1、交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)（Traffic Sign Recognition，簡(jiǎn)稱TSR）作為高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)的重要部分，涉及模式識(shí)別、圖像處理、人工智能、通信技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域，已成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。道路交通標(biāo)志中，警告標(biāo)志、禁令標(biāo)志和指示標(biāo)志是三種最重要、也是最常見的交通標(biāo)志，它們均具有特定的顏色和形狀用以區(qū)分其他物體，以達(dá)到提醒駕駛員或行人的目的。TSR通過安裝在機(jī)動(dòng)車輛上的攝像機(jī)攝取自然場(chǎng)景圖像，并將圖像送至系統(tǒng)的圖像處理模塊進(jìn)行

2、圖像理解、交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別，最后將識(shí)別結(jié)果告知駕駛員，以達(dá)到增強(qiáng)道路交通安全、降低交通擁擠的目的。本文對(duì)不同光照條件下的交通標(biāo)志檢測(cè)和粗分類進(jìn)行了研究，并在粗分類的基礎(chǔ)上，探討了基于SVM和基于SIFT的識(shí)別方法。交通標(biāo)志的檢測(cè)提取直接影響后期的識(shí)別結(jié)果，本文通過設(shè)計(jì)不同的檢測(cè)和粗分類算法來適應(yīng)不同的光照條件，從而提高算法的魯棒性。另外，研究基于SVM和基于SIFT的方法在交通標(biāo)志識(shí)別方面的應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志內(nèi)容的準(zhǔn)確識(shí)別。

3、>　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴對(duì)現(xiàn)有的常用顏色分割算法進(jìn)行比較分析，設(shè)計(jì)針對(duì)于光照充足條件下基于顏色和形狀信息的交通標(biāo)志檢測(cè)和粗分類算法。⑵對(duì)交通標(biāo)志的逆反射特性進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)驗(yàn)證試驗(yàn)，設(shè)計(jì)針對(duì)光照不足和黑暗條件下基于逆反射特性的交通標(biāo)志檢測(cè)和粗分類算法。⑶使用基于SVM和基于SIFT的方法進(jìn)行交通標(biāo)志識(shí)別，研究了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。⑷在前面算法的基礎(chǔ)上，把檢測(cè)和粗分類算法與后期的識(shí)別算法結(jié)合起來，最終設(shè)計(jì)出一種適應(yīng)不同自然環(huán)境下的交通標(biāo)志