车辆尾灯灯语的检测与识别

• 作者: 孔斌 孙翠敏 王灿 田强
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 无人车 机器视觉 灯语识别 车尾灯检测 支持向量机(Support Vector Machine)
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 213-218
• 页数: 6页
• 字数: 3463字
• 语种: 中文

摘要

针对有效利用车辆灯语信息的问题,提出了一种基于图像的车辆尾灯灯语的检测识别新方法.该方法首先利用颜色、对称性特征在图像中检测出车辆尾灯对,并对车辆尾灯进行连续的跟踪.然后使用参数优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LS-SVM)对得到的车尾灯状态进行分类判别.最后结合状态历史信息,综合推断出各前方车辆当前灯语含义.以实车拍摄的白天道路视频进行实验,可以看到由识别出的灯语信息能够准确判断出前方车辆刹车、转向、灯不亮,表明该检测识别方法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王灿	中国科学院合肥智能机械研究所	33	518	10.0	22.0
2	孔斌	中国科学院合肥智能机械研究所	20	224	6.0	14.0
3	田强	中国科学技术大学信息科学技术学院	3	16	3.0	3.0
7	孙翠敏	中国科学技术大学信息科学技术学院	3	8	2.0	2.0