汽車電子

交通信號燈識別技術(shù)的發(fā)展

交通信號燈對汽車的正常行駛起著非常關(guān)鍵的作用。實時、準(zhǔn)確地檢測和識別交通信號燈是無人駕駛汽車在城市環(huán)境中行駛的基本要求，也是先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)。同時，設(shè)計交通信號燈識別系統(tǒng)還可以幫助色盲或色弱人群對交通信號燈進(jìn)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(tài)學(xué)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(jìn)行處理，處理時將亮度高于周圍的區(qū)域標(biāo)記為不同強(qiáng)度的白色，形成灰度圖像；形態(tài)學(xué)處理則是對圖像分割出的區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)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(shè)計成易識別的顏色，但是來自外部環(huán)境的影響因素仍可能影響識別結(jié)果。這類影響首先包括光線穿過大氣或玻璃可能產(chǎn)生色調(diào)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(chǎn)生的反射，最后是惡劣天氣和太陽位置變化產(chǎn)生的影響。而無法消除這些影響的主要原因在于，目前設(shè)計的識別算法是基于法國巴黎礦業(yè)大學(xué)機(jī)器人研究中心提供的道路圖像公共數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訓(xùn)練的。該數(shù)據(jù)庫包含11179幀交通信號燈圖像和9168處手動標(biāo)記的交通燈，對于識別算法的訓(xùn)練和驗證太少，且圖像幀為平面圖像。為了改變這種現(xiàn)狀，利用加拿大灰點工業(yè)相機(jī)公司生產(chǎn)的三目立體電荷耦合器件（CCD）相機(jī)，對美國圣地亞哥境內(nèi)的交通信號燈圖像進(jìn)行采集，采集了46418禎交通信號燈圖像，其上標(biāo)注了112971處交通信號燈，據(jù)此建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，稱之為LISA交通信號燈數(shù)據(jù)庫。由于采用了三目立體CCD相機(jī)，因此每一幀圖像包含了交通信號燈的立體信息。利用該數(shù)據(jù)庫對識別算法進(jìn)行訓(xùn)練的結(jié)果顯示，對交通信號燈識別的準(zhǔn)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