基于圖像的交通信號燈識別.pdf

1、在21世紀工業(yè)經(jīng)濟持續(xù)蓬勃發(fā)展的大背景下，從曾經(jīng)富人階級的身份象征到現(xiàn)在走進千家萬戶的必需品，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，也引發(fā)了人們對構(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燈，近年來成為了相關(guān)領(lǐng)域研究人員的關(guān)注焦點。
　　隨著基于機器視覺的交通信號燈識別研究的逐步推進，各種識別算法大量涌現(xiàn)。盡管如此，由于交通環(huán)境的復雜

2、多變性以及智能交通系統(tǒng)對實時性的較高要求，現(xiàn)有的很多算法并不能滿足實際應用的需求。另外，國內(nèi)外現(xiàn)有的關(guān)于交通信號燈中數(shù)字倒計時的識別研究，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別及數(shù)字倒計時識別算法，具有較高的實時性和較強的魯棒性。主要的研究工作如下：
　?。?）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灰度圖進行形態(tài)學頂帽運算，接著對其二值圖像進行連通域標記和幾何尺寸濾波；而后利用燈區(qū)被黑色背板包圍

3、的特性，進行區(qū)域生長算法并再次進行幾何尺寸濾波。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，并且不需要事先學習圖像樣本的色彩空間各通道參數(shù)，具有較高的實時性。
　?。?）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空間對黑色區(qū)域進行分割，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，并在色彩分割時加以限定。接著對分割后的圖像進行連通域標記和幾何尺寸濾波，試驗結(jié)果表明該檢測方法取得了很好的效果。
　?。?）交通燈識別和數(shù)字倒計時識別：利用交通燈的燈區(qū)檢測結(jié)果和背板檢測結(jié)果在圖像坐標中進行級聯(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，本文還對比驗證了模板匹配算法識別交通燈的不可行性。在識別出交通燈狀態(tài)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)字倒計時、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)