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交通標志檢測與識別是城區綜合環境下智能車有效完成任務的關鍵技術之一。本項目圍繞“基于視覺的城區綜合環境下交通標志檢測與識別”這一課題展開，主要研究內容有：（1）透視矯正：設計基于消失點的逆透視變換方法，消除上下俯仰角所帶來的逆透視變換不和水平線彎曲的誤差；（2）顯著區域提?。耗M人類視覺感知功能，融合自頂向下與自底向上視覺注意模型，提取真實場景中交通標志的顯著區域；（3）目標分割：研究輪廓形狀約束條件下的水平集分割算法，有效完整檢測目標對象；（4）目標識別：探求能夠有效處理各種噪聲的分類器框架，構建基于類樣本線性表示的稀疏殘差矩陣分解的數學模型；（5）串行算法并行化：對數據處理的無耦合無關聯操作采用適當的粒度劃分并行化操作，提高系統實時處理能力。通過本項目的實施，為智能車輛在城區綜合道路自主行駛中的實時路況分析提供理論基礎和技術支持。

無人駕駛已經成為國內外研究人員的研究熱點。無人駕駛技術中，還有很多基于視覺的難點問題有待于突破，例如城區綜合環境下的交通標志檢測與識別。本項目針對城區綜合環境下的交通標志檢測與識別問題，在透視校正、顯著目標區域檢測、目標分割、目標識別等方面展開了一系列的理論研究，同時針對交通標志檢測與識別問題中涉及到的道路消失點檢測、車道線檢測、交通標志分割與識別算法、串行算法并行化等方面也進行了應用基礎研究，取得了一系列科研成果。針對相應的研究內容，我們提出了一系列新的理論模型或者算法，從數學或者認知的角度為解決交通標志檢測與識別中的難點問題提供了新的思路。通過本項目的實施，為智能車輛在城區綜合道路自主行駛中的實時路況分析提供理論基礎和技術支持。項目資助發表了SCI論文14篇，EI論文20篇，申請發明2項。在國內外學術交流方面，多次邀請國際專家來校進行學術交流，多次參加國際會議如ICIP2016, ICWAPR2016, ISBI2017, MICCAI2017, ITSC2017, ICSPAC2017等。人才培養方面，近幾年先后培養了一批優秀的人才，其中已畢業博士4名，碩士3名。^[1]