從影片中進行路標偵測與辨識

Abstract

近年來路標偵測廣泛的使用在輔助駕駛系統，以提供駕駛者資訊與警告部分不當的駕駛行為例如超速、違規轉向等等。路標偵測也應用於導航系統中，提高路徑導航的精準度。由於路標擁有種類繁多的外觀，與無法控制的環境如光影變化、路標老化，使得路標偵測與分類成為挑戰性的工作。本研究將這議題分成路標偵測與路標分類兩部分。在路標偵測的部分，我們訓練分類器偵測影像中可能為路標之部分。該分類器為由Adaboost 演算法挑選描述性(descriptive)強的共變異區域特徵(Covariance Region Feature)生成弱分類器，boost 這些分類器組成強分類器。在路標辨識的部分，我們將路標辨識定義為多種類(multi-class)分類問題。以ErrorCorrecting Output Codes (ECOC)架構處理這問題。 本實驗可偵測影像中之紅色外框圓形之警告禁止類的路標與三角形的路標，並可辨識其中八種圓形路標與六種三角型路標。