1、隨著當(dāng)今社會(huì)現(xiàn)代化進(jìn)程的高速推進(jìn)與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市交通擁擠與堵塞現(xiàn)象已日趨嚴(yán)重。在這種情況下，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，簡(jiǎn)稱ITS)應(yīng)運(yùn)而生并且受到廣泛關(guān)注，交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)(Road Sign Recognition，簡(jiǎn)稱RSR)作為智能交通系統(tǒng)ITS的重要組成部分也已成為研究的熱點(diǎn)。
　　 本論文主要在自然場(chǎng)景下交通標(biāo)志圖像預(yù)處理、交通標(biāo)志檢測(cè)與交通標(biāo)志分類三方面展

2、開(kāi)研究。
　　 文中首先采用RGB差值閾值算法和HSV空間彩色閾值算法實(shí)現(xiàn)顏色分割，并給出了自然場(chǎng)景下，交通標(biāo)志顏色分割的算法建議；接著，本文對(duì)交通標(biāo)志檢測(cè)中基于形狀特征的檢測(cè)做了詳盡分析，通過(guò)交通標(biāo)志邊緣檢測(cè)試驗(yàn)，選出最優(yōu)邊緣檢測(cè)算法，針對(duì)圓形交通標(biāo)志的檢測(cè)，采用改進(jìn)的Hough變換圓形檢測(cè)算法加以實(shí)現(xiàn)；針對(duì)三角形交通標(biāo)志，則提出結(jié)合對(duì)稱性的模板匹配和基于模糊規(guī)則的兩種三角形檢測(cè)算法；通過(guò)交通標(biāo)志檢測(cè)試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)使用綜合多特征檢