-offseti)×gaini-y，i＝1，2，…，9。
步骤S6中置信度满足要求的条件为：保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，连续5帧图像分别输出的结果中有不少于3帧相同，即认为满足置信度的条件。
本发明实施例的道路标牌识别系统，用于实现本发明实施例的道路标牌识别方法，包括：
图像采集单元，用于实时获取车辆行驶过程中的道路图像，对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征对其定位，得到定位的标牌连通域；
目标定位区计算单元，用于根据定位到的标牌连通域的位置和尺寸信息，计算标牌连通域的长宽比，设置长宽比的阈值排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；
二值图计算单元，用于在颜色阈值二值化的灰度图像中，根据得到的目标定位区截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；
待识别二值图提取单元，用于提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序，得到每个目标定位区内部的数字或字符的二值图；
神经网络算法识别单元，用于通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符的二值图，得到目标标牌上的数字或字符；
识别结果验证单元，用于保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，输出满足置信度要求的识别结果。
在本发明的另一个具体实施例中：
(1)对于单帧图像，在HSV空间进行颜色阈值二值化，针对标牌颜色特征对其定位。图1为单帧图像，图2针对限速牌红色外圈进行的红色阈值二值化图像，在其上可定位待识别目标。对于不同标牌的颜色特征，可设置不同的颜色阈值，有针对性进行定位。
基于连通域进行定位标记，可定位到目标轮廓在图像中的位置和尺寸信息。以长宽比作为判断条件，设置阈值排除虚假目标。道路标牌多呈圆形，轮廓外框长宽比接近1。如图2中可定位到目标位置。
(2)进一步缩小候选目标范围，排除虚假目标。方法简述：计算连通域内轮廓边缘至目标中心位置距离，统计结果。保留圆形轮廓目标。
图3中，包围数字70的外层白圈即代表连通域内轮廓。候选目标的内轮廓呈圆形(类圆形)。
(3)在灰度图像中，按照候选目标定位区，截取候选目标灰度图并计算其平均灰度。以平均灰度值为阈值对候选目标灰度图进行二值化操作。
图4为某帧中限高标牌二值化后图像。为区分限高标牌和限宽标牌，针对其内轮廓特征，计算如图5中横向宽度与纵向宽度比值，以此判定限制种类。(仅常见标牌，特殊标牌不在此列，比如用汉字书写“限高三米”则无法识别)。
(4)提取二值图中连通域，并排序(依据坐标排序)。如图3中，按此步骤操作，即可得到数字7和0的二值图。
(5)以神经网络模式识别算法计算并判定目标数字、字符。
将目标(数字、字符二值图)统计为9维特征矩阵，网络隐藏层采用sigmoid激活函数(双曲函数)、输出层采用竞争网络进行计算。最后得到结果，还原二值图所代表的数字或字符。
9维特征矩阵：将数字的二值图，按九宫格划分，统计每个格中黑白像素比值，得到9维特征矩阵。
设截取所得到的数字或字符的二值图分辨率为m×n，由m行n列像素点构成，表示为矩阵Dm×n；则9维特征矩阵E1×9可通过如下公式计算：
E＝[e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9]
通过计算得到待识别的目标数字或字符的特征矩阵E，但是矩阵E还不能直接进行计算识别。根据样本统计并计算的结果，对矩阵E进行优化。
优化方法为：
经样本统计，得到3个修正矩阵offset1×9，gain1×9，y1×1
特征矩阵修正：ei＝(ei-offseti)×gaini-y，i＝1，2，…，9。
进行神经网络计算，网络隐藏层参数矩阵WH 9X10，bH 1X10；
隐藏层参数参与计算RES1＝ExWH+BH
通过sigmoid函数得到隐藏层输出outputH 1X10；
上式中e为自然对数。
隐藏层输出outputH 1X10再经过输出层网络计算便可得到最终输出结果如下：
网络输出层参数矩阵Wo10x10，bo1x10；
通过参数矩阵计算输出层中间矩阵RES2＝outputH x Wo+bo；
中间矩阵RES2维度为1x10。
通过竞争网络计算得到最终输出矩阵outputo1x10。
计算过程如下：
RES2(i)＝e(RES2(i)-max(RES2))
outputo＝RES2/sum
i＝1，2，…，10 e≈2.71828
本例通过此算法识别0-9共10个数字，故结果矩阵outputo1x10维度为10维。
矩阵中元素的值代表对应识别结果的置信度，故此矩阵中最大值元素下标减1即为识别结果。
