交通标志范文

导语：如何才能写好一篇交通标志，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

《交通标志牌》是小学地方课程四年级下册技术第二单元第一课。通过本节课的教学，让学生了解、认识交通标志，提高交通安全的意识。

二、学情分析

四年级学生对交通标志牌的作用了解得还不够全面和深刻，我想学生通过本节课的学习一定能达到教学目标。

三、教学目标

1.识别简单的交通标志，了解各种交通标志的意义。

2.能按相关的要求行路，培养学生的辨别能力。

3.积极参加课堂活动，增强学生的交通安全意识。

四、教学重点、难点

识别各种交通警示牌，并了解各种交通警示牌的意义和作用。

五、教学方法

情境导入、猜一猜游戏。

六、教学过程

（一）情境导入

教师出示图片：同学们，这是一起非常严重的交通肇事。正是因为行人和驾驶员没有按照交通规则行走或驾驶车辆，才导致车祸的。为了规范行人和车辆安全有序地行走和行驶，交管部门在马路旁安置了一些标志牌。今天我们就认识一些标志牌。板书课题。

1.认识禁令标志

课件出示一组禁令交通标志。让学生猜一猜它们表示的意义，在哪里见过。（学生讨论并汇报）

小结：这些都是禁止行人或车辆做某些事的标志，我们叫它们禁令标志。

师：仔细观察一下这些标志有什么共同的特征。

小结：你们可真善于观察。的确，禁令标志牌都是白底、红圈的，有的还带有红杠和黑色图案。

2.认识警告标志

课件出示。

师：接下来，咱们再猜一组，并观察一下它们有什么共同特征，好吗？

学生汇报。

小结：这些标志是用来警告行人或车辆注意危险的，我们叫它们警告标志。它们的特点都是黄底、黑边、黑色图案标志。

3.认识指标标志和辅助标志

课件出示。

学生汇报。

小结：同学们，你们做得很棒。第一组图片都是蓝底、白色图案的，它们是用来指示行人和车辆行进的，我们叫它们指示标志。第二组图片是附设在主标志之下起辅助说明作用的，分别表示时间、车辆种类、区域、距离或警告理由等，我们叫它们辅助标志。（课件出示）

（二）考考你

师：我们认识了四种标志牌，以小组为单位每一组选一名代表，帮这些标志牌找到家。教师与学生一起判断正误。

小结：所有交通标志的设立都应准确、完整、醒目、美观、位置适当，而且不妨碍交通，有利于车辆和行人看得见。那么交通标志是随意设计的吗？当然不是，它们有一定的要求，请同学们把书翻到24页我们一起来读一读。这回我们知道了交通标志牌不是随意乱设置的，它们有一定的规定。

篇2

在繁华的城市里，我们常常都会看到大街旁或马路旁的交通标志。这些交通标志都有自己的语言，我们最觉的交通标志就要数“红绿灯”了。

很多红绿灯都常常建在十字路口上，红绿灯像一名称职的交通警察指挥着交通，让城市变得秩序井然。尽管如此，还是有交通事故的发生，但比起以前少多了。红绿灯自豪地说：“我的功劳很大啊！”市长公公听了，也开心地笑了笑。

红绿灯每天都像一名称职的交通警察，站在十字路口。红灯一亮，红绿灯好像在对车子们说“该停了，让对面的车子好行驶吧！”说完，车子似乎听懂了它们的话，乖乖地停了下来，过了一会儿，绿灯亮了，红绿灯好像又在说：“你们可以安全地过这十字路口了，祝你们一路顺风！”

这就是会说话的交通标志，给城市带来了安全，带来了快乐，让我们高高兴兴地上学，平平安安地回家。

篇3

关键词：交通标志；阈值；区域生长；特征提取；匹配

中图分类号：TP39 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 06-0000-01

Automatic Positioning and Identification of Traffic Signs

Weng Ninglong

(College of Information Science and Engineering Northeastern University,Shenyang110004, China)

Abstract:Nowadays,the life of traffic is increasingly complex,unmanned vehicles gradually being emphasized,in such intelligent transportation systems,efficient and accurate recognition of traffic signs is undoubted a very important subject.This article use a method of processing digital images for processing a variety of traffic signs,to realize the purpose of automatic location and recognition of traffic signs.

Keywords:Traffic signs;Threshold;Region growing;Feature extraction;Recognition

本文对交通标志自动识别包括了图像的预处理，图像的分割以及图像的匹配识别等，具体流程为：图像预处理，阈值分割，区域生长，特征提取，模板匹配识别。

一、图像预处理。本文对所要识别的交通标志原图所做的预处理主要有两个方面：第一步，读取图像，就是要读入图像并转化成数据形式；第二步，图像灰度化，将彩色图像灰度化。

二、图像阈值分割。本文利用大津法计算阈值进行分割，对经过预处理后的图像，记 为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为 ，平均灰度为 ；背景点数占图像比例为 ，平均灰度为 .图像的总平均灰度为： 从最小灰度值到最大灰度值遍历 ，当 使得 最大时， 即为分割的最佳阈值。经过图像的阈值分割处理之后，矩形交通标志与背景图像之间轮廓关系明显好于二值化后的图像，便于下一步继续分割。

三、区域生长。本文的区域生长算法具体实现思想如下：在经过阈值分割处理后的图像中，在待分割区域中人工选取一个种子点，并把该种子点保存到种子队列中，然后利用四邻域的生长规则，按照一定的时针方向进行种子点生长具体实现是先计算该种子点及其相邻八个点的灰度值，然后根据灰度相似性判决，记下这八个点中符合条件的新点的灰度值之和，确定这八个相邻的点是否可以作为新的种子点，如果可以则把它保存到种子队列中，再在队列中取下一个种子点，继续上面的步骤，直到队列为空，这样，对于利用阈值初步分割后的图像，经过区域生长算法处理后便得到了分割后的最终图像。

四、图像特征提取。由于区域生长的图像和原图像数字化后的矩阵是对应的，故上述获得的坐标可以用于原图像中提取彩色路标，即实现了特征提取。

五、图像识别与定位。交通标志在上述算法中已经顺利的分割了出来，接下来进行的是图像识别，图像识别采用的是模板匹配算法，模板匹配的原理是事先采集好交通标志的模板，与刚刚获得的交通标志分割图像进行比较，从而识别目标。

本文用来识别而选取的交通标志原图像，一部分是从网络上搜索下载的，另一部分是用相机在实际地点拍摄的，都是JPEG格式的，由于智能交通系统中的系统拍摄交通标志的环境随机性很大，背景通常很复杂，有各种各样的干扰，所以我们在采集原图像的时候尽量模仿机器拍摄的随机性，使用于识别的原图像更加普通，而不是某些显而易见的、容易识别的图像。

总结：本文主要是针对各种几何图形的交通标志自动识别与定位作的研究。交通标志的识别主要包括交通标志的检测与判别。具体的技术路线为：预处理图像、阈值分割、区域生长、特征提取以及特征模板的识别与定位。在交通标志的自动定位主要是利用了最小距离搜索算法来探讨了实时自动定位交通标志与系统的坐标关系。实验表明，文中的方法能完成一定复杂背景下的交通标志快速准确的自动定位与识别。

