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龙图腾网恭喜青岛西海岸智慧城市建设运营有限公司申请的专利一种适用于交通标志的图形识别方法及识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118115973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410319930.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种适用于交通标志的图形识别方法及识别系统是由赵瑞;刘保明;王学彪;张雯;李清良设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于交通标志的图形识别方法及识别系统在说明书摘要公布了：本发明属于道路交通技术领域，公开了一种适用于交通标志的图形识别方法及识别系统，所述方法包括：S1、通过图像采集模块对车辆行驶道路前方的交通标志进行图像采集，得到包含交通标志的初始图像；S2、通过图像预处理模块对所述包含交通标志的初始图像进行预处理，得到交通标志的图形轮廓；S3、通过图形识别模块对所述交通标志的图形轮廓进行识别处理，得到对交通标志的分类识别结果；S4、消息提醒模块根据所述对交通标志的识别结果，生成相应的提示信息，并将其下发至车辆，本发明对交通标志的图形进行自动识别，来获取交通标志的图形意义，具有图形识别效率高、准确性好的优点。

本发明授权一种适用于交通标志的图形识别方法及识别系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于交通标志的图形识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过图像采集模块对车辆行驶道路前方的交通标志进行图像采集，得到包含交通标志的初始图像；S2、通过图像预处理模块对所述包含交通标志的初始图像进行预处理，得到交通标志的图形轮廓；S3、通过图形识别模块对所述交通标志的图形轮廓进行识别处理，得到对交通标志的分类识别结果；S4、消息提醒模块根据所述对交通标志的识别结果，生成相应的提示信息，并将其下发至车辆；S3中对交通标志的图形轮廓进行识别处理之前，还包括如下步骤：S31、建立二维平面坐标系，基于交通标志的图形轮廓上的像素点在交通标志的图形的像素矩阵中的位置关系，对应生成坐标系上不同的坐标点，并对不同的坐标点使用凸包计算方法，进而得到交通标志的图形轮廓的近似多边形；S32、对交通标志的图形轮廓的近似多边形进行形式化描述，具体包括以顺时针的方向从任一个多边形的顶点开始依次遍历多边形的角和多边形的边，分别记录角度值和边长，及多边形的边数，得到近似多边形的初始特征量；近似多边形的初始特征量的格式表示为q＝a1,l1,a2,l2,...,an,ln，其中q为近似多边形的初始特征量，ai,i∈[1,n]为多边形的不同角的角度值，li,i∈[1,n]为多边形的不同边的边长，n为多边形的边数；S33、对交通标志的图形轮廓的近似多边形进行分割边处理，具体包括以顺时针的方向从多边形的初始特征量中记录的第一条边开始，分别对多边形的边进行分割，得到近似多边形的特征量；S33中对交通标志的图形轮廓的近似多边形的边进行分割，并得到近似多边形的特征量，具体包括如下步骤：S331、对于多边形的一条边，找到与该边的起点和终点相同的图形轮廓的对应曲线，在该曲线上选择不同的点；S332、根据曲线上选择的不同点，计算特征计算公式的结果值，特征计算公式具体为θi＝1-liLi-122×hi，其中，θi为结果值，Li为多边形的边长，i∈[1,n]，n为多边形的边数，li为曲线上的点在多边形边上的投影点到多边形边的起点的距离，hi为曲线上的点到多边形边的距离；S333、选定对应结果值为最大的曲线上的点，将其作为多边形的新顶点，连接新顶点与原多边形边的起点和终点，并分别记录原多边形边的li和hi，得到近似多边形的特征量；近似多边形的特征量的格式表示为f＝l1,h1,l2,h2,...,ln,hn，其中，f为多边形的特征量，li,i∈[1,n]为上述曲线上的点在多边形边上的投影点到多边形边的起点的距离，hi,i∈[1,n]为上述曲线上的点到多边形边的距离，n为多边形的边数；S3中对所述交通标志的图形轮廓进行识别处理，具体包括如下的步骤：依次对不同类型交通标志的图形轮廓，分别获取各个图形轮廓的近似多边形，并对各个类型下的近似多边形，按照边数的不同对其进行分类，从而将全部待识别的多边形划分到不同的边数类别中；依次对不同类型下不同边数类别的多边形，分别获取各个多边形的初始特征量，并基于初始特征量对相同类型下相同边数类别的多边形进行聚类处理，直到全部类型下全部边数类别的多边形都经过聚类处理，从而进一步的将全部待识别的多边形划分到不同的初始特征类别中；判断各个初始特征类别中多边形的个数，若多边形的个数为1，则不再对该初始特征类别中多边形进行分类处理，若多边形的个数不为1，则继续执行以下步骤；依次对不同类型下不同边数类别的不同初始特征类别的多边形，分别获取各个多边形的特征量，并基于特征量对相同类型下相同边数类别的属于相同初始特征类别的多边形进行聚类处理，直到全部类型下全部边数类别的全部初始特征类别的多边形都经过聚类处理，从而又将全部待识别的多边形划分到不同的特征类别中；判断各个特征类别中多边形的个数，当多边形的个数为1时，则不再对该特征类别中的多边形进行分类处理，当多边形的个数不为1时，若系统对多边形特征量进行聚类处理的轮数不超过阈值，则继续执行上一步骤，否则步骤结束。

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