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1 交通标志检测调研报告 学生 : 杨怡指导老师 : 吴福朝 Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 1

2 项目简介 项目名称 : 鲁棒性交通标志检测与识别研究 研究目标 : 为我国现存的交通标志检测与识别提供一套完整的解决方案 项目要求 : 检测 识别算法简单易实现 对光照变化和几何形变具有较高鲁棒性满足实时性 特色与创新 : 检测 : 提出交通标志的颜色概率模型, 使交通标志检测算法对光照变化和 几何形变具有很好的鲁棒性 识别 : 引进点线特征模板 形状特征模板 以及点线特征匹配方法, 使交 通标志检测算法对光照变化和几何形变具有很好的鲁棒性 Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 2

3 交通标志分类 警告标志 (23 种 ) 颜色 : 黄底 黑边 黑图案形状 : 顶角朝上的等边三角形 禁令标志 (35 种 ) 颜色 : 除个别标志外, 为白底 红圈 红杠 黑图案 图案压杠形状 : 圆形和顶角朝下的等边三角形 指示标志 (17 种 ) 颜色 : 蓝底 白图案形状 : 圆形 长方形 正方形 指路标志 (20 种 ) 颜色 : 一般为蓝底 白图案 ; 高速公路为绿底 白图案形状 : 一般为长方形和正方形 Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 3

4 影响交通标志检测效果的问题 Lightingconditions lightingisdifferentaccordingtothetimeofthedayandweather conditions brightspots,shadows Geometricdeformations whentheviewinganglesaredifferent,thesignswillappeardifferently withsomedegreeofdistortion Scenecomplexity manyotherobjectswiththesimilarcoloroccurinthescenewith clutteredbackground Partialocclusions trees,commerciallogos,buildings Deterioration thepaintonsignsoftendeteriorateswithage Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 4

5 交通标志检测 Color-based Shape-based Themixofcolorandshape ROI:RegionofInterest Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 5

6 Color-basedtrafficsigndetection RGBspace lowcomputationalcost verysensitivetolightingcondition 1. color threshold (author:arturodelaescalera,1997) therelationbetweenthecomponents ifthesignhasaredborder: Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences in any other case 2 ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( 1 ), ( k y x g b TB y x r f y x b f a TB b TG y x r f y x g f a TG b R y x r f a R k y x g RGB

7 Color-basedtrafficsigndetection RGB RGBspace 2. Color standardization (Shuangdong Zhu,China,2008) purpose:reducethecolorcomplexity coloroftrafficsigns:red,yellow,blue,white,black defineacolorspecificationslibraryofthesefivecolors thedistortedcolorsofrealsignsarestandardizedtoabovefive colorsafterpreprocessing,soastoreducethecolorinformation significantly essence:acomplexoriginalspace:16,777,216kindsofcolorof24 bitimage asimplespace:5elements BPneuralnetwork: input:3neurons,thergbvaluesofthepixel output:5neurons,5colors procedure:scananimagepixelbypixelusingthetrainedbp network,soastoperformcolorstandardizationoneverypixel,and completethecolorstandardizationofanimagefinally invarianttolighting,deformation,occlusiondependonthetrainset Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 7

8 Color-basedtrafficsigndetection RGB RGBspace 3. Comparison of the RGB values (MohamedBenallal,2003) real-time,lowcomputationalcost studythebehaviorofthergbcomponentsofmanyroadsigns fromsunrisetosunset,thenthesimplecomparisonofthergb componentstakentwobytwoissufficienttosegmentroadsignsin real-time. invarianttolighting,weather thexaxisisnumberedinhalfhourunits Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 8

9 Color-basedtrafficsigndetection HSI HSIspace moreimmunetolightingchanges can tguaranteeaperfectcolorsegmentationtoo 1. Lookuptable(author:ArturodelaEscalera,2003) twolook-up-tables:oneforhue,anotherforsaturation oncebothlutsareapplied,theimagesaremultipliedandnormalized tothemaximumvalueof255 invarianttolighting Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 9