参考文献：

[1]梁靓,黄玉清.融合Canny算子和形态学方法的路径识别[J].计算机工程,2006,32(21):200-202

[2]朱双东,陆晓峰.道路交通标志识别的研究现状及展望[J].计算机工程与科学,2006,28(12):50-52

[3]董建明,胡觉亮.基于PSO算法的图像分割方法[J].计算机工程与设计,2006,27(18):3377-3378

[4]赖有华,叶海建.几种阈值分割法在工程图自动识别中的应用[J].江西理工大学学报,2006,27(4):31-34

[作者简介]

篇4

【关键字】环城高速；交通标志；设计研究；放射线公路

中图分类号：C913.32文献标识码： A 文章编号：

我国环城高速公路的建设现状

近几年来，随着我国社会经济的发展，交通事业取得了惊人的成绩，截止到2001年底，全国范围内公路的总里程达到了169万千米，其中高速公路占到了10%左右。在我国的一些大城市中有很多条高速公路，如一级省道、国道等贯穿其中，成为了城市公路交通的重要枢纽。交通的繁荣，势必会带来城市内的交通压力的增大，噪声、拥堵、空气污染等随之而来。为了更好的解决这一现象，在我国很多的大城市纷纷修建了环城高速公路。但是根据相关调查发现，我国现行的一些环城高速公路标志设置存在较大的问题，从而使环城公路在社会经济不断发展的今天，其优势和作用并没有得到应有的发挥，反而使司机无法适从。

现阶段，我国环城高速公路的交通标志主要存在的问题有：标志信息断断续续，上一段的提示信息在下一段中就不在出现了；指路标志的信息对于长途司机而言起到的作用并不大；在环城公路和放射道路相连接处没有明显的标志等。

我国环城公路的主要特点

在我国，环城高速公路，主要是和各放射线道路进行联系，对于道路交通网进行疏导、平衡其负荷，以缓解过境交通对市区道路交通造成的巨大压力。和一般的放射线高速公路相比，环城高速公路具有以下几个特点：

第一、在线的形状角度看，环城公路和放射线高速公路不同，环城公路是一个封闭的环形，无明确的起点和终点。第二、环城高速公路和很多省道、国道相连接，是城区最重要的交通枢纽。第三，绝大多数的环城公路都和城市周边的景点、示范区等相连接，在一定程度上承担着旅游公路的功能。第四，环城高速公路主要是供过境运输车辆使用，相对而言货车较多。第五。环城高速公路在某一段会和放射线道路重合等。

三、环城高速公路的交通标志的设置

1、做好环城高速公路标志设置前的准备工作

对环城高速公路进行交通标志设置，对环城高速公路周围的道路网进行详细的分析是最基本的前提。首先，掌握环城道路周围的网络情况，就是把和环城公路相连接的道路条数、通往地点、道路的名称、代号、级别以及沿途经过的城镇、景点等进行汇总。其次，对环城公路环绕的市区内的道路网进行分析，如重要的交通线路，这些道路和环城高速之间是直接相通还是间接相连等方式做好调查。最后，市区内部的城市的规划方案要有所了解，例如主干道的规划、商业区、工业区以及住宅区的位置等。

2、对环城高速公路设置交通标志的几点注意

由于环城公路长度大，覆盖面广，所以通常情况下都会采用分段或者分期建设的方法。为了确保在不同建设时期标志信息的连续性和完整性以及设置风格的统一性，所以关于标志的设计，采用同一个单位进行，以保证设计风格的一致性。标志的设计要按照统一的标准进行。

对环城公路交通标志的设置需要注意以下几个问题：确定道路名称；确定指路标志体系；做好环城线路和放射线高速公路标志系统的衔接；做好市区道路、机场、旅游点的道路调查；规划市区车辆进入环城公路的地点；环形公路和放射线公路的重合点的确定；对环城公路实施分期建设时间和路段的确定等。

3、对环城高速公路标志设置的实施

（1）确定道路名称

现阶段，全国各地对环城公路名称的确定各有千秋。以高速公路入口标志上的名称为例，全国大多数都叫做“二环路”“三环路”“四环路”，在北京甚至还有“五环路”“六环路”等。但是如果全国都是以“数字+环路”组成，这样驶于高速公路上司机就搞不清楚，自己是在哪个城市的高速公路上行驶。所以为了区分，建议全国各地的环城高速以城市名称加几环路，或者是以本身的简称加几环路组成。这样司机既可明确自己所在的地理位置，又可明确道路的线形情况。

（2）做好环城路和放射线高速公路的衔接

位于环城高速公路和放射线高速公路之间的衔接标志是非常重要的。为了使司机在行驶的过程中便于做出正确的判断，因此环城高速公路和放射线高速公路之间应该做好提示标志。其主要的作法是：由环城高速公路驶入放射线高速公路时，在出口处，要在醒目处设立标志，预告即将进入的放射线高速公路的名称以及将要通往的地点。与此同时在放射线高速公路进入环城高速公路时，在环城高速公路的入口处要标明环城高速公路的方向和所能达到的地点名称。

（3）环形公路和放射线公路的重合点的确定

在我国，有些城市的放射线道路和环城高速公路有重合的路段，在重合的路段是按照环城高速公路设置还是按照放射线高速公路设置，在这个问题上，通常会在施工中引起矛盾。对于高度公路、以及公路互通式立交出口应在全省范围内进行统一的编号。对于环城高速公路的编号要采用顺时针方向，根据城市的具体情况，确定环城高速公路的起点。在环城高速公路和多条放射线道路出现重合的情况下，在编号的设置上，要最先考虑环城路标号体系的完整，环城高速公路和放射线公路的相交点就是放射线公路的起点。

（4）对机场、旅游景点的预告标志的设置

环城高速公路一般都会和城市周围的旅游景点、机场、各种专业性示范区相连接。所以，对旅游景点、机场等要设置一定的标志是必须的。为了保证环城高速公路上的标志简单明了，对于周边旅游景点是否需要标志，要有一个标准。例如，只有对国家级旅游景点或者著名景点等设置标志。对旅游景点的标志要体现该景点的特色。环城公路和机场相连接是几乎全国所有环城道路的基本规划方式，为了方便人们顺利的到达机场，在环城公路上要设立专门的标志，给予司机一定的提示。例如，在靠近机场的标志上标明机场的名称、位置、距离、方向等。

（5）做好未交付使用的路段的标志

在环城道路建成后，而与之相连接的放射线道路工期滞后，相连接处也尚未完工，这样的环城高速公路上和相连接的互通建成后一段时间相关匝道还未交付使用。这时在环城道路上的相关标识要明确注明缓建或者未通行的信息，以免使司机误入，而造成交通事故。

