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原文传递基于图像的交通信号灯识别

论文题名：	基于图像的交通信号灯识别
关键词：	交通信号灯;数字倒计时;图像识别;机器视觉
摘要：	在21世纪工业经济持续蓬勃发展的大背景下，从曾经富人阶级的身份象征到现在走进千家万户的必需品，汽车已经成为人们日常出行的重要交通工具。但城市街道中，一望无际的堵车长龙，频率高发的交通事故，在触痛人们神经的同时，也引发了人们对构建智能交通系统的思考。作为智能交通系统重要组成部分的交通信号灯，近年来成为了相关领域研究人员的关注焦点。　　随着基于机器视觉的交通信号灯识别研究的逐步推进，各种识别算法大量涌现。尽管如此，由于交通环境的复杂多变性以及智能交通系统对实时性的较高要求，现有的很多算法并不能满足实际应用的需求。另外，国内外现有的关于交通信号灯中数字倒计时的识别研究，基本处于一片空白的状态。本文提出基于图像的交通灯识别及数字倒计时识别算法，具有较高的实时性和较强的鲁棒性。主要的研究工作如下：　　（1）交通灯的灯区检测：本文首先在灰度空间采用基于亮度的检测方法对灰度图进行形态学顶帽运算，接着对其二值图像进行连通域标记和几何尺寸滤波；而后利用灯区被黑色背板包围的特性，进行区域生长算法并再次进行几何尺寸滤波。通过上面两次滤波筛选，本文的灯区检测算法相比于其它检测算法，获得了更高的准确率。另外，该方法不受环境亮度变化影响，并且不需要事先学习图像样本的色彩空间各通道参数，具有较高的实时性。　　（2）交通灯的背板检测：考虑到交通灯的背板通常为黑色的矩形区域，具有明显的几何特征。首先在RGB空间对黑色区域进行分割，不像很多论文中仅仅依赖背板的黑色属性，本文还考虑到黑色背板与其背景区域融合的可能性，并在色彩分割时加以限定。接着对分割后的图像进行连通域标记和几何尺寸滤波，试验结果表明该检测方法取得了很好的效果。　　（3）交通灯识别和数字倒计时识别：利用交通灯的灯区检测结果和背板检测结果在图像坐标中进行级联匹配，通过他们之间的位置关系判定交通灯的状态。另外，本文还对比验证了模板匹配算法识别交通灯的不可行性。在识别出交通灯状态的基础上，利用数字倒计时、交通灯背板、交通灯灯区三者之间的位置关系，并结合交通灯灯区检测过程中的相关信息分割出数字倒计时区域。对分割出的图像进行简单的模式识别处理后，便可给出数字倒计时显示的对应数字。
作者：	王涛
专业：	集成电路工程
导师：	冯涛
授予学位：	硕士
授予学位单位：	杭州电子科技大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文