数字类限制标志的识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种数字类限制标志的识别方法及装置，所述方法包括：对采集到的视频图像进行圆形检测，得到限制标志候选区域；从所述限制标志候选区域中获取限制标志符号区域；将限制标志符号区域与预选的标准数字类限制标志模板集中的标准数字类限制标志模板分别进行匹配，分别计算所述限制标志符号区域与所述标准数字类限制标志模板的相关系数，得到相关系数集；若所述相关系数大于预设的阈值，则确定所述限制标志符号区域为所述最大相关系数对应的标准数字类限制标志模板所代表的数字类限制标志。本发明专利技术所述技术方案不受光照、天气变化的影响，能准确的识别出限制标志，提高识别的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图象处理
，，特别是涉及一种数字类限制标志的识别方法和装置。
技术介绍
随着生产力的不断提高，车辆的不断增多，路段上基于视觉的数字类限制标志成 为驾驶员安全驾驶的保障，特别是包含数字的限制类禁令标志，如限速、限高、限重和限宽 等限制类禁令标志。大多数国家(比如中国、日本及欧洲各国等)的限制标志都是由红色 的圆环、白色的底色和黑色的字符构成。目前，基于视觉的数字类限制标志识别通常可以划 分为两个阶段候选限制标志的检测和候选限制标志的识别。 其中，候选限制标志的检测主要包括利用限制标志的颜色和形状特征，在输入的 视频图像中分割出可能的限制标志区域(即候选限制标志区域)；但是，由于光照、天气变 化等影响，采集到的颜色特征并不稳定，从而导致分割出可能的限制标志区域不准确，而导 致实际应用效果较差； 候选限制标志的识别主要包括利用神经网络、支持向量机等机器学习的方式对可能的限制标志区域进行识别。但是，该识别需要事先准备大量学习样本(包括限制标志 样本和非限制标志样本)，识别结果的好坏与学习样本的收集、选取方式相关，并且不同国家和地区的限制标志中数字的字体不同，因此，学习过程复杂，且学习样本还具有国家和地 域限制，不具有通用性。 在对现有技术的研究和实践过程中，本专利技术的专利技术人发现，现有的实现方式中，受 光照、天气变化的影响，不能准确的分割出候选限制标志；还需要收集大量的限制标志模板 集、选取学习样本，不能准确的识别出限制标志，其识别效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数字类限制标志的识别方法和装置，不受光照、天气变化 的影响，能准确的识别出限制标志，提高识别的效率。 为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种数字类限制标志的识别方法，所述 方法包括 对采集到的视频图像进行圆形检测，得到限制标志候选区域； 从所述限制标志候选区域中获取限制标志符号区域； 将所述限制标志符号区域与预选的标准数字类限制标志模板集中的标准数字类 限制标志模板分别进行匹配，分别计算所述限制标志符号区域与所述标准数字类限制标志 模板的相关系数，得到相关系数集； 若所述相关系数集中最大相关系数大于预设的阈值，则确定所述限制标志符号区 域为所述最大相关系数对应的标准数字类限制标志模板所代表的数字类限制标志。 相应地，本专利技术实施例提供一种数字类限制标志的识别装置，所述装置包括 标志候选区域确定单元，用于对采集到的视频图像进行圆形检测，得到限制标志 候选区域； 标志符号区域获取单元，用于从所述限制标志候选区域中获取限制标志符号区 域； 限制标志匹配单元，用于将所述限制标志符号区域与预选的标准数字类限制标志 模板集中的标准数字类限制标志模板分别进行匹配，分别计算所述限制标志符号区域与所 述标准数字类限制标志模板的相关系数，得到相关系数集； 标志字符识别单元，用于在判断所述相关系数集中最大系数大于预设的阈值时， 确定所述限制标志符号区域为所述最大相关系数对应的标准数字类限制标志模板所代表 的数字类限制标志。 由上述技术方案可知，本专利技术对限制标志的形状特征进行测量，得到限制标志候 选区域，并从该限制标志候选区域中选取限制标志符号区域，并与预选的标准数字类限制 标志模板集中的标准数字类限制标志模板分别进行匹配，分别计算所述限制标志符号区域 与所述标准数字类限制标志模板的相关系数，得到相关系数集，若所述相关系数集中最大 相关系数大于预设的阈值，则确定所述限制标志符号区域为所述最大相关系数对应的标准 数字类限制标志模板所代表的数字类限制标志。由于本专利技术采用对限制标志的形状特征进 行测量，不受天气、光照条件的影响，其适用性强。