(6)置信判断：当前帧结果保存，与其后连续帧结果对比，计算置信度。将置信度高的结果输出。5帧分别输出的结果中有3帧相同，即认为置信度高。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种道路标牌识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、实时获取车辆行驶过程中的道路图像，对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征对其定位，得到定位的标牌连通域；
S2、根据定位到的标牌连通域的位置和尺寸信息，计算标牌连通域的长宽比，设置长宽比的阈值排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；
S3、在颜色阈值二值化的灰度图像中，根据得到的目标定位区截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；
S4、提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序，得到每个目标定位区内部的数字或字符的二值图；
S5、通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符的二值图，得到目标标牌上的数字或字符；
S6、保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，输出满足置信度要求的识别结果。
2.根据权利要求1所述的道路标牌识别方法，其特征在于，步骤S2中排除虚假目标时设置的长宽比阈值范围为0.9-1.1。
3.根据权利要求1所述的道路标牌识别方法，其特征在于，步骤S3中还包括识别限高标牌和限宽标牌的方法：
若圆形目标定位区的圆形轮廓处，存在上下对称的三角形标识，且三角形顶角距离与圆形轮廓直径的比值范围为0.7-0.9，表示该标牌为限高标牌；
若圆形目标定位区的圆形轮廓处，存在左右多层的三角形标识，且三角形顶角距离与圆形轮廓直径的比值范围为0.7-0.9，表示该标牌为限宽标牌。
4.根据权利要求1所述的道路标牌识别方法，其特征在于，步骤S5中神经网络模式识别算法的具体方法为：
将待识别的目标定位区内部的数字或字符的二值图统计为9维特征矩阵，将二值图按九宫格划分，统计每个格中黑白像素比值，得到9维特征矩阵；网络隐藏层采用sigmoid激活函数，输出层采用竞争网络进行计算，得到二值图所代表的数字或字符。
5.根据权利要求4所述的道路标牌识别方法，其特征在于，9维特征矩阵的计算方法具体为：
设截取所得到的数字或字符的二值图分辨率为m×n,由m行n列像素点构成，表示为矩阵Dm×n；则9维特征矩阵E1×5可通过如下公式计算：
E＝[e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9]
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通过计算得到待识别的目标数字或字符的特征矩阵E。
6.根据权利要求5所述的道路标牌识别方法，其特征在于，该方法还包括根据样板统计并计算的结果对矩阵E进行优化的方法：
经样本统计，得到3个修正矩阵offset1×9，gain1×9，y1×1
特征矩阵修正：ei＝(ei-offseti)×gaini-y，i＝1，2，…，9。
7.根据权利要求1所述的道路标牌识别方法，其特征在于，步骤S6中置信度满足要求的条件为：保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，连续5帧图像分别输出的结果中有不少于3帧相同，即认为满足置信度的条件。
8.一种道路标牌识别系统，其特征在于,包括：
图像采集单元，用于实时获取车辆行驶过程中的道路图像，对道路图像中的单帧图像在HSV空间进行颜色阈值二值化，根据标牌颜色特征对其定位，得到定位的标牌连通域；
目标定位区计算单元，用于根据定位到的标牌连通域的位置和尺寸信息，计算标牌连通域的长宽比，设置长宽比的阈值排除虚假目标；计算标牌连通域中轮廓边缘至目标中心位置距离，得到标牌连通域的轮廓为圆形的目标定位区；
二值图计算单元，用于在颜色阈值二值化的灰度图像中，根据得到的目标定位区截取对应的灰度图像并计算其平均灰度，以平均灰度值为阈值对目标定位区的灰度图进行二值化操作，得到各个目标定位区的二值图；
待识别二值图提取单元，用于提取目标定位区的二值图中的连通域，并按照坐标对连通域进行排序，得到每个目标定位区内部的数字或字符的二值图；
神经网络算法识别单元，用于通过神经网络模式识别算法计算并判定目标定位区内部的数字或字符的二值图，得到目标标牌上的数字或字符；
识别结果验证单元，用于保存当前帧图像的计算结果，与其后连续帧图像的计算结果进行对比，计算置信度，输出满足置信度要求的识别结果。
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