四、结束语

综上所述，对我国环城高速公路建设的现状、主要特征以及交通标志的设置等进行了主要的分析。环城高速公路作为我国城市重要的交通枢纽，环城高速公路交通标志作为高速公路交通系统的重要安全管理设施，其设置的是否合理直接影响到高速公路的交通安全和功能的充分发挥。因此明确环城高速公路道路名称、做好环城路和放射线高速公路的衔接、确定环形公路和放射线公路的重合点以及对机场、旅游景点的预告标志的设置和未交付使用的路段的标志，对我国道路交通的快速发展具有巨大的推动作用。

参考文献：

[1]林明涛，张卫华，高速公路交通标志设置方法研究[J]，交通标准化，2008（09）第31―33页。

[2]佘文成，环城高速公路交通标志的信息化标志设置研究，西南交通大学硕士论文，2005

篇5

道路交通标志是用图形符号、颜色和文字向交通参与者传递特定信息，用于管理交通的设施。一、道路交通标志如何分类？道路交通标志分为主标志和辅助标志两大类。主标志又分为：警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志和道路施工安全标志。二、什么是警告标志？警告标志是警告车辆和行人注意危险地点的标志。其形状为正等边三角行，颜色为黄底、黑边、黑图案。三、什么是禁令标志？禁令标志是禁止或限制车辆、行人交通行为的标志。其形状通常为圆形，个别为八角形或顶点向下的等边三角行。其颜色通常为白底、红圈、红斜杆和黑图案，"禁止车辆停放标志"为蓝底、红圈、红斜杆。四、什么是指示标志？指示标志是指示车辆、行人行进的标志。其形状为圆形、正方形或长方形，颜色为蓝底白图案。五、什么是指路标志？

指路标志是传递道路方向、地点和距离信息的标志。其形状，除地点识别标志、里程碑、分合流标志外，为长方形或正方形。其颜色，一般道路为蓝底白图案，高速公路为绿底白图案。六、什么是辅助和禁令的理由、区域或距离等主标志无法完整表达的信息。七、对几种新型、常用的交通标志的解释：1. 禁止车辆停放标志：该标志为圆形、蓝底、红圈、红斜杆，表示禁止一切车辆停放。交叉双斜杆为禁止车辆临时或长时停放标志。单斜杆为禁止车辆长时停放标志，临时停车（司机不得离开驾驶室）不受限制。2. 停车让行标志：该标志为八角形，颜色为红底白字，表示车辆必须在停止线以外停车了望，确认安全后，才准许通行。3. 禁止机动车通行标志：该标志为圆形、白底、红圈、红斜杆、黑色小汽车图形，表示禁止一切机动车（含摩托车）通行。下缘附设有"二轮摩托车除外" 辅助标志的，准许二轮摩托车通行。八、什么是道路交通标线？

 

道路交通标线是由标划于路面上的各种线条、箭头、文字、立面标记、突起路标和轮廓标等构成的交通安全设施。其作用是管制和引导交通。可以与交通标志配合使用，也可单独使用。交通标线按功能可分为三类：禁止标线、指示标线和警告标线。九、中心黄色双实线的功能是什么？中心黄色双实线表示严格禁止车辆跨线超车、压线行驶和向左转弯。也表示严格禁止车辆和行人横穿。其作用相当于中心隔离护栏或中心分车绿带。十、中心黄色虚实线的功能是什么？中心黄色虚实线表示实线一侧禁止车辆跨线超车和向左转弯，虚线一侧准许车辆在确保安全情况下跨线超车和向左转弯。

 

篇6

关键词：道路；交通；标志；版面；辅助

中图分类号：U231 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0124-01

交通安全设施设计是道路交通工程设计的重要组成部分，集检测、通信、控制和计算机等技术于一体。道路交通标志设计是交通安全设施设计的重要组成部分，结合人工智能理论的智能交通系统已经成为国内外广泛研究的课题。其设计质量的高低、周期的长短直接影响着道路“快速、安全、舒适”功效的发挥及经济效益的好坏，如何准确而实时地利用计算机视觉系统识别在复杂环境下的道路交通标志成为智能交通系统的难点问题。

1 道路交通标志版面辅助设计概述

国家和地方在道路交通标志的设计方面颁布了一系列规范与指南，道路交通标志本身也包含着重要的交通信息。要求道路交通标志不仅要“指得清”还要让出行者“看得清”，并进一步构建具有广泛适应性的参数化设计方法。对于设计者提出了严格的设计要求，对提高更加复杂的版面设计效率还需要进一步研究。

（1）在道路上，我们可以看到各种各样的交通标志，其基本上都在CAD平台上实现基于对话框的辅助设计模块的开发。路标是图形、符号与颜色的结合，描述版面元素的几何参数信息与拓扑结构关系。有的包含少量文本，存在当图形设计尺寸发生变化时不能根据更改后的尺寸进行实时重绘等问题。交通标志是一种常见而且比较规范的人工路标，需要角度智能化完成标志版面设计。图形符号信息在辨认速度和辨认距离上比文字信息要优越，需要根据确定的尺寸完成图形的绘制和尺寸的标注。

（2）我国目前交通设计行业大部分从业者仍然采用的是传统的CAD交互式设计方法，它们用图案、符号和表达特定的意图。以指路标志中“环形交叉路口标志”为例，提醒驾驶员和行人注意附近环境。在交通标志设计，常见的交通标志主要有警告、禁令和指示标志等三类。《道路交通标志和标线》新规范颁布后规定某些标志需重新设计，路标要考虑对比度对视认性的影响，对标志版面设计的设计效率和可靠性提出了更高的要求。还要考虑颜色所能表达的抽象概念，改善道路交通标志辅助设计软件大多只为用户提供固定标志（如警告、禁令、指示标志）以图块形式绘制的功能。

2 道路交通标志版面辅助设计分析

交通标志识别一般分为检测和识别两个模块，需要建立具有质量控制效能的交通标志牌版面设计自动化成图方法。检测阶段一般是利用交通标志的色彩和形状特征检测出可能包含交通标志的区域，对版面设计灵活的指路标志却缺乏可靠的辅助设计手段。需要将感兴趣的区域进行大小不一规则化，建立交互式与非交互式相结合的绘图系统。在识别阶段进一步判定交通标志区域的有效性及其含义，进一步规范公路交通安全设施设计。

（1）基于形状的检测方法是最为基本的检测方法，采用参数化模型并通过调整参数来修改和控制几何形状。空间的选择是很重要的，最终达到自动实现产品的精确造型的目的。为克服空间转换的非线性以及噪声的影响，采用参数化设计。基于神经网络学习，建立交互式与非交互式相结合的绘图系统，变化一个参数值并自动改变所有与其相关的尺寸。建立好几何实体和参数间的联系，提取数值特征构成特征向量。通过视觉模型对交通标志进行检测，设计出一簇而不是单一的产品模型。虽然基于颜色的检测方法具有直接聚焦的特点，与传统方法相比最大的不同在于它存储了设计的整个过程。且由于受到外界环境影响比较多，使其在自动控制与产品造型领域应用广泛。

