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紅綠燈檢測應用——技術路線方案

交通信號燈的檢測與識別是無人駕駛與輔助駕駛必不可少的一部分，其識別精度直接關乎智能駕駛的安全。一般而言，在實際的道路場景中采集的交通信號燈圖像具有復雜的背景，且感興趣的信號燈區域只占很少的一部分。針對這些難點，---的眾多研究者提出了相應的解決方案。總的來說，大多基于傳統的圖像處理方法；但目前也有用強學習能力的卷積神經網絡去進行識別，但這類方法往往需要大量的訓練樣本避免過擬合的風險。截至目前的大多數方法都是在各種顏色空間中利用信號燈顏色的先驗進行分割得到興趣區域，然后再通過信號燈所特有的形狀特征和角點特征等進行進一步的判定。比如，masako omachi等人提出在rgb色彩空間分割交通信號燈，太陽能交通信號燈價格，使用hough變換檢測分割出的信號燈所在的圓形區域；徐成等提出在lab色彩空間分割交通信號燈，太陽能交通信號燈價格，使用模板匹配的方法識別交通信號燈的狀態；谷明琴等則在hsv色彩空間中使用顏色直方圖統計圖像的h分量，確定交通信號燈的類型。本項目將基于傳統的圖像處理算法來進行交通信號燈的識別，重點介紹---。