10 Color-basedtrafficsigndetection HSI HSIspace 2.Threshold(G.Piccioli,1996) Eachimageelementisclassifiedas1(red)or0(non-red)according toitshueandsaturation The512*512imageissubdividedinto16*16regions.Eachregionis classifiedas1or0accordingtowhetherthenumberofpixelslabelled as 1exceedsathreshold. Asearchregionisassociatedwitheveryclusterof 1 -regions. Theregionofinterestisthe rectangularhull ofthecluster. invarianttolighting,weatherconditions,deformation Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 10

11 Color-basedtrafficsigndetection HSI HSIspace 3.Threshold(UniversidaddeAlcal,spain,2007) chromaticimages:hueandsaturation new:whiteimages:achromaticdecomposition discardsomeblobsaccordingtotheirsize,aspectratio eachcandidateblobisrotatedtoareferenceposition invarianttolighting,rotation,size,translation Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 11

12 Color-basedtrafficsigndetection HSIspace 4.Neuralnetworks(CYFang,Taipei,2003) hueischosenforthecolorfeatures NN(inputandoutputlayer),red h Inputneuronq(k,l):input:theRGBvalueofpixel(k,l) hue(h) 360 h h c output: x kl 360 thelarger,themoresimilartored x kl Weight:circular,triangular,octagonalsigns Outputneuronp(i,j):input: output: invarianttolighting,deformations,occlusions c net ij x w kl, y ij kl k l f ( net ij ) ij HSI Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 12

13 Color-basedtrafficsigndetection CIECAM97 CIECAM97colormodel(X.W.Gao,2006) isamodelformeasuringcolorappearanceundervariousviewing conditions.ittakesweatherconditionsintoaccountandsimulates human sperception. findtherangesofhueandchroma underdifferentweather conditionsandthedaylightviewingconditions. thetestimagesaretransformedfromrgbspacetociexyzvaluesand thentolch(lightness,chroma,hue)spaceusingciecam97model. basedontherangeofthecolors,trafficsign-to-bearesegmented usingquad-treehistogrammethod. invarianttolighting,weather Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 13

14 Color-basedtrafficsigndetection Eigen color Eigencolor(L.-WTsai,Taiwan) eigen colormodel:(onedetector) designanovelcolortransformmodelfordetectingthepixelswith higherreflectancefromtheirbackground greencolordetector: 3eigenvectors: (0.3396,0.3392,0.3212) (0.4896,0.0923, ) (0.2898, ,0.2279) Color-to-gery transform: 1 1 C 1 R G B thecolorplane(u,v)perpendiculartotheaxis(1/3,1/3,1/3) 2( R B) R B - expandedbytheothertwoeigenvectors: u and v RBFnetwork candidateverification:size,aspectratio,arearatio,distance transform rectification:dltalgorithm invarianttoperspectivedistortions,occlusions,lighting 2 * G Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 14

15 Color-basedtrafficsigndetection Otherspaces:YIQ,L*a*bspace Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 15

16 Shape-basedtrafficsigndetection Corner detection Cornerdetection (author:arturodelaescalera,1997,page6:color threshold) cornerdetector:theconvolutionoftheimageandthemask differentmask,differenttypeofcorner cornerextraction:(triangle) asignwillbepresentwhen3cornersarefoundformingan equilateraltriangle. notinvarianttoocclusion,deformation Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 16

17 Shape-basedtrafficsigndetection Radialsymmetry Radial symmetry color-to-gery transform edgedetection findthegradientdirectionandvalueofthepixelsonthegreyimage weightthepotentialcenterbymultiplyingthegradientdirectionand afixedradiusaccordingtothesizeofthesignneedtodetect thepointwiththehighestweightisthecenter \ iftherearetwo(ormore)signsinoneimage,justusingtwodifferent radius expandthecenteraccordingtothefixedradius,thewecanfindthe candidatesign.itisradialsymmetry notinvarianttodeformation,clutteredbackground Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 17

