雾霾条件下信号交叉口指路标志识认效率检测方法开题报告

国内研究概况：胡平，林雪华针对雾霾天气交通标志的检测问题，提出一种基于改进的暗原色先验的检测算法，该算法采用暗原色先验去雾的基本原理，引用双边滤波器细化透射图，改进了原算法的实用性，并对去雾后图像对比度低的图片，在进行色彩分割前采用CLAHE算法对待检图像进行增强，该算法的实用性高且检测效果好。

北京工业大学的陈炎，刘小明等采用模拟实验手段，研究不同天气，光线条件影响下的指路标志，基信息量与认知时间的关系，进而提出符合我国公路交叉指路标志的合理信息量，得出指路标志信息量与认知时间之间的量化关系。

杜志刚等运用EMR-HM8眼动仪将目标路名指路标志与非目标路名指路标志的视认特性进行了对比分析，得出了非目标路名指路标志的视认时间大于目标路名指路标志，还得出了指路标志的各方位搜索认识时间存在差异，指路标志上的各个信息视认顺序为上，左，右和下方。

刘勇在GB/T18833-2012《道路交通反光膜》修订的技术解读中将反光膜分成Ⅰ-Ⅶ七类，Ⅵ类正面亮度最好，Ⅴ类大角度性能最好，最适合做交通标志，Ⅴ类反光膜保证驾驶人发现标志到阅读标志的全程都能为其提供高的反光亮度，将荧光因子植入反光材料中，可加强原有色彩的鲜艳程度，扩大其与周边环境的对比度，改善交通标志在白天的可视性，特别是在照度不高的雨，雪，雾，霾等恶劣条件下，荧光交通标志被识别的几率远远高于标志，在夜间材料的反光单元可提供优异的反光亮度来保证夜间的识认性。

张玉珍等讨论了汉字字体，汉字使用频率，汉字笔画数对辨认的影响，并根据司机的视觉特性要求，确定了汉字的高度以及字距，行距及汉字至边缘的距离。

张国山，刘振提出了一种在雾霾天气下快速实现交通标志分类识别的算法，该算法能有效地提高雾霾等恶劣天气下交通标志的检测率，并能满足实时性需求。

王刚毅研究了恶劣天气图像复原问题，提出了一种基于平滑区域分割的雾，霾，沙尘天气图像复原算法，解决了原算法复原天空区域失真，白色物体偏暗，光晕抑制不足的问题，从而提高了交通标志检测及分类的准确率。

汤婷在国定50幅道路交通标志安全识认的适用性实验研究中，得出在不同亮度水平下，交通标志的识认绩效之间存在差异，随着标志亮度的下降，识认绩效下降。

国外研究概况：Mobileye公司与Continental公司合作推出了一套交通标志识别系统，此系统利用前置摄像头与专用处理器的组合实现了限速标志的高准确率实时检测，随后此系统增加了对超车限制标志的识别能力，但该系统的识别类型非常有限，且可检测到标志的空间范围较小，尚不成熟。

Dahlstedt.S，Svenson研究了夜晚交通标志的视认性，该研究成果表明能够被看得清楚的交通标志大小范围在4-20 之间，标准的字高为17cm,最远的可视距离为115m.

Olson,pau.L,Bernstein,Arthur研究了交通标志背景大小和亮度与识认绩效之间的关系，结果表明，标志的背景增大可增大标志的最大视认距离，在相同的视认距离下，背景增大亮度可以降低，背景减小亮度必须增大。

Smyth.J.S对交通标志的视认距离做了研究，结果表明，在光线充足的白天，白底黑字的交通标志和黑底白字的交通标志最大可视距离相当，但白底黑字的交通标志看得更加清楚。

Hoskovec.Jiri,Stikar.Jiri,Raouf.研究了交通标志的设计对它们被识认绩效的影响，结果表明，带有箭头的交通标志最容易被识认，设置在路中央且使用黄色背景的交通标志更容易被识认，交通标志被识认绩效与其信息量有关，信息量越多，识认绩效越低，反之，越高。