【摘 要】
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为了在复杂的环境中准确识别出交通灯信息,本文提出一种基于HSV色彩空间和形状特征的交通灯识别方法。该方法首先将图像的RGB色彩空间转换成HSV色彩空间,并根据HSV色彩空间中
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,香港中文大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61301230);河南省重点科技攻关计划项目(092102210293)
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为了在复杂的环境中准确识别出交通灯信息,本文提出一种基于HSV色彩空间和形状特征的交通灯识别方法。该方法首先将图像的RGB色彩空间转换成HSV色彩空间,并根据HSV色彩空间中的H与V无关性,利用不同颜色的H阈值对图像进行分割提取候选区域；然后对原图像经预处理及灰度形态学操作后,利用Hough变换检测目标可能位置；最后把目标疑似位置与候选区域进行逻辑滤波融合,并对融合后图像依据颜色H值判定交通灯信息。该方法对480幅各种场景下的交通灯图片进行实验,结果表明该方法具有很强的鲁棒性,稳定性和高效性,能够较好的识
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