（2）基于数据库的优化分类模型，建立交互式与非交互式相结合的绘图系统有助于进一步规范公路交通安全设施设计。仅仅依靠颜色信息不能精确检测出交通标志的区域，所有的拓扑关成拓扑信息反映了物体几何元素之问的邻接。利用图像梯度的基于形状的方法能对以上事件进行有效的补充，对减轻技术人员重复、繁重的劳动具有重要意义。和由基元组合而成的模板进行匹配，来表示实际的或描象的几何实体。具有结构简单、泛化能力强等特点，便于国家标准的推广实施。识别带有噪声或变形的输入模式，将版面中各实体间的位置关系看作拓扑参数。采用并行分布式信息存储预处理，建立好几何实体和参数间的联系，提取数值特征构成特征向量。

（3）在检测到可能包含交通标志的区域上，充分利用参数化设计模型的特点。将区域的大小不一转化为固定的大小，概括几何参数信息及拓扑关系。并采取其他的一些预处理技术来消除噪声、运动模糊、光照等影响，研究道路交通标志版面设计原理。通过将相关特征分解到各层简化分类器的设计，交通标志版面结构进行计算与分析的一个基础。在模式识别方面，志版面中出现文字的字高、衬边宽度等尺寸数据可以看作几何参数。采用分类器技术进行识别，根据车速来确定其版面尺寸。根据类别之间的最近距离对待识别模式进行分类，反映了形体的特性和关系。因而在交通标志的分类中获得应用，具有很强的自适应能力。

3 结语

道路交通标志版面辅助设计需要从人的视觉特征、视觉模型出发去考虑，通过人机工效学等原理加以确定。充分利用交通标志的特点，对交通标志版面结构进行研究。采用智能方法后还可以考虑将检测与判别这两个环节有机地结合起来，建立交通标志版面设计的几何参数模型。几何实体参数非用户自定义时，采用多层结构的决策树分类比采用单分类器分类能加快处理速度、提高分类结果的精度。更多地采用智能方法来解决问题，保证设计过程中几何拓扑关系一致，准确而实时地利用计算机视觉系统识别在复杂环境下的道路交通标志。

参考文献：

[1]冯焕，何勋隆.交通标志铁路站场及枢纽[M].北京：中国铁道出版社，2014.

篇7

1、车道标志

2、警告标志：警告车辆、行人注意危险地点的标志。

3、禁令标志：禁止或限制车辆、行人交通行为的标志。

4、指示标志：指示车辆、行人行进的标志。

篇8

摘要：公路标志标线的设置是以保证交通畅通和行车安全为目的。本文分析了公路标志标线的设置原则，对标志标线具体的设置技术作了详细阐述，供大家参考。关键词：交通 标志 标线 图形 符号

Abstract: highway sign and marking set is the guarantee smooth traffic and driving safety for the purpose. This paper analyzes the highway sign and marking the principles, to sign and marking the setting of the specific technology were discussed in detail, for your reference.