再者，该方案利用标准数字类限制标志模 板集的标准数字类限制标志模板来识别限制标志，与常用的机器学习方法不同，无需收集、 选取学习样本，从而省略了机器学习过程，因此，本专利技术所述技术方案具有计算简单、适用 范围广的特点、且识别效率高，不受地域限制的特点。附图说明 图1为本专利技术提供的一种数字类限制标志的识别方法的流程图； 图2为本专利技术提供的一种对限速类标志的图像进行二值化处理的示意图； 图3为本专利技术提供的一种限制标志候选区域中的白色连通区域的示意图； 图4为对图3中的白色连通区域过滤后得到白色连区域的示意图； 图5为本专利技术提供的一种包括限制字符"60"的比例最小的最大圆形的示意图； 图6为本专利技术提供的一种对圆形区域内的黑色像素进行的垂直投影和水平投影的示意图； 图7为本专利技术提供的所述限速标志内的数字字符的最小矩形区域的图像； 图8为本专利技术中限制标志符号区域中限速字符"60"的黑色像素的垂直投影图； 图9为本专利技术中确定限制标志符号区域字符的分界线的示意图。 图10为分割出本专利技术中限制标志符号区域中第一个数字字符的示意图； 图11为本专利技术提供的"4"和"6"模板的特征向量的示意图； 图12为本专利技术提供一种数字类限制标志的识别装置的结构示意图。具体实施例方式下面我们将结合附图，对本专利技术的实施方案进行详细描述。 请参阅图l，为本专利技术提供的一种数字类限制标志的识别方法的流程图，所述方法6包括 步骤101 :对采集到的视频图像进行圆形检领"得到限制标志候选区域； 步骤102 :从所述限制标志候选区域中获取限制标志符号区域； 步骤103 :将所述限制标志符号区域与预选的标准数字类限制标志模板集中的标 准数字类限制标志模板分别进行匹配，分别计算所述限制标志符号区域与所述标准数字类 限制标志模板的相关系数，得到相关系数集； 步骤104 :若所述相关系数集中最大相关系数大于预设的阈值，则确定所述限制 标志符号区域为所述最大相关系数对应的标准数字类限制标志模板所代表的数字类限制 标志。 可选的，所述方法还可以包括利用局部特征向量对所述识别出的易混淆的数字 类限制标志的数字字符进行精确识别，具体包括 从所述识别出的限制标志符号区域中分割出第一个数字字符； 对所述第一数字字符的大小进行归一化； 计算所述归一化后的第一数字字符的局部特征向量； 计算将所述第一数字字符的局部特征向量与对应的标准数字字符模板集的局部 特征向量之间的欧氏距离； 通过计算的欧氏距离对所述第一数字字符和对应的标准数字字符模板集中的每 个标准数字字符模板进行特征匹配，得到所述欧氏距离的最小值对应的标准数字字符模 板，并用该标准数字字符模板所代表的字符替换所述识别出的数字类限制标志的第一个数 字字符； 重新输出第一数字字符替换后的所述识别出的数字类限制标志。 本专利技术提供了一种基于限制标志的形状和基于标准限制标志模板集的限制标志的识别方法。在该方法中，首先，对限制标志的形状特征进行检测，而不是利用限制标志的颜色信息，因此，本专利技术对天气、光照条件适用性强。其次，该方法将获取的限制标志符号区域与预设的标准数字类限制标志模板集的标准数字类限制标志模板分别进行匹配，计算其相关系数，得到相关系数集，经过判断，识别出所述限制标志符号区域中的数字类限制标志，与常用的机器学习方法不同，无需收集、选取学习样本，从而省略了机器学习过程，因此，具有计算简单、适用范围广的特点、且识别效率高，不受地域限制的特点。 进一步，本专利技术中还提供了利用限制标志字符的局部特征向量对所述识别出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数字类限制标志的识别方法，其特征在于，包括：　　　　对采集到的视频图像进行圆形检测，得到限制标志候选区域；　　　　从所述限制标志候选区域中获取限制标志符号区域；　　　　将所述限制标志符号区域与预选的标准数字类限制标志模板集中的标准数字类限制标志模板分别进行匹配，分别计算所述限制标志符号区域与所述标准数字类限制标志模板的相关系数，得到相关系数集；　　　　若所述相关系数集中最大相关系数大于预设的阈值，则确定所述限制标志符号区域为所述最大相关系数对应的标准数字类限制标志模板所代表的数字类限制标志。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘威，刘玉洁，袁淮，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：89[中国|沈阳]