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項目三：智能網聯(lián)汽車的“知”第五節(jié)交通信號識別交通信號識別基于顏色特征的識別方法基于形狀特征的識別方法○交通信號燈識別的主要方法交通信號識別

基于顏色特征的識別方法，是通過選取某個色彩空間，對交通信號燈的紅、黃、綠3種顏色進行描述?！鸾煌ㄐ盘枱糇R別的主要方法交通信號識別

基于形狀特征的識別方法，是利用交通信號燈和它的相關支撐物之間的幾何信息?！鸾煌ㄐ盘枱糇R別的主要方法交通信號識別

基于顏色特征的交通信號燈識別方法，需要在背景環(huán)境相對簡單的情況下，才能夠有效的檢測和識別出來交通信號燈。但是對于背景環(huán)境相對比較復雜的情況，較多的色彩會影響到識別，可能會造成誤識別?！鸹陬伾卣鞯淖R別方法交通信號識別

基于形狀特征的識別方法，可以有效的減少由顏色特征識別而出現(xiàn)的錯誤。此類識別方法需要建立形狀特征樣板庫，就是交通信號燈與安裝支架，橫向安裝還是豎向安裝，所安裝的橫梁支架具體是什么樣?！鸹谛螤钐卣鞯淖R別方法交通信號識別

目前對于交通信號燈檢測問題基本上比較完善，而且在深度學習還有計算機視覺的創(chuàng)新上，技術基本上發(fā)展到比較完善的階段，不僅可以實現(xiàn)交通信號燈的數(shù)量、位置、形狀、大小等等的這些信息識別，通過深度學習還可以解決多個紅綠燈同時出現(xiàn)的辨識問題。通過深度的學習，可以準確識別出距離最近的交通信號燈，也可以識別出來對于通過目前路口所需遵守的信號燈是哪個?！鸾煌ㄐ盘枱糇R別的主要方法交通信號識別

交通信號識別的精度直接關乎智能駕駛的安全。但是在一般情況下，采集到的交通信號燈的圖像是具有復雜背景的圖像，對于系統(tǒng)來說，其感興趣的信號燈區(qū)域只占很少的一部分，所以都是在各種的顏色空間當中，利用信號燈所儲備紅、黃、綠這3種顏色去進行分割，得到系統(tǒng)所需要的興趣區(qū)域，再通過信號燈所特有的形狀特征和其他的相關特征進行進一步的判定?！鸾煌ㄐ盘枱糇R別的主要方法交通信號識別○交通信號燈識別范例1讀取原始圖像轉化并輸出HSV圖像2交通信號識別○交通信號燈識別范例3繪制原始圖圖像直方圖統(tǒng)計識別圖中的紅綠黃像素點4

分別統(tǒng)計識別圖中的紅綠黃像素。MATLAB將圖像轉化為HSV圖像后分別統(tǒng)計圖像中的紅黃綠像素點的個數(shù)。交通信號識別○交通信號燈識別范例5對輸出像素點的個數(shù)并進行比較輸出識別結果6

通過比較圖像中紅黃綠像素點個數(shù)的多少來進行判斷當前的信號燈，像素點多的即為當前信號燈。Max_Red_y=345統(tǒng)計的紅色像素點的個數(shù)。Max_Green_y=9

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