刘 芳，邹 琪

(北京交通大学计算机与信息技术学院，北京 100044)

1 概述

交通标识检测是智能交通和驾驶辅助系统的重要组成部分。开发快速准确的交通标志检测与识别算法，可以辅助司机提高行车安全，或者为智能车辆实现安全驾驶和自主导航提供关键技术，因此，这个课题近年来备受关注。

交通标志通常设计成特定的颜色和形状，从而能最大限度地与自然和人造背景区分开，所以，大部分的交通标志检测方法是结合颜色分割和形状检测的方法来实现的。基于颜色的方法关键是选择合适的颜色空间，采用阈值或颜色聚类等方法分割图像。基于形状的方法主要用到的技术有角点检测、边缘检测、形态滤波、模板匹配等，通过几何形状信息来确定区域是否为交通标志。基于颜色的方法对于阈值区间准确率要求非常高，并且标志的颜色出现褪化，或者光照条件变化会对结果产生很大的影响。基于形状的方法容易受到观察视角的影响产生几何形变。

针对以上不足，本文采用特征融合的方法，并将模拟人类视觉注意机制[1-2]的目标检测[3]方法引入到交通标志检测中。在传统的注意模型[4-5]中加入形状特征描述，以一定范围内的光照变化、天气变化、复杂背景下的三角形交通标志为检测对象，在特征提取阶段，提取颜色、亮度、朝向和形状特征[6]，然后将各个特征通过一定的特征合并策略将各注意图合并成一张显著图，以定位出交通标志所在区域。……