本文選題：交通信號燈　切入點：機動車制動燈　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：智能汽車通過輔助或代替駕駛員操作,以提高乘車舒適性和安全性,是當前汽車行業(yè)的研究熱點。但無人駕駛技術(shù)尚未成熟,且交通基礎(chǔ)設(shè)施升級周期較長,因此現(xiàn)階段智能汽車主要通過搭載輔助駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)智能化。交通燈識別技術(shù)作為輔助駕駛系統(tǒng)技術(shù)的一部分,是智能汽車在城市道路上安全行駛的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文針對交通信號燈以及機動車制動燈的識別方法進行研究,針對日間和夜間工況的特點,分別設(shè)計了識別方法,并使用Matlab平臺進行驗證。首先,針對日間圓形交通信號燈的識別,設(shè)計了識別方法。對原圖像進行基于RGB空間的閾值篩選,在顏色篩選結(jié)果的基礎(chǔ)上,通過基于形態(tài)特征的區(qū)域形態(tài)特征篩選,實現(xiàn)對圓形交通信號燈的識別。針對日間箭頭形交通信號燈的識別,設(shè)計了基于RGB空間的閾值篩選和基于局部灰度特征的箭頭形區(qū)域提取方法,提取出完整箭頭形區(qū)域,在候選區(qū)域提取結(jié)果的基礎(chǔ)上,通過區(qū)域形態(tài)特征以及重心偏移特征,識別候選區(qū)域中的箭頭形交通信號燈。其次,針對夜間交通信號燈的特殊工況設(shè)計了識別方法。對原圖像進行基于RGB空間的閾值篩選,通過區(qū)域包圍零點數(shù)量的篩選以及局部區(qū)域取反操作,消除顏色閾值篩選結(jié)果中存在的不規(guī)則光暈,提取出完整的交通信號燈輪廓,通過基于形態(tài)特征的區(qū)域形態(tài)特征篩選方法,結(jié)合Canny邊緣檢測和Hough變換檢測其中的圓形輪廓,完成進一步的識別。最后,針對日間及夜間的機動車制動燈識別,提出了相應(yīng)的識別方法。日間機動車制動燈識別,主要基于RGB空間的閾值篩選,以及基于圖像平均灰度的閾值篩選。對顏色灰度雙閾值篩選的結(jié)果,通過形態(tài)學(xué)膨脹運算增強。夜間機動車制動燈識別,對原圖像采用YCbCr空間的閾值篩選,并對原圖像進行Top-Hat變換結(jié)合最大類間方差法的處理,提取圖像中的光源區(qū)域。通過對顏色篩選結(jié)果和光源區(qū)域提取結(jié)果進行形態(tài)學(xué)處理及融合,提取出制動燈區(qū)域。對日間及夜間的制動燈識別結(jié)果均進行配對處理,標記同一輛機動車的制動燈,完成制動燈的識別過程。對交通信號燈和機動車制動燈識別方法進行實驗,結(jié)果表明,本文所提出的方法能夠有效識別出圖像中的交通燈,但是對某些復(fù)雜情況則無法完全正確識別,仍存在著改進空間。
[Abstract]:Intelligent vehicle is the research hotspot of automobile industry at present, which can improve ride comfort and safety by auxiliary or replacing driver operation.However, the driverless technology is not mature, and the transportation infrastructure upgrade cycle is long, so the intelligent vehicle is mainly realized by using the auxiliary driving system at the present stage.As a part of auxiliary driving system, traffic light recognition is one of the key technologies for intelligent vehicles to drive safely on urban roads.In this paper, the identification methods of traffic lights and vehicle brake lights are studied. According to the characteristics of daytime and night conditions, the identification methods are designed and verified by using Matlab platform.Firstly, a recognition method is designed for the recognition of daytime circular traffic lights.On the basis of the color filtering results, the recognition of circular traffic lights is realized by the morphological feature based region morphological feature selection of the original image.Aiming at the recognition of arrowhead traffic lights in daytime, a threshold screening method based on RGB space and an arrowhead region extraction method based on local gray level feature are designed to extract the complete arrowhead region, and based on the result of candidate region extraction.The arrowhead traffic lights in candidate regions are identified by region shape feature and barycenter shift feature.Secondly, the identification method is designed for the special working condition of night traffic light.The original image is screened based on the threshold value in RGB space. The irregular halo in the color threshold screening result is eliminated by the selection of the number of surrounding zeros in the region and the inverse operation of the local area, and the complete contour of the traffic signal is extracted.By means of morphological feature based region morphological feature selection method, combined with Canny edge detection and Hough transform to detect the circular contour, the further recognition is completed.Finally, a corresponding recognition method is put forward for vehicle brake lamp recognition in daytime and night.The recognition of daytime vehicle brake lamp is mainly based on the threshold screening in RGB space and the threshold screening based on the average gray scale of the image.The results of color grayscale double threshold screening were enhanced by morphological expansion operation.In the recognition of vehicle brake lamp at night, the threshold value of YCbCr space is used to filter the original image, and the original image is processed by Top-Hat transform combined with the method of maximum inter-class variance to extract the region of light source in the image.The area of brake lamp was extracted by morphological processing and fusion of color screening results and light source region extraction results.The identification results of day and night braking lights were matched to mark the brake lights of the same vehicle to complete the identification process of the brake lights.The results of experiments on traffic signal lights and vehicle brake lights show that the method proposed in this paper can effectively recognize traffic lights in the image, but it can not be fully recognized for some complicated cases.There is still room for improvement.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

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