基于圖像的交通信號(hào)燈識(shí)別.pdf

1、在21世紀(jì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)蓬勃發(fā)展的大背景下，從曾經(jīng)富人階級(jí)的身份象征到現(xiàn)在走進(jìn)千家萬戶的必需品，汽車已經(jīng)成為人們?nèi)粘３鲂械闹匾煌üぞ?。但城市街道中，一望無際的堵車長龍，頻率高發(fā)的交通事故，在觸痛人們神經(jīng)的同時(shí)，也引發(fā)了人們對(duì)構(gòu)建智能交通系統(tǒng)的思考。作為智能交通系統(tǒng)重要組成部分的交通信號(hào)燈，近年來成為了相關(guān)領(lǐng)域研究人員的關(guān)注焦點(diǎn)。
　　隨著基于機(jī)器視覺的交通信號(hào)燈識(shí)別研究的逐步推進(jìn)，各種識(shí)別算法大量涌現(xiàn)。盡管如此，由于交通環(huán)境的復(fù)雜

2、多變性以及智能交通系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的較高要求，現(xiàn)有的很多算法并不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。另外，國內(nèi)外現(xiàn)有的關(guān)于交通信號(hào)燈中數(shù)字倒計(jì)時(shí)的識(shí)別研究，基本處于一片空白的狀態(tài)。本文提出基于圖像的交通燈識(shí)別及數(shù)字倒計(jì)時(shí)識(shí)別算法，具有較高的實(shí)時(shí)性和較強(qiáng)的魯棒性。主要的研究工作如下：
　　（1）交通燈的燈區(qū)檢測：本文首先在灰度空間采用基于亮度的檢測方法對(duì)灰度圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)頂帽運(yùn)算，接著對(duì)其二值圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記和幾何尺寸濾波；而后利用燈區(qū)被黑色背板包圍

3、的特性，進(jìn)行區(qū)域生長算法并再次進(jìn)行幾何尺寸濾波。通過上面兩次濾波篩選，本文的燈區(qū)檢測算法相比于其它檢測算法，獲得了更高的準(zhǔn)確率。另外，該方法不受環(huán)境亮度變化影響，并且不需要事先學(xué)習(xí)圖像樣本的色彩空間各通道參數(shù)，具有較高的實(shí)時(shí)性。
　　（2）交通燈的背板檢測：考慮到交通燈的背板通常為黑色的矩形區(qū)域，具有明顯的幾何特征。首先在RGB空間對(duì)黑色區(qū)域進(jìn)行分割，不像很多論文中僅僅依賴背板的黑色屬性，本文還考慮到黑色背板與其背景區(qū)域融合的可能

4、性，并在色彩分割時(shí)加以限定。接著對(duì)分割后的圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記和幾何尺寸濾波，試驗(yàn)結(jié)果表明該檢測方法取得了很好的效果。
　?。?）交通燈識(shí)別和數(shù)字倒計(jì)時(shí)識(shí)別：利用交通燈的燈區(qū)檢測結(jié)果和背板檢測結(jié)果在圖像坐標(biāo)中進(jìn)行級(jí)聯(lián)匹配，通過他們之間的位置關(guān)系判定交通燈的狀態(tài)。另外，本文還對(duì)比驗(yàn)證了模板匹配算法識(shí)別交通燈的不可行性。在識(shí)別出交通燈狀態(tài)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)字倒計(jì)時(shí)、交通燈背板、交通燈燈區(qū)三者之間的位置關(guān)系，并結(jié)合交通燈燈區(qū)檢測過程中的相關(guān)