Keywords: traffic sign and marking graphic symbol

中图分类号： TU74文献标识码：A 文章编号： 0 引言 公路标志标线是以图形、符号、文字、线段向驾驶人员及行人传递法定信息，用以管制、警告及引导交通的安全设施，它在现代道路交通中发挥着重要作目。国家1999年的《道路交通标志和标线》(GB5768-1999)(以下称国标)，对公路标志标线的设计制作等做了进一步的规范。对现代道路交通的管理具有重要的指导意义。但在具体实践中仍然存在着一些有关技术、管理等方面的问题．值得进一步的研究和探讨。 1 公路标志标线的设置原则 公路标志标线的设置是以保证交通畅通和行车安全为目的。是公路部门应认真履行的一项主要职责。应结合道路线形、交通状况、沿线设施等情况，根据交通标志的不同种类来设置。以利于向道路使用者提供正确的信息，通过交通标志的引导，使车辆能顷利、快捷地抵达目的地。 一般情况下，在需要提醒车辆、行人注意的危险地点，应设警告标志；在需要禁止或限制车辆、行人交通行为的地点，应设禁令标志；在需要指示车辆、行人行进的路段设置指示标志；在重要的交叉路口，需要传递道路方向、地点、距离等信息的地点设置指路标志。公路交通标志再由路面标线、箭头、文字、面标记、突起路标和路边轮廓杯等配合使用，即构成了~ 套完整的交通管理和引导交通的公路交通安全系统。设置的基本原则应为如下几点。 1.1 重点设置，保障公路和通行者安全是公路标志标线设置的主要原则，如：在水毁路段、危桥、三、四类桥，道路临时施工、急弯和陡坡等处设置必要的警告、禁令标志和禁止超车标线是尤为重要的，以尽量避免和减少交通事故和毁路毁桥事故。 1.2 合理设置，标志标线的设置应严格按照"国标"的要求进行，主要应从公路的设计宽度、判读距离以及制约设计时速的一些地貌、村镇等诸多因素统筹考虑设汁标准和设置种类。 1.3 与公路建设和改造同步设计、同时完成，公路养护管理部门应积极参与新改建工程的标志标线的设计和施工，一是可使公路主体工程建设与标志标线工程同期安排、同步完成，一并交接；二是把标志标线工程及资金交由养护管理部门负责完成，并验收。 1.4 应与公路通行环境相协调一条公路主体工程完工以后，设置上必要的公路交通标志标线及其它辅助设施。才可谓具备一定的交工使用条件。齐全、鲜明的标志标线和两侧自然的景观环境相互协调，同是一条亮丽的风景线。公路通畅的环境更能明显地反映公路管护者的服务水平，更能激发公路使用者爱护公路的意识，更能最大限度地发挥公路的综台服务功能。 1.5 应逐步加快列“原有标志标线的改造国标”中的标志牌面及其文字、图形大小尺寸的规定主要是以一定行车速度和行车视距时的可辨识程度来确定的，原有的标志在设计标准和制作质量上已不能满足新规范要求和使用的需求，因此应在保持原有标志安全、齐全、明显的基础上充分利用新改建工程、大中修工程之机逐步加快更新改造速度。原来设置热溶标线的路段，在比较完整的情况下，可继续使用，待路面大中修或标线老化时，再行重设。 2 公路标志的设置 2.1 公路标志的含义公路标志是用图形符号和文字传递特定信息，用以管理交通、指示行车方向以保证道路畅通与行车安全的设施。适用于公路、城市道路以及一切专用公路，具有法令的性质，车辆、行人都必须遵守。公路标志分为主标志和辅助标志两大类。主标志中有警告标志、禁令标志、指示标志和指路标志四种。公路标志的形状、颜色、尺寸、图案种类和设置地点均按现行的《道路交通标志和标线》(GB5768)的规定执行。 2.2 设置公路标志的作用在各类公路标志中，警告标志是警告车辆、行人注意危险地点的标志，禁令标志是禁止或限制车辆、行人交通行为的标志，指示标志是指示车辆、行人行进的标志，指路标志是传递道方向、地点、距离信息的标志，而辅助标志是附设在主标志之下，起辅助说明作用的标志，分表示时间、车辆种类、区域或距离、警告、禁令理由等类型。 设置公路标志的作用是为车辆驾驶人员提供及时、完善和清晰的道路信息，加强对车辆的合理引导，以使车辆能顺利、快捷地抵达目的地，不发生错向行驶，保证交通畅通和行车安全。 公路标志还应满足夜间行车的视认性，目前较为广泛采用的是反光膜。由于它对汽车灯光的折射、聚焦和定向反射作用，晚上具有很好的反光功能，明显地提高了标志的夜间视认性。反光膜根据其反光性能分为一至五级。中华人民共和国国家标准GB57681999《道路公路标志和标线》规定，高速公路和一级公路宜采用三级以上反光膜。笔者所在的阳江市新近建成的开阳高速阳江段和阳茂高速阳江段都采用的是一级反光膜，夜间反光效果非常明显。 2.3 公路标志的设置公路标志的设置应根据全线的情况，进行总体布局。标志的布设应做到连贯性、一致性，应以完全不熟悉周围路网体系的外地司机为对象，为其提供全面的道路交通信息，引导其顺利、快捷地抵达目的地。应避免在局部路段或同一地点出现过多的信息，防止信息过载。同一地点需设置两种以上标志时，可以安装在一根柱上，但最多不应超过四种，应按警告、禁令、指示的顺序，先上后下，先左后右进行排列。公路标志应设在车辆行进正面方向最容易看见的地方，避免被路上构造物及树木遮挡，影响标志的视认性。对于重要的信息，应给予重复显示的机会。公路标志的支持方式有：单柱式、双柱式、悬臂式、门架式和附着式，但不论采用什么样的支持方式，都不得侵占建筑界限，保证侧向余宽和净空高度。 3 公路标线的设置 3.1 公路标线的含义公路标线是由标划于路面上的备种线条、箭头、文字、标记、突起路标和轮廓标等所构成的交通安全设施。路面标线形式有车行道中心线，车行道边缘线、车道分界线、停止线、人行横道线、减速让行线、导流标线、平面交叉口中心圈、车行道宽度渐变段标线、停车位标线、停靠站标线、出入口标线、导向箭头以及路面文字或图形标记等。路面标线的画法应符合现行的《道路交通标志和标线(GB5768)规定。突起路标是固定于路面上突起的标记块，应做成定向反射型。一般路段反光玻璃珠为白色，危险路段为红色或黄色。突起路标高出路面的高度、间距、设置方式等应符合现行的《道路交通标志和标线(GB5768)规定。立面标记可设在跨线桥、渡槽等的墩柱或侧墙端面上以及隧道洞口和安全岛等的壁面上。设置原则及具体作法应符合现行的《道路交通标志和标线》(GB5768)规定。 3.2 公路标线的作用公路标线的作用是管制和引导交通，又称渠化交通，也就是使车辆在道路上的行驶如同水在水渠里的流动一样顺利而有序。公路标线使道路前进方向轮廓分明，引导司机视线，管制司机驾车行为，确保车流分道行驶，导流交通行驶方向，指引车辆在汇合或分流前进入合适的车道，改善车流行驶条件，增加道路通行能力，减少交通事故。 3.2 公路标线的设置公路标线应根据道路断面型式、路宽以及交通管理的需要画定，主要设于道路面层，受日晒雨淋，车辆磨耗，因此，选择满足要求的标线涂料很重要。标线涂料分为常温型、加温型和热熔型三类，每一类又分为1号和2号两种。在开阳高速阳江段和阳茂高速阳江段上使用的是热熔型2号涂料。这种标线涂料具有施工速度快，耐磨耗性强，有效寿命长(可达20～36个月)，施工完后开放交通快的优点。涂料中含20％～23％的玻璃珠，施工时再撒布玻璃珠于涂料上。玻璃珠具有很好的夜间反光性，可以提高标线的夜间视认性，并且具有一定的抗滑能力。在初期，是撒布在涂料表面上的玻璃珠发挥作用，当撒布在涂料表面上的玻璃珠被磨耗以后，含在涂料当中的玻璃珠又可继续发挥作用。 热熔型涂料在常温下是粉块状，需在180℃～220℃下加热熔融后才能施工。严格按照操作规程和施工注意事项，精心操作精心施工，是能否发挥涂料优良品质，得到质量优良的公路标线的关键。施工过程中，应严格控制涂料加热温度，防止因加热温度过高而使涂料变色。清扫路面应干净彻底，因为路面上的灰土杂物，会直接降低涂料与路面的粘接力。涂敷标线的速度要均匀，这样才能得到宽度、厚度一致，外观流畅的标线。 4 结束语 标志标线的设计、施工、管护在现代道路交通中和业已形成的依法治路、依法用路的环境中越来越显重要。但在具体工作中涉及到职权交叉管理，设计时速与限速的关系，通行需求和交通管制的关系，还需在实践中进一步探讨，力求做得更好。

1、《中小企业管理与科技》2009年6月上旬刊 徐颖 毛晓东

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（江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212003）

摘要：在实际交通环境中，由于运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素，所采集的交通标志的图像质量往往不高，这就对交通标志自动识别的准确性、鲁棒性和实时性提出了很高的要求。针对这一情况，提出一种基于深层卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法采用深层卷积神经网络的有监督学习模型，直接将采集的交通标志图像经二值化后作为输入，通过卷积和池采样的多层处理，来模拟人脑感知视觉信号的层次结构，自动地提取交通标志图像的特征，最后再利用一个全连接的网络实现交通标志的识别。实验结果表明，该方法利用卷积神经网络的深度学习能力，自动地提取交通标志的特征，避免了传统的人工特征提取，有效地提高了交通标志识别的效率，具有良好的泛化能力和适应范围。

关键词 ：交通标志；识别；卷积神经网络；深度学习

中图分类号：TN911.73?34；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）13?0101?06

收稿日期：2015?01?09

基金项目：国家自然科学基金面上项目（61371114）

0 引言

随着智能汽车的发展，道路交通标志的自动识别[1?3]作为智能汽车的基本技术之一，受到人们的高度关注。道路交通标志识别主要包括两个基本环节：首先是交通标志的检测，包括交通标志的定位、提取及必要的预处理；其次是交通标志的识别，包括交通标志的特征提取和分类。

如今，交通标志的识别方法大多数都采用人工智能技术，主要有下述两类形式[4]。一种是采用“人工特征+机器学习”的识别方法，如基于浅层神经网络、支持向量机的特征识别等。在这种方法中，主要依靠先验知识，人工设计特征，机器学习模型仅负责特征的分类或识别，因此特征设计的好坏直接影响到整个系统性能的性能，而要发现一个好的特征，则依赖于研究人员对待解决的问题的深入理解。另一种形式是近几年发展起来的深度学习模型[5]，如基于限制波尔兹曼机和基于自编码器的深度学习模型以及卷积神经网络等。在这种方法中，无需构造任何的人工特征，而是直接将图像的像素作为输入，通过构建含有多个隐层的机器学习模型，模拟人脑认知的多层结构，逐层地进行信息特征抽取，最终形成更具推广性和表达力的特征，从而提升识别的准确性。

