论文部分内容阅读
随着互联网地图和导航定位技术的发展，人们更加关注和自己生活息息相关的兴趣点(POI)信息。移动测量技术是采集和更新兴趣点信息数据的一种新兴的高科技工具。交通标志信息是一类重要的兴趣点信息，本文旨在采用移动测量技术采集交通标志信息，并且针对现有手动采集交通标志的繁琐的后处理流程，采用自动化的方式采集交通标志。本文所做的工作和创新主要分为如下几项: (1)系统介绍了基于移动测量交通标志采集架构的硬件和软件，阐述了手动和自动采集交通标志的流程，并重点说明了交通标志精确定位的原理和方法。 (2)针对现实情况中经常存在多个圆形禁令标志连在一起的情况，在此提出了多圆度法，可以有效的检测出多个连在一起的圆形禁令标志。传统拐角检测三角形警告标志的方法复杂而且检测率不高，本文提取一种基于区域的拐角检测法，可以快速有效的检测三角形警告标志。 (3)在交通标志自动采集的识别阶段，本文分别采用像素特征、Hu不变矩特征和HOG特征三类特征作为特征向量，设计采用概率神经网络作为分类器，分别选取了禁令标志和警告标志各20类进行实验验证三类特征在交通标志识别上的优劣，最后总结得出HOG特征具有最高的识别率。 (4)基于上述交通标志自动采集的原理，采用ArcEngine地理信息开发包和Emgu CV图像处理类库，开发实现了基于移动测量的交通标志采集管理系统，设计的交通标志自动采集系统辅助后续的采集结果人工修正，可以投入到实际的应用生产中。