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4.2 交通信号灯识别提醒系统的实际检测 22
4.3 本章小结 26
结 论 27
致 谢 28
参考文献 29
1 绪论
1.1 研究背景
安全，一直以来都是人们所关注的问题，行车安全是众多安全问题中的一环。随着经济的发展，生活水平的提高，汽车已成为大多数人的代步工具，道路交通变得越来越拥挤，安全事故时有发生。交通信号灯是维护交通秩序，保障交通安全的重要工具。准确识别交通信号灯是我们安全出行的前提。
“红灯停，绿灯行”的观念我们牢记于心，但对于一些患有视觉障碍(色盲、色弱等)的驾驶员来说，准确、及时的识别交通信号灯往往存在一定的困难，这就埋下了一定的安全隐患。在我国，根据《机动车驾驶证申领和使用规定》[1]中对于申请驾驶证者的身体条件规定，辨色力为红绿色盲的申请者不能通过申请，而对于红绿色弱的申请者则无限制。在国外，并没有禁止色盲驾驶机动车，普通的个人司机，红绿色弱/色盲是可以申请到驾照的。为了方便有视觉障碍的驾驶员识别红绿灯，通常交通信号灯都有相当严格的标准，红绿色光对比度强，并对交通信号灯颜色的排序方式作了统一的规定，一般情况下水平排列的交通信号灯，绿灯在右，垂直排列的交通信号灯，绿灯在下，中间的是黄灯。另外，由于驾驶员疲劳驾驶或者恶劣天气伴随的能见度低所导致的交通事故也时有发生。究其原因，还是因为未能及时、准确的识别信号灯，从而在第一时间做出正确的操作。
随着智能驾驶技术[2,3]的发展，交通信号灯的识别提醒是无人驾驶环境感知技术必不可少的一部分。辅助人们识别红绿灯，保证行车安全，不管是从社会效益和经济效益来说，都赋予了我们这项研究的意义。
1.2 研究现状
2 交通信号灯检测的思路和算法
道路行驶过程中的实时交通信号灯识别提醒是智能辅助驾驶系统的中的一个典型的应用，有着广泛的应用前景。本章将介绍图像处理中相关的形态学操作来说明交通信号灯识别提醒系统中关于信号灯检测的思路和算法。
本文设计了一个车载的交通信号灯识别提醒系统，该系统由以下几个模块组成：路况图像信息采集、图像预处理、信号灯的定位、信号灯颜色的识别和输出提醒五个模块，如图2.1所示。
第一个模块：路况图像信息采集，要实现交通信号灯的识别提醒，首先需要通过车载摄像头采集路况信息输入到处理器，边照相边处理，到达一个实时的效果。
第二个模块：图像预处理，由于检测中处理的数据是通过摄像镜头采集的图像数据，光照、周围环境及图像采集设备的差异等多方面因素的影响，采集到的图像数据都存在不同程度的噪声、褪色等问题，这时需要通过形态学的方法对图像进行预处理。
第三个模块：信号灯的定位，这一步是整个系统的关键，只有正确定位到信号的位置，后面的信号灯颜色识别操作才有意义。信号灯包含在一幅图像中，复杂的背景环境对定位造成一定的干扰，研究发现信号灯拥有相对固定的形状特征和颜色，因此对信号灯的定位主要从形状和颜色两个方面进行研究。
第四个模块：信号灯颜色的识别，在经过了前面的模块处理后，得到的图像应当就只包括信号灯，不含其他物体信息，这是在通过局部的HSV颜色空间的转换，对信号灯的状态进行判断，完成识别的功能。
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