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关于信号灯方面论文范文集,与交通信号灯的检测与识别相关毕业论文的格式

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【摘 要 】交通信号灯的检测与识别系统是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分,同时还可以辅助色觉障碍人群与疲劳司机进行安全驾驶,因此本文提出一种能检测和识别交通信号灯状态的新方法.首先在HSV色彩空间对交通信号灯进行颜色分割,利用交通信号灯被黑色矩形框包围的特征进行形状分割,将颜色分割与形状分割相结合确认候选区域,使用颜色直方图统计候选区域的H分量,识别交通信号灯的颜色,使用模板匹配的方法,识别箭头型交通信号灯的方向.实验表明,该方法的检测与识别率达到97%以上.

【关 键 词 】交通信号灯,形状分割,HSV色彩空间,圆形度

Abstract:Because of the traffic signal detection and recognition system is an essential part of unmanned systems and auxiliary driving system,at the same time it can also auxiliary dyschromatopsia crowd and fatigue driver safe driving,so this paper puts forward a way to identify the state of the traffic lights.Segmenting the traffic light in HSV color space.Using the typical characters of the traffic light surrounded by a black rectangle to shape the traffic light split.According to the shape of segmentation candidate areas to confirm the position of color segmentation.The number of H of labeled region images is counted by color histogram,as basis to judge the traffic light color.Using template matching,confirming the direction of the arrow traffic lights.Experimental results indicate that the overall recognition rates of the proposed method are over 97%.


大学生如何写信号灯毕业论文
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Key words:Traffic light,shape segmentation,HSV color space,circularity

一、引言

交通信号灯的检测与识别系统是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分.目前,国内外学者已经对交通信号灯的检测与识别做了一些研究.Masako Omachi[1]提出在RGB色彩空间分割交通信号灯,使用HOUGH变换检测分割出的区域.该方法虽然能有效地检测圆形交通信号灯,但是由于RGB色彩空间受光照影响较大,本方法只适用于良好的光照条件.徐成[2]提出在Lab色彩空间分割交通信号灯,使用模板匹配的方法识别交通信号灯的状态,虽然识别率很高,但是只有水平方向交通信号灯的模板,适用范围窄.谷明琴[3]首先根据交通信号灯的圆形度和背板颜色信息对获取的图像进行过滤,然后将其从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间,使用颜色直方图统计图像的H分量,确定交通信号灯的类型,该方法只能检测和识别圆形交通信号灯,无法检测箭头型交通信号灯.

交通信号灯的检测与识别参考属性评定
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综合上述所提出的问题,本文提出一种将颜色分割与形状分割相结合的方法检测和识别交通信号灯.由于RGB色彩空间颜色与光照相互影响较大,本文选择与光照影响较小HSV色彩空间对交通信号灯进行分割,并使用圆形度方法对圆形交通信号灯进行过滤,使用颜色直方图统计候选区域的H分量,识别交通信号灯的颜色,使用模板匹配的方法,识别箭头型交通信号灯的方向.

二、交通信号灯检测

由于行车环境的多变性与复杂性,因此如何快速、准确地检测与识别交通信号灯,并且滤除图像中的杂质是交通信号灯检测与识别的关键.


本篇论文**** http://www.svfree.net/moban/436269.html

在图像处理中,人们关心的通常只是图像的某一区域,如果只处理这些区域,将会提高图像处理的效率和正确率,这些区域被称为兴趣区域(Regions of Interest,ROI).根据道路交通信号灯设置与安装要求以及实际情况,兴趣区域可选图像实际高度的1/3或1/2.由于只处理图像的一部分,节省了系统处理时间,而且排除了非目标区域的干扰,如汽车尾灯的干扰,提高了检测的准确性.

颜色特征是交通信号灯重要而显著的特征之一.要对交通信号灯进行颜色分割,首先要选择合适的色彩空间.我们拍摄的图像一般是RGB色彩空间,但是R、G、B这3个分量之间相关性较高,受光照影响较大,不利于颜色分割.HSV色彩空间符合人眼对色彩的感知,同时是图像分割中常用的色彩空间之一.它的三个色彩通道分别是色调H(Hue)、饱和度S(Saturation)、亮度V(Value).自然界中,任意一种颜色都可以用这三个通道的不同组合表示,而且三个分量之间相互独立,满足交通信号灯检测与识别系统对色彩空间的独立性和均匀性的要求.

图1 交通信号灯检测过程与结果

图2 箭头型交通信号灯模板

本文统计了不同环境条件下拍摄的交通信号灯的红色、****、绿色的H与S值,确定交通信号灯的颜色阈值.

如:(或)且(),则该区域为红灯区域,如()且(),则该区域为绿灯区域,如()且(),则该区域为黄灯区域. 进行颜色分割后的图像仍然有很多非目标区域,分别在距离交通信号灯10米和100米的

关于交通信号灯的检测与识别的开题报告范文
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320;方,统计圆形和箭头型交通信号灯的面积,过滤面积过大或过小区域.对于圆形交通信号灯使用圆形度检测,过滤圆形度过低的区域,其中圆形度是指候选区域边缘接近圆形的程度.由于物体面积为,周长为,则为一常数,定义圆形度为:

(1)

表示圆形度,其取值范围为,由前面描述所知时表示标准圆形.由于拍摄角度的不同和****等原因,交通信号灯可能发生畸变,本文选取比较宽的阈值0.5.