卷积神经网络作为深度学习模型之一，是一种多层的监督学习神经网络，它利用一系列的卷积层、池化层以及一个全连接输出层构建一个多层的网络，来模仿人脑感知视觉信号的逐层处理机制，以实现视觉特征信号的自动提取与识别。本文将深层卷积神经网络应用于道路交通标志的识别，通过构建一个由二维卷积和池化处理交替组成的6层网络来逐层地提取交通标志图像的特征，所形成的特征矢量由一个全连接输出层来实现特征的分类和识别。实验中将加入高斯噪声、经过位移、缩放和旋转处理的交通标志图像以及实际道路采集交通标志图像分别构成训练集和测试集，实验结果表明，本文所采用的方法具有良好的识别率和鲁棒性。

1 卷积神经网络的基本结构及原理

1.1 深度学习

神经科学研究表明，哺乳动物大脑皮层对信号的处理没有一个显示的过程[5]，而是通过信号在大脑皮层复杂的层次结构中的递进传播，逐层地对信号进行提取和表述，最终达到感知世界的目的。这些研究成果促进了深度学习这一新兴研究领域的迅速发展。

深度学习[4，6?7]的目的就是试图模仿人脑感知视觉信号的机制，通过构建含有多个隐层的多层网络来逐层地对信号特征进行新的提取和空间变换，以自动学习到更加有效的特征表述，最终实现视觉功能。目前深度学习已成功地应用到语音识别、图像识别和语言处理等领域。在不同学习框架下构建的深度学习结构是不同的，如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型。

1.2 卷积神经网络的基本结构及原理

卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生，第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima 的神经认知机中提出的[8]，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，LeCun 等人在该思想的基础上，用误差梯度设计并训练卷积神经网络[9?10]，在一些模式识别任务上得到优越的性能。

卷积神经网络本质上是一种有监督的深度学习算法，无需事先知道输入与输出之间精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练，就可以学习到输入与输出之间的一种多层的非线性关系，这是非深度学习算法不能做到的。卷积神经网络的基本结构是由一系列的卷积和池化层以及一个全连接的输出层组成，可以采用梯度下降法极小化误差函数对网络中的权值和阈值参数逐层反向调节，以得到网络权值和阈值的最优解，并可以通过增加迭代次数来提高网络训练的精度。

1.2.1 前向传播

在卷积神经网络的前向传播中，输入的原始图像经过逐层的卷积和池化处理后，提取出若干特征子图并转换成一维特征矢量，最后由全连接的输出层进行分类识别。

在卷积层中，每个卷积层都可以表示为对前一层输入图像的二维卷积和非线性激励函数，其表达式可用式（1）表示：

式中：Yj 表示输出层中第j 个输出；Y l + 1i 是前一层（l + 1层）

的输出特征（全连接的特征向量）；n 是输出特征向量的长度；Wij 表示输出层的权值，连接输入i 和输出j ；bj表示输出层第j 个输出的阈值；f (?) 是输出层的非线性

1.2.2 反向传播

在反向传播过程中，卷积神经网络的训练方法采用类似于BP神经网络的梯度最速下降法，即按极小化误差的方法反向传播调整权值和阈值。网络反向传播回来的误差是每个神经元的基的灵敏度[12]，也就是误差对基的变化率，即导数。下面将分别求出输出层、池采样层和卷积层的神经元的灵敏度。

（1）输出层的灵敏度

对于误差函数式（6）来说，输出层神经元的灵敏度可表示为：

在前向传播过程中，得到网络的实际输出，进而求出实际输出与目标输出之间的误差；在反向传播过程中，利用误差反向传播，采用式（17）~式（20）来调整网络的权值和阈值，极小化误差；这样，前向传播和反向传播两个过程反复交替，直到达到收敛的要求为止。

2 深层卷积神经网络的交通标志识别方法

2.1 应用原理

交通标志是一种人为设计的具有特殊颜色（如红、黄、白、蓝、黑等）和特殊形状或图形的公共标志。我国的交通标志主要有警告、禁令、指示和指路等类型，一般采用颜色来区分不同的类型，用形状或图形来标示具体的信息。从交通标志设计的角度来看，属于不同类型（不同颜色）的交通标志在形状或图形上有较大的差异；属于相同类型（相同颜色）的标志中同类的指示信息标志在形状或图形上比较接近，如警告标志中的平面交叉路口标志等。因此，从机器视觉的角度来分析，同类型中同类指示信息的标志之间会比不同类型的标志之间更易引起识别错误。换句话说，相比于颜色，形状或图形是正确识别交通标志的关键因素。

因此，在应用卷积神经网络识别交通标志时，从提高算法效率和降低错误率综合考虑，将交通标志转换为灰度图像并作二值化处理后作为卷积神经网络的输入图像信息。图2给出了应用卷积神经网络识别交通标志的原理图。该网络采用了6层交替的卷积层和池采样层来逐层提取交通标志的特征，形成的特征矢量由一个全连接的输出层进行识别。图中：W1i（i=1，2，…，m1），W1（j j=1，2，…，m2），…，W1k（k=1，2，…，m（n?1））分别表示卷积层L1,L3,…,Ln - 1 的卷积核；Input表示输入的交通标志图像；

Pool表示每个池采样层的采样池；map表示逐层提取的特征子图；Y 是最终的全连接输出。

交通标志识别的判别准则为：对于输入交通标志图像Input，网络的输出矢量Y = [y1,y2 ,…,yC ]，有yj = Max{y1，y2 ,…,yC}，则Input ∈ j，即判定输入的交通标志图像Input为第j 类交通标志。

2.2 交通标志识别的基本步骤

深层神经网络识别交通标志主要包括交通标志的训练与识别，所以将交通标志识别归纳为以下4个步骤：（1） 图像预处理：利用公式Gray= 0.299R +0.587G + 0.114B 将彩色交通标志图像转换为灰度图像，再利用邻近插值法将交通标志图像规格化，最后利用最大类间方差将交通标志图像二值化。

（2）网络权值和阈值的初始化：利用随机分布函数将权值W 初始化为-1~1之间的随机数；而将阈值b 初始化为0。

（3）网络的训练：利用经过预处理的交通标志图像构成训练集，对卷积神经网络进行训练，通过网络前向传播和反向传播的反复交替处理，直到满足识别收敛条件或达到要求的训练次数为止。

（4）交通标志的识别：将实际采集的交通标志图像经过预处理后，送入训练好的卷积神经网络中进行交通标志特征的提取，然后通过一个全连接的网络进行特征分类与识别，得到识别结果。

3 实验结果与分析

实验主要选取了我国道路交通标志的警告标志、指示标志和禁令标志三类中较常见的50幅图像。考虑到在实际道路中采集到的交通标志图像会含有噪声和出现几何失真以及背景干扰等现象，因此在构造网络训练集时，除了理想的交通标志以外，还增加了加入高斯噪声、经过位移、旋转和缩放处理和实际采集到的交通标志图像，因此最终的训练样本为72个。其中，加入的高斯噪声为均值为0，方差分别为0.1，0.2，0.3，图像的位移、旋转、缩放的参数分别随机的分布在±10，±5°，0.9~1.1的范围内。图3给出了训练集中的交通标志图像的示例。图4是在实际道路中采集的交通标志图像构成的测试集的示例。

