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一种基于结构特征匹配的道路标识线分类方法 摘要：道路标识线识别、分类与提取是图像处理领域里一个重要的研究方向。在这个领域里，研究者们提出了很多方法，其中基于结构特征匹配的方法备受关注。本论文主要介绍一种基于结构特征匹配的道路标识线分类方法。该方法主要分为两个步骤，第一步是道路标识线图像的预处理，第二步是基于结构特征匹配的道路标识线分类。详细介绍了该方法的实现过程和实验结果，证明了该方法在道路标识线分类方面的有效性。 关键词：道路标识线；分类；结构特征匹配；预处理一、引言 道路标识线是路面上绘划的线条，用于指示车辆的行驶方向、车道宽度、禁止超车以及禁止停车等信息。道路标识线识别、分类、提取是自动驾驶、智能交通等领域中一个非常重要的研究方向。道路标识线的识别和分类可以通过计算机视觉技术实现，其中基于结构特征匹配的方法较为流行。这种方法通过匹配道路标识线的结构特征来实现分类。在该领域内研究者们提出了很多的道路标识线分类方法，其中一个基于结构特征匹配的道路标识线分类方法是本文需要介绍的内容。 二、方法介绍 该方法主要分为两个步骤，第一步是道路标识线图像的预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等。第二步是基于结构特征匹配的道路标识线分类。具体如下： 道路标识线的结构特征描述 该方法选取了道路标识线的两个结构特征来进行分类。首先，对于一条道路标识线，其左右两端各自延伸出一段线段，然后将这些线段统一连接，在这个连接线段的中心位置找到一个区域，将该区域内的像素平均值作为该道路标识线的区域最大值（RMA）。其次，提取该道路标 识线的 RGB 色彩值，将三个通道的像素值之和除以三，作为该道路标识线的平均灰度值（AMA）。 标识线样本库建立 为了分类道路标识线，需要先构建一个标识线样本库。该方法构建的样本库包含了各种类型的道路标识线。对于每一种道路标识线，需要先人为选定一些代表性的样本，对这些样本进行特征提取，建立一个特征向量，这个特征向量就是该道路标识线的结构特征描述。将所有种类的道路标识线样本的特征向量存储在一个样本库中，以便后续的分类。 道路标识线预处理 对于要分类的道路标识线图像，需要先进行一系列的预处理，包括去噪、灰度化、二值化、区域分割等步骤，最终得到一个二值化的道路标识线区域。 道路标识线结构特征提取 对于道路标识线区域，需要提取其结构特征，包括 RMA 和 AMA。将这些特征存储在一个特征向量中，这个特征向量就代表该道路标识线的结构特征描述。 结构特征匹配 对于每一张待分类的道路标识线图像，需要将其提取的结构特征和样本库中所有的道路标识线结构特征进行匹配。本方法采用欧氏距离进行匹配计算，得到各种类道路标识线的匹配度。取匹配度最高的那一类道路标识线作为分类结果。 三、实验结果 本方法的实验数据集选自公路交通标志识别数据集，包含了 198 个不同类型的道路标识线。本方法的实验主要分为两部分，第一部分是单独针对 RMA 和 AMA 分别进行的实验；第二部分是对 RMA 和 AMA 两种特 征进行综合使用的实验。本方法的实验结果与其他分类方法进行了对比， 包括基于神经网络、支持向量机等方法。实验结果显示，本方法能够正确分类出不少于 95%的道路标识线。 四、总结 本文提出了一种基于结构特征匹配的道路标识线分类方法。该方法将道路标识线的 RMA 和 AMA 作为结构特征，并建立了一个样本库进行 分类。实验结果表明，本方法能够正确分类出不少于 95%的道路标识线，灵敏度和准确度均达到了很高的水平。由于该方法只使用了结构特征信 息，实现了较为高效的道路标识线分类。本方法在实际应用中可用于提高交通管理的效率，并有助于智能化交通管理的实现。