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150m远距离交通信号灯识别的研究介绍

放大字体 缩小字体 发布日期:2020-08-23 18:16:14   浏览次数:111


 1 探索目标信号灯并计算ROI

通过坐标转化,选取特定范围内的目标信号灯,然后为每个目标信号灯截取ROI(Region of  Interest,感兴趣区域)。

ROI感兴趣区域 

2 生成高亮图像用作特征图像

由于相比的其他部分,亮灯的图像部分拥有更高的亮度和饱和度。所以通过将RGB图像进行HSV空间上的转化,得到高亮图像,如下图。

高亮图像生成 

3 使用三种方法在高亮图像中提取候选信号灯

该研究采用了圆形度检测、 blob检测和ML检测(机器学习检测)三种方法进行候选信号灯的提取。其中为了减少处理时间,当圆形度检测和blob检测均未检测到目标的时候才进行ML检测(机器学习检测)。虽然很多研究会采用SDD或YOLOv3等DNN模型,但DNN模型需要GPU才能处理,所以作者希望能平衡计算量与识别性能,选择了ML检测。

圆形度检测与blob检测

3  
 
关键词: 信号灯 识别 检测

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