18 Shape-basedtrafficsigndetection Slope (G.Piccioli,1996,page10,threshold)(triangle) edgedetection polygonalapproximation remainthesegmentswiththeslopeof[-ƹ,ƹ],[60-ƹ,60+ƹ], [-60-Ƹ,-60+Ƹ] findthesegmentswhichcanformanequilateraltriangle Slope, Annuli Annuli(circle) lookforcirclesofvariableradiusbyinspectingthesearchregion withannuliofvariableradiusandfixedthickness notinvarianttodeformation,occlusion,cluttered Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 18

19 Shape-basedtrafficsigndetection DtBs DistancetoBorders(UniversidaddeAlcal,spain,2007,page11) linearsvms inputfeature:distancetoborders invarianttotranslation,scale,rotation,occlusion Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 19

20 Shape-basedtrafficsigndetection FOSTS Foveal systemfortraffic(x.w.gao,2006,page13) representationofshapefeaturesusingfostsmodel eachimageinthefostsmodelisrepresentedbyviewingtrajectory andspecificdescriptionofimagefragmentsinthevicinityofeachfixation point invarianttoman-madenoise,scale,perspectivedistortion theredtriangularsignssharplydecreasesattheincreaseofdistortion levels:someparticularpropertiesthataresensitivetothemodel algorithms Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 20

21 Shape-basedtrafficsigndetection NN, Fuzzy Neuralnetworks(shape)(CYFang,Taipei,2003,page12:NN) Inputneuronq(k,l):input:theRGBvalueofpixel(k,l) output::anyedgedetection,roberts,sobel,laplacian x kl Weight:circular,triangular,octagonalsigns Outputneuronp(i,j):input: net ij x kl w kl, ij k l output: Featureintegrationanddetection:afuzzymethod u(i,j):themembershipdegreeofthepixelbelongingtoaroadsign ifthecolorandshapefeaturesarebothatthesameposition(i,j),then thevalueofmembershipfunctionu(i,j)willbeverylarge. onthecontrary,u(i,j)willbesmall verification:size,aspectratio,colorarearatio,symmetry invarianttodeformation,occlusion,clutteredbackground y ij f ( net ij ) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 21

22 Shape-basedtrafficsigndetection Othermethod: GA,SA,AdaBoost Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 22

23 Colorandshapebasedtrafficsign detection Color shape Invariant to Not invariant to RGB: color threshold corner detection deformation, cluttered background Occlusion HSI: hue, saturation (1 or 0) HSI: Chromatic image: hue, saturation threshold white: achromatic decomposition slope, annuli lighting deformation, occlusion, cluttered background DtBs lighting, scale, rotation, occlusion cluttered perspective distortion CIECAM97 FOSTS man made noise, lighting, scale, occlusion, perspective distortion HSI: NN, edge deformation NN: hue detection occlusion cluttered, lighting Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 23

24 本项目中拟采用的方法 建立交通标志的颜色概率模型, 用于检测交通标志在图像中的区域 1 根据主颜色 ( 红 黄 ) 将交通标志分为若干类, 记为 k 1, k2,..., k N 2 根据类 ki 的模板以及不同光照条件下的实际图像, 估计类 ki 主颜色的条件密度 p(( r, g, b) ki ) 3 确定类 k 的先验密度 p k ) 4 根据 Bayes 规则, 类主颜色的后验密度为 p( ki ( r, g, b)) [ p(( r, g, b) ki ) * p( ki )]/ p( r, g, b), 其中 p( r, g, b) 表示某像素点的颜色概率. 在确定的图像中 p( r, g, b) 是确定的, 因此直接将 p k ( r, g, b)) p(( r, g, b) k ) * p( k ) 作为类主颜色的后验概率, 不会影响交通标 志的检测效果. 即类 交通标志的颜色概率模型 条件密度 : 如何估计? 现有的非参数估计方法中, 哪种方法对交通标志检测有最好的效 果 i k i ( i ( i i i k i 先验密度 : 选择大量典型路况的标志, 统计各类交通标志出现的次数来确定各类的先验密度 p k ) ( i k i Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 24

25 下一步计划 进一步对交通标志检测进行调研 各种算法的实现, 看一下结果 本项目拟采用方法在其他领域现有的应用 探索本项目拟采用的方法该如何实现 Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 25

26 Thank you! Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 26

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