交通信號燈識別技術的發展

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交通信號燈識別技術的發展

交通信號燈對汽車的正常行駛起著非常關鍵的作用。實時、準確地檢測和識別交通信號燈是無人駕駛汽車在城市環境中行駛的基本要求，也是先進駕駛輔助系統功能實現的基礎。同時，設計交通信號燈識別系統還可以幫助色盲或色弱人群對交通信號燈進行識別。

交通信號燈識別具有多種方法，但都包括顏色分割、形態學處理兩個過程。其中，顏色分割主要是對攝像頭采集的圖像進行處理，處理時將亮度高于周圍的區域標記為不同強度的白色，形成灰度圖像；形態學處理則是對圖像分割出的區域進行形態學識別，辨別出圓形或箭頭形狀的交通信號燈。雖然交通信號燈被設計成易識別的顏色，但是來自外部環境的影響因素仍可能影響識別結果。這類影響首先包括光線穿過大氣或玻璃可能產生色調變化和光暈干擾，其次是汽車故障燈、制動車燈以及廣告牌、行人過路燈產生的反射，最后是惡劣天氣和太陽位置變化產生的影響。而無法消除這些影響的主要原因在于，目前設計的識別算法是基于法國巴黎礦業大學機器人研究中心提供的道路圖像公共數據庫進行訓練的。該數據庫包含11179幀交通信號燈圖像和9168處手動標記的交通燈，對于識別算法的訓練和驗證太少，且圖像幀為平面圖像。為了改變這種現狀，利用加拿大灰點工業相機公司生產的三目立體電荷耦合器件（CCD）相機，對美國圣地亞哥境內的交通信號燈圖像進行采集，采集了46418禎交通信號燈圖像，其上標注了112971處交通信號燈，據此建立了相應的數據庫，稱之為LISA交通信號燈數據庫。由于采用了三目立體CCD相機，因此每一幀圖像包含了交通信號燈的立體信息。利用該數據庫對識別算法進行訓練的結果顯示，對交通信號燈識別的準確率由80%升高至93%。

Mark P.Philipsen et al. 2015 12th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance,Niagara Falls Aug.25-28,2015.

編譯：張振偉