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車輛無人駕駛系統作為一項新的科技創新，有著廣泛的經濟效益和深遠的社會影響。本項目致力于解決無人駕駛車輛中準確實時且魯棒地檢測場景中的路面、車輛、交通圖文標識以及過往行人等實際應用難題，發展融合多視角、多傳感器通道的視頻信息分析技術，探索計算機視覺領域中三維重建、視頻分割、復雜天氣條件下實時多目標跟蹤與識別的基本難題，同時也將為機器人、智能交通、視頻監控等其它相關產業持續發展提供理論和技術支持。具體的，我們擬探索支持在復雜環境下的車載移動實時視頻分析的理論框架和計算模型：通過有機結合幾何及物理約束的先驗知識來減少搜索區域，從而提高路面及目標檢測性能；提出基于哈希稀疏編碼圖像特征提取方法以提高系統實時性能；提出結合快速局部特征匹配與基于逐個像素后驗概率跟蹤模型的高速有效多目標跟蹤算法；建立全面的交通標識圖文識別測試數據集。在此基礎上，我們將研究基于在線學習及流形學習的交通標識圖文識別與理解。

交通標志圖文識別是無人駕駛車輛的核心課題之一。由于道路行駛場景和攝像環境的復雜多變，實時偵測并識別交通標志圖文信息是非常有難度的。遮擋、污損、天氣、采光等現實情況會極大影響性能表現，同時系統的魯棒性、實時性要求也非常高。有效實用的系統設計結合高效靈活的算法運用，包括了圖像預處理、數據表達、目標定位和識別等幾個核心環節，這些核心環節是影響最終系統效率的關鍵。本項目致力于目標偵測與圖像分類的理論研究以及在無人駕駛車輛的交通標志圖文識別中的應用。 經過四年的有效執行，項目順利完成，成果顯著，發表了74篇國際期刊文章（包括2篇TPAMI，3篇TIP，22篇T.Cybernetics）和23篇國際會議文章（包括7篇CVPR，2篇AAAI，1篇ICCV，4篇ACM Multimedia，2篇IJCAI），大大促進了目標偵測與圖像分類的理論研究以及在無人駕駛車輛的交通標志圖文識別中的應用研究。^[1]