在实验中构造了一个输入为48×48个神经元、输出为50 个神经元的9 层网络。网络的输入是像素为48 × 48 的规格化的交通标志图像，输出对应于上述的50种交通标志的判别结果。网络的激活函数采用S型函数，如式（2）所示，其输出范围限制在0~1之间。

图6是交通标志的训练总误差EN 曲线。在训练开始的1 500次，误差能迅速地下降，在迭代2 000次以后是一个平稳的收敛过程，当迭代到10万次时，总误差EN可以达到0.188 2。

在交通标志的测试实验中，为了全面检验卷积神经网络的识别性能，分别针对理想的交通标志，加入高斯噪声、经过位移、旋转和比例缩放以及采集的交通标志图像进行实验，将以上测试样本分别送入到网络中识别，表2给出了测试实验结果。

综合分析上述实验结果，可以得到以下结论：（1）在卷积神经网络的训练学习过程中，整个网络的误差曲线快速平稳的下降，体现出卷积神经网络的训练学习具有良好的收敛性。

（2）经逐层卷积和池采样所提取的特征具有比例缩放和旋转不变性，因此对于旋转和比例缩放后的交通标志能达到100%的识别率。

（3）与传统的BP网络识别方法[11]相比较，卷积神经网络能够达到更深的学习深度，即在交通标志识别时能够得到更高的所属类别概率（更接近于1），识别效果更好。

（4）卷积神经网络对实际采集的交通标志图像的识别率尚不能达到令人满意的结果，主要原因是实际道路中采集的交通标志图像中存在着较严重的背景干扰，解决的办法是增加实际采集的交通标志训练样本数，通过网络的深度学习，提高网络的识别率和鲁棒性。

4 结论

本文将深层卷积神经网络应用于道路交通标志的识别，利用卷积神经网络的深层结构来模仿人脑感知视觉信号的机制，自动地提取交通标志图像的视觉特征并进行分类识别。实验表明，应用深层卷积神经网络识别交通标志取得了良好的识别效果。

在具体实现中，从我国交通标志的设计特点考虑，本文将经过预处理二值化的图像作为网络的输入，主要是利用了交通标志的形状信息，而基本略去了颜色信息，其优点是在保证识别率的基础上，可以简化网络的结构，降低网络的计算量。在实际道路交通标志识别中，将形状信息和颜色信息相结合，以进一步提高识别率和对道路环境的鲁棒性，是值得进一步研究的内容。

此外，本文的研究没有涉及到道路交通标志的动态检测，这也是今后可以进一步研究的内容。

参考文献

[1] 刘平华，李建民，胡晓林，等.动态场景下的交通标识检测与识别研究进展[J].中国图象图形学报，2013，18（5）：493?503.

[2] SAHA S K，DULAL C M，BHUIYAN A A. Neural networkbased sign recognition [J]. International Journal of ComputerApplication，2012，50（10）：35?41.

[3] STALLKAMP J，SCHLIOSING M，SALMENA J，et al. Man vs.computer：benchmarking machine learning algorithms for traf?fic sign recognition [J]. Neural Network，2012，32（2）：323?332.

[4] 中国计算机学会.深度学习：推进人工智能梦想[EB/OL].[2013?06?10].http：//ccg.org.cn.

[5] 郑胤，陈权崎，章毓晋.深度学习及其在目标和行为识别中的新进展[J].中国图象图形学报，2014，19（2）：175?184.

[6] FUKUSHIMA K. Neocognition：a self ? organizing neural net?work model for a mechanism of pattern recognition unaffectedby shift in position [J]. Biological Cybernetics，1980，36（4）：193?202.

[7] LECUN Y，BOTTOU L，BENGIO Y，et al. Gradient ? basedlearning applied to document recognition [J]. IEEE Journal andMagazines，1989，86（11）：2278?2324.

[8] LECUN Y，BOTTOU L，BENGIO Y，et al. Backpropagationapplied to handwritten zip code recognition [J]. Neural Compu?tation，1989，1（4）：541?551.

[9] CIRESAN D，MEIER U，MAsci J，et al. Multi?column deepneural network for traffic sign classification [J]. Neural Net?works，2012，32（2）：333?338.

[10] NAGI J，DUCATELLE F，CARO D，et al. Max?pooling con?volution neural network for vision?based hand gesture recogni?tion [C]// 2011 IEEE International Conference on Signal andImage Processing Application. Kuala Lumpur：IEEE，2011，342?347.

[11] 杨斐，王坤明，马欣，等.应用BP神经网络分类器识别交通标志[J].计算机工程，2003，29（10）：120?121.

[12] BUVRIE J. Notes on convolutional neural networks [EB/OL].[2006?11?12]. http：//cogprints.org/5869/.

[13] 周开利，康耀红.神经网络模型及其Matlab 仿真设计[M].北京：清华大学出版社，2005.

[14] 孙志军，薛磊，许阳明，等.深度学习研究综述[J].计算机应用研究，2012，29（8）：2806?2810.

[15] 刘建伟，刘媛，罗雄麟.深度学习研究进展[J].计算机应用研究，2014（7）：1921?1930.

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关键词：交通标志；识别；颜色-形状对；分离性

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2017）03-00-02

0 引 言

目前，城市道路交通状况日趋严峻，交通标志的作用愈加重要。交通标志最显著的特点就是颜色和形状的信息。颜色是交通标志的重要属性，与背景区域颜色对比，其主要区域颜色比较醒目。光照强弱容易引起对道路交通标志信息识别的偏差，由于不同颜色的灰度级别所包含的信息量差别不大，而灰度图像所包含的信息量相对较少，所以光照变化会导致识别难度加大。因此采用RGB图像进行交通标志处理的研究增多。交通标志的形状也可以反映重要的特征信息，其主要目的在于提取有效的形状特征信息。目前已有很多形状描述的方法，可将其分为外部和内部的形状描述算法两类[1]。外部形状算法是对区域轮廓特征的描述，而内部形状描述算法是对输入区域内部面积参数的描述。交通标志以不同的几何形状和颜色在一定距离内为驾驶员和行人提示交通信息[2]。本文以颜色-几何形状建模，提出颜色-形状对概念，构造7个子类，涵盖3大类116种中国交通标志，大大降低了研究交通标志的复杂性，把交通标志进行有效分类，降低了识别难度。

