基于灯体特征阈值分割的交通红绿灯图像识别

• 作者: 汤世福 钟铭恩 郑重港
• 来源期刊: 机电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 交通红绿灯 图像识别 HSV特征 几何形状特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 数字化与智能化
• 页码范围: 20-26
• 页数: 7页
• 分类号: TP212.1+4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19508/j.cnki.1672-4801.2021.01.006

摘要

交通红绿灯自动图像识别能够为赶黄灯、闯红灯等危险驾驶行为的车载预警与干预提供依据,对于增强车辆环境感知能力和提升路口交通安全具有重大意义.文章统计分析了红绿灯HSV通道像素值的分布规律,给出了95％、97.5％和99.75％分布概率下的颜色阈值;揭示了灯体图像的变形规律,给出了3种视野范围下的7组形状阈值;在利用颜色和形状阈值提取灯体候选区域的前提下,提取9维像素密度矩阵并利用支持向量机来判断识别灯体.算法识别的平均准确率可达97.18％,误检率为4.57％,漏检率为2.82％,实时性相对较好.