图3 交通信号灯的检测与识别结果

形状特征是交通信号灯重要而显著的另一特征,尽管气候、道路环境等会对采集的交通信号灯产生不同程度的噪声、褪色及形变,但是交通信号灯的形状和几何尺寸不会发生太大的变化.交通信号灯在形状上有个显著的特征,即它的灯板是一个黑色矩形框.根据交通信号灯的设计规范,该黑色矩形框有固定的长宽比和面积,利用该特征可以将交通信号灯的范围提取出来.

首先采用固定阈值法将原始图像转换成二值图像,将黑色部分提取出来,根据实验与经验选取阈值为50.将提取出的区域以8-连通的方式连接成图像块,过滤掉长宽比过大或过小的图像块.但是由于行车环境与光照的不同,交通信号灯的形状不断发生变化,仅依靠长宽比过滤是不行的.因此,本文同时使用了长宽比属性和面积属性,两者都设置了比较宽松的阈值.分别在距离交通信号灯10米和100米的地方,统计交通信号灯灯板的面积,设定小于85个像素和大于992个像素的图像块为噪声,将其过滤.如图1所示.

三、交通信号灯识别

利用交通信号灯由黑色矩形框包围这一特性,在形状分割后得到的图像中,找到分割后的图像块最小外接矩形框包围的区域,在颜色分割后得到的图像中的同一区域进行搜索,若有图像块出现且又不与外接矩形框交叉,为交通信号灯.

根据形状分割与颜色分割确定的交通信号灯候选区域,使用颜色直方图统计色调H在红色、绿色、****3种颜色范围内的像素个数Num{R,G,Y},候选区域内总的像素个数记为N,两者的比率为:

(2)

设定其阈值为0.85,则交通信号灯颜色的判断如下:

(3)

统计交通信号灯的颜色信息,可确定圆形交通信号灯的状态,但是对于箭头型交通信号灯还需进一步确认箭头方向.箭头型交通信号灯有前进、左转、右转三种方向,如图2所示,建立模板库.计算模板与待匹配区域的相似性,确定箭头方向.设原图f(x,y)大小为M×N,图像模板w(x,y)大小为m×n,待匹配区域s(x,y)与W(x,y)的相似性:

(4)

四、实验与分析

为了分析本文算法的准确率与实时性,使用摄像机在阴天、背光、顺光环境下拍摄交通路口的交通信号灯图像.在Matlab7中对本文提出的算法进行仿真,发现本文算法具有实时性强、检测与识别率高的特点,在不同环境下的检测与识别率均在97%以上,其结果如表1所示,图3为本算法的检测与识别结果.

表1 交通信号灯检测与识别率

图像 个数/张 检测与识别率

阴天 500 98%

背光 500 97.2%

顺光 500 98.4%

总数 1500 97.9%

五、总结

本文采用将交通信号灯的颜色与形状特征相结合的方法,在HSV色彩空间对图像进行颜色分割,并使用圆形度方法对圆形交通信号灯进行过滤,利用交通信号灯灯板是一个黑色矩形框的特点对候选区域进行确认,使用颜色直方图统计候选区域的H分量,识别交通信号灯的颜色,使用模板匹配的方法,识别箭头型交通信号灯的方向.实验结果表明该算法虽然能够实时、准确地检测与识别交通信号灯的状态,但是还存在一些不足之处.例如,对于被高大树木遮挡的交通信号灯、恶劣天气环境下的交通信号灯,本文算法无法检测出来,这将是我们以后研究的重点.

参考文献

[1]Masako Omachi,Shinichiro Omachi.Traffic light detection with color and edge information[C]//IEEE Intelligent Vehicles Symposium.Washington,DC: IEEE Press,2009:284-287.

[2]徐成,谭乃强,刘彦.基于Lab色彩空间和模板匹配的实时交通信号灯识别算法[J].计算机应用,2010,30(5):1251-1254.

[3]谷明琴,蔡自兴.应用圆形度和颜色直方图的交通信号灯识别[J].计算机工程与设计,2012,33(1):44-50.

[4]黄振威.交通信号灯检测与识别算法的研究[D].中南大学, 2012.

[5]谷明琴,蔡自兴,黄振威.城市环境箭头型交通信号灯的实时识别算法[J].中南大学学报,2013,44(5):55-60.

[6]武莹,张小宁,何斌.基于图像处理的交通信号灯识别方法[J].交通信息与安全,2011,29(3):51-55.

[7]黄振威.交通信号灯检测与识别算法的研究[D].中南大学硕士学位论文,2012.

作者简介:侯曼曼(1989―),江苏徐州人,研究生,研究方向:控制科学与控制工程.

参考文献:

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