1 交通标志

1.1 交通标志简介

交通标志的设立是为了保证交通安全和道路畅通，具有标志醒目、清晰、安全、显眼等特点，广泛使用在具体的交通管理过程中。交通标志类型涵盖多种，主要分为以下几种：

（1）主要酥竞透ㄖ标志；

（2）可动式标志和固定式标志；

（3）照明标志、发光标志和反光标志；

（4）反映行车环境变化的可变信息标志。

我国现行与交通安全有关的交通标志主要分为3大类，共116种。其中警告类标志有45种，禁止类标志有42种，指示类标志有29种[3]。部分交通标志示例如图1所示。

1.2 交通标志颜色信息

由图1可知，交通标志主要由红色、蓝色、黄色、黑色、白色5种基本颜色相互搭配而成，但具体的含义和作用有所不同。红色代表禁止、停止、危险，在交通标志设计中常用作边框、底色、斜杠、警告性和线性诱导标志底色等；蓝色代表指令、遵循，在交通标志设计中用于地名、路线、方向等行车信息的提醒；黄色代表警告；黑色在交通标志设计中主要用于书写标志的文字、图形符号和部分标志的边框；白色在交通标志设计中用作底色填充，包括文字、图形符号等。

由于大部分交通标志都有一个很细的外轮廓线，而实际拍摄中轮廓线都比较模糊，所以轮廓线对交通标志识别的影响可以忽略。忽略白色、黄色和其他影响因素后，3大类交通标志与颜色的关系如图2所示。

1.3 交通标志几何图像信息

基于对我国目前道路交通标志的研究，把交通标志的形状分为5种，分别为正三角形、圆形、倒三角形、八边形、矩形。

（1）正等边三角形：用于警告标志；

（2）圆形：用于禁令和指示标志；

（3）倒等边三角形：用于“减速让行”禁令标志；

（4）八边形：用于“停车让行”禁令标志；

（5）方形：用于指路标志，部分警告、禁令和指示标志，旅游区标志，辅助标志，告示标志灯。

几何形状与3大类交通标志之间的关系如图3所示。

2 交通标志的颜色-形状对模型

根据上述对交通标志颜色和形状的分类，以及它们与3大类交通标志的关系，我们把图2和图3合并，找出了交通标志的颜色-几何形状与3大类交通标志间存在的关系。这种唯一的确定关系如图4所示。

2.1 颜色-形状对概念的提出

本文为了研究道路交通标志的颜色和形状存在的唯一确定关系，提出了颜色形状对及有关集合的概念。

定义：如果任意交通标志图像的颜色属性有m种，设该属性是Ci|i=1，2，3，…，m。若几何形状属性有n种，该属性是Sj|j=1，2，3，…，n。那么该区域中任意一种颜色属性和任意一种几何形状属性都能构成一个二元函数对（Ci，Sj），如果令（CS）k=（Ci，Sj）|k=1，2，3，…，l，其中l=m×n，则把二元函数对（CS）k称为图像的一组颜色形状对。

颜色-形状对集合：若任意交通标志图像的颜色属性为Ci|i=1，2，3，…，m，几何形状属性为Sj|j=1，2，3，…，n。则颜色属性表示为C={C1，C2，C3，…，Cm}，几何属性表示为S={S1，S2，S3，…，Sn}。该颜色-形状对表示为CSPk=（Ci，Sj）k|i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n；k=1，2，3，…，l。

在交通标志图像检测中，我们首先检测出图像的有效区域（如颜色和形状的属性），然后再进行分割处理等操作。以禁令标志为例来说明颜色-形状对，禁令标志的基本颜色是红色和黑色，其基本形状是圆形、倒三角形和八边形。这样构成的颜色形状对为（红色，圆形）、（红色，倒三角形）、（红色，八边形）、（黑色，圆形）、（黑色，倒三角形）。由此我们可以得到颜色-形状对构建的几何模型。

2.2 颜色-几何模型的建立

设我国道路交通标志图像的主要颜色有红色、蓝色、黑色，分别用C1、C2、C3（黄色和白色是辅助颜色，这里先不研究）代表，几何形状有倒三角形、八边形、圆形、矩形、正三角形，分别用S1、S2、S3、S4、S5表示。由之前提出的定义可知，颜色属性几何集合为Ci=（C1，C2，C3），几何形状属性集合为Sj=（S1，S2，S3，S4，S5），于是可以得出颜色-形状对的集合是CSPk。而禁令标志、指示标志、警告标志的颜色-形状对的子集分别为CSP1，CSP2，CSP3，则有：

CSP1={（C1，S1），（C1，S2），（C1，S3），（C3，S3）}

CSP2={（C2，S3），（C2，S4）}

CSP3={（C3，S5）}

（CSP）k={（CSP1），（CSP2），（CSP3）}={（C1，S1），（C1，S2），（C1，S3），（C3，S3），（C2，S3），（C2，S4），（C3，S5）}

根据上式可知，交通标志的颜色-几何模型可以由4个禁令标志-颜色形状对、2个指示标志-颜色形状对和1个警告标志-颜色形状对组成，表明我国116种道路交通标志可以由7个颜色-形状对来表示，每个颜色-形状对表示交通标志的1个子类。

把3大类116种道路交通标志分为7个子类，其中禁令标志有42个，可以分成4个子类，分别为38个红色圆形标志、2个黑色圆形标志、1个红色倒三角标志和1个红色正八边形标志；指示标志有29个可以分为2个子类，分别为16个蓝色圆形标志和13个蓝色矩形标志；警告标志有45个而只有1个子类，即黑色（里面含有S色）三角形标志。颜色-几何形状模型的建立使每个子类的样本数目大大减少，把116种道路交通标志转化为7个子类去研究，不仅降低了研究难度，还为之后的细分类提供了良好的条件。

3 结 语

本文通过对道路交通标志的特性进行研究，提出了颜色形状对的有关概念并建立了模型，颜色形状对的概念充分反映出交通标志颜色与几何形状存在唯一确定关系。这个模型涵盖了所有道路交通标志，实现了道路交通标志的粗分类，有利于构建一个完整系统，降低了该系统的复杂性和难度。但在实际交通场景中，由于不同因素的干扰，这些特征会失真，影响模型的建立，因此该模型的建立还需要进一步研究。

参考文献

[1]陈亦欣，叶峰，肖锋，等.基于HSV空间和形状特征的交通标志检测识别研究[J].江汉大学学报（自然科学版），2016，44（2）：119-125.

[2]高向东，刘红，杨大鹏.交通标志的智能检测方法研究[J].中外公路，2011，32（2）：260-263.

[3]朱双东，刘兰兰，陆晓峰.一种用于道路交通标志识别的颜色―几何模型[J].仪器仪表学报，2007，28（5）：956-960.

[4]潘铭星，孙涵.自然场景中道路交通标志形状的检测与校正[J].计算机与现代化，2016（2）：5-10.

[5]张志佳，何纯静，巩凯旋，等.基于PC-LDA的交通标志形状特征识别方法[J].沈阳工业大学学报，2014，36（5）：550-554.

[6]许少秋.户外交通标志检测和形状识别[J].中国图象图形学报，2009，14（4）：707-711.

[7]陈娜.基于ASM 模型的限速标志识别方法的研究[D].沈阳：辽宁大学，2011.

[8]宋卫东.解析几何[M].北京：高等教育出版社，2003：6-101.

[9]吕玉增，彭启民，黎湘，等.基于参数化求和不变量与特征重整的形状匹配[J].中国图形图象学报，2010，15（1）：122-128.