信息检索与利用大作业

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1、信息检索作业一、分析课题要求：1、文献出版类型：期刊、学位论为，学位论文2、学科范围：工程科技Ⅱ辑3、时间跨度：2005~现在二、撰写课题检索策略式中文检索式：智能车辆or交通标志and检测技术研究外文检索式：%intelligentvehicleortrafficsignandresearchondetectingtechnique时间范围：2000至今三选择检索工具：中文期刊类检索工具：选择了知网cnki（1）交通标志and检测技术研究准确度较低，共57条结果。（2）智能车辆or交通标志and检测技术研究准确度较高，共4条结果中

2、文图书类检索工具：选择了超星（1）交通标志and检测技术研究4条，不准确（2）智能车辆or交通标志and检测技术研究1条，准确3、中文学位论文检索工具选择了知网cnki为检索工具（1）交通标志and检测技术研究285条结果，不准确（2）智能车辆or交通标志and检测技术研究227611结果，较准确4、外文检索工具选择了SCI（1）(%intelligentvehicleortrafficsignandresearchondetectingtechnique)共15741条结果，不准确主题:(engine)AND主题:(aircirc

3、uit)OR主题:(aircourse)AND主题:(capability)...更多内容（2）主题:(intelligentvehicle)AND主题:(trafficsign)OR主题:(detectingtechnique)共15741条，不准确共8431条结果，准确4、搜索引擎采用百度（1）交通标志and检测技术研究共24100条结果，不准确（2）智能车辆or交通标志and检测技术研究共47100条结果，准确四、保存搜索结果1、保存基本信息（1）中文期刊类检索工具题目：基于交通标志检测技术与研究作者：林巧玉、林哲、谢强、杨圣

4、、钟宜轩出处：吉林大学信息科学与工程学院摘要：交通标志检测技术的研究，对于现代智能交通的发展具有重大意义，文中提出基于颜色检测的算法，首先，将原彩色图像转发为灰色图像，然后利用RGB颜色模型中的分割将原图转化，最后通过算法进行准确定位。（2）中文图书类检索工具题目：汽车安全辅助驾驶技术作者：赵一兵；出处：北京大学出版社（3）中文学位论文类数据库题目：基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究作者：张国权；出处：兰州理工大学，控制理论与控制工程，2012，博士摘要：智能车辆是智能交通系统的重要组成部分，是智能交通系统的主体。智能车辆是

5、一个可以自主感知环境信息并进行自主决策进而实现自动化操作控制的综合统一体，它的实现涉及模式识别、图形图像处理、自动控制、机器视觉等多个交叉学科的理论与技术，在智能车辆的各项关键技术中，导航是车辆感知外部环境进而做出下一步决策的前提。由于视觉信息尤其是彩色图像信息具有信息含量丰富、被动无污染和探测无损伤等优点而倍受关注，是智能车辆实现自主导航的主要技术。其中，对于场景环境中的目标的检测(包括道路检测、交通标志检测以及障碍物检测)又是不可缺少的功能，是预防危险、安全行驶的前提条件。但由于智能车辆所处的室外环境的复杂性和不可控性以及彩色场

6、景图像数据量大、运算复杂度高等因素，导致视觉导航中目标检测的实时性、准确性和鲁棒性得不到满足。为了减小数据量、提高检测的实时性，提高视觉导航的效率，本文在分析现有目标检测技术特点与不足的基础上，对以下关键技术进行了深入而详实的研究。1．为了降低彩色图像处理的复杂度、提高后续目标检测的速度，本文提出了一种智能车辆视觉导航彩色图像的预处理算法。算法针对饱和度过低时H分量不稳定的不足，在饱和度分量上选择阈值T，把S分量划分为高饱和度区域和低饱和度区域，在高饱和度区域中投影H分量,在低饱和度区域中投影V分量，并且对投影后的S分量进行拉伸。这

7、样S分量即包含了必要的颜色信息又包含了灰度信息，而且图像由原来的高维降到二维。克服了传统预处理方法中颜色信息的丢失造成的分割不准确问题，大大降低了后续处理的数据量，提高了算法实时性，同时也对因光照和阴影等不确定因素造成的影响有较好的鲁棒性。2．为了克服现有道路检测算法在道路分割时依赖于道路模型、道路区域不完整及自适应性差等缺点，本文提出了一种基于语义的多神经网络非结构化道路自适应检测算法。算法用直方图对道路图像进行多阈值粗分割，然后用多神经网络对分割区域进行高层语义映射，可有效解决当道路特征发生变化时的自适应性和道路检测过程中的实时

8、性问题，实现非结构化道路的完整提取。3．针对现有主动交通标志检测算法中存在运算量大、复杂背景排除困难等问题，本文提出了一种被动的交通标志快速检测方法。算法对彩色图像在HSV空间中预处理的基础上，构造待检测区域中交通标志中可能包含的颜色