TSR交通标志检测与识别

TSR交通标志检测与识别

说明：

传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行，深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行。

输入输出接口

Input：

（1）图像视频分辨率（整型int）

（2）图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）

（3）摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变

系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）

（4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向

的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float）

Output：

（1）BandingBox左上右下的坐标位置（浮点型float）

（2）Type类型：人，车，…，… （整型int）

（3）执行度：是指判别目标物为某种类型的比率。

比如为人，车，…，…的比率。（浮点型float）

（4）需要遮挡目标区域的左上右下的坐标位置（浮点型float）

（5）摄像头与目标物距离 （浮点型float）

检测道路上的交通标牌，根据需要进行分类。

功能模块包括TSR的坐标位置，IOU比率，摄像头与TSR的距离等等。

（1）辅助驾驶。交通标志识别的概念最早就是作为辅助驾驶工具被提出的。TSR系统在识别交通标志后，客队驾驶员进行语音和视频等方式的提醒，甚至可以在必要时候对车辆驾驶系统直接做出控制，从而确保驾驶安全。

（2）交通标志维护。由于交通标志通常放置于室外环境中，受自然环境（如风吹雨淋）及人为因素（如涂抹）影响，难免出现褪色，变形甚至堕落失踪现象，需要进行定期检查维护。通常，这一工作需安排专人专岗，工作量巨大且很难保证实时性和准确性。显然，一个有效的TSR系统是完成这一工作的理想方案。

（3）无人驾驶。无人驾驶汽车在今年收到越来越多的关注。从上世纪90年代起，国内外相继研发出了一系列无人驾驶汽车，其智能化逐渐提高，能够自动规划路线，避让障碍物等。使无人驾驶汽车具备辨认交通标志的能力交通标志的能力显然是使其实用化的一个重要步骤。

技术路线方案

组成结构

交通标志颜色外观

一般情况下交通标志颜色的基本含义如下：

a. 红色：表示禁止、停止、危险，用于禁令标志的边框、底色、斜杠，也用于叉形符号和斜杠符号、警告性线性诱导标的底色等。

b. 黄色或荧光黄色：表示警告，用于警告标志的底色。

c. 蓝色：表示指令、遵循，用于指示标志的底色；表示地名、路线、方向等行车信息，用于一般道路指路标志的底色。

d. 绿色：表示地名、路线、方向等行车信息，用于高速公路和城市快速路指路标志的底色。

e. 棕色：表示旅游区及景点项目的指示，用于旅游区标志的底色。

f. 黑色：用于标志的文字、图形符号和部分标志的边框。

g. 白色：用于标志的底色、文字和图形符号以及部分标志的边框。

h. 橙色或荧光橙色：用于道路作业区的警告、指路标志。

i. 荧光黄绿色：表示警告，用于注意行人、注意儿童警告标志。

交通标志的形状一般使用规则如下：

a. 正等边三角形：用于警告标志；

b. 圆形：用于禁令和指示标志；

c. 倒等边三角形：用于“减速让行”禁令标志；

d. 八角形：用于“停车让行”禁令标志；

e. 叉形：用于“铁路平交道口叉形符号”警告标志：

f. 方形：用于指路标志，部分警告、禁令和指示标志，旅游区标志，辅助标志，告示标志灯。

交通标志照明标识