【摘 要】
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提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法。首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(90820302,60805027);国家博士点基金资助项目(200805330005);湖南省院士基金资助项目(20010FJ4030)
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提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法。首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相对位置来确定红色、黄色和绿色交通信号灯候选区域。然后,用二维Gabor小波变换和二维独立分量分析来提取交通信号灯候选区域的特征;最后,用最近邻分类器识别交通信号灯的箭头方向。实验结果表明:该算法的总体识别率超过91%,每帧图像的处理时间为152 ms,能够为行驶的车辆提供实时、稳定和准确箭头型交通信号灯信息。
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