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[IEEE 2018国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 印度桑格纳尔(2018.2.8-2018.2.9)] 2018年通信与计算技术进展国际会议(ICACCT) - 高级驾驶辅助系统的交通标志检测

DOI：10.1109/ICACCT.2018.8529455 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 开发防止驾驶员忽视道路标志牌的安全功能，是汽车行业面临的主要技术挑战之一。忽视交通标志可能导致重大交通事故。因此，利用驾驶辅助系统及时提供道路标志的警告和信息提示，对预防事故具有重要帮助。本文旨在采用轮廓分析方法实现道路标志检测。通过蓝绿红（BGR）到色调饱和度明度（HSV）色彩空间转换模型及形态学滤波进行噪声过滤，使检测结果更加稳健。该系统配备语音触发功能，能通过音频信息提醒驾驶员注意道路标志，从而有效预防事故发生。
作者： Pranjali Susheel Kumar Pandey，Dr. Ramesh Kulkarni
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

设计一个通过视觉特征（如形状和颜色检测）来提醒驾驶员前方交通标志的系统，从而保障驾驶安全。该系统利用OpenCV和Emgu库结合Visual Studio 2013实现。

研究成果

采用BGR转HSV色彩模型结合形态学滤波进行噪声过滤的轮廓分析交通标志检测方法具有鲁棒性，能通过语音提示向驾驶员预警路况标志，从而预防交通事故。该系统在路牌旋转达90度时仍保持80%的识别准确率。

研究不足

轮廓分析在识别具有独立轮廓的板子（如窄桥情况）时失效。即使在路牌旋转90度的情况下，结果的准确率仍有80%。

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