發(fā)布時間：2020-12-09 13:24

　　交通信號燈是保障交通道路安全的重要設施之一,能夠有效指導車輛正確通行。檢測與識別技術能夠輔助駕駛者正確判讀交通信號燈,減少交通事故發(fā)生,并為無人駕駛提供安全保障。傳統(tǒng)圖像處理方法對圖像質(zhì)量要求較高,機器學習方法需要人工提取特征,而目前深度學習目標檢測算法計算量龐大難以保障實時性。針對上述方法的不足,本文提出一種基于深度學習的交通信號燈檢測與識別方法,先采用圖像處理方法檢測交通信號燈的候選區(qū)域,再利用深度學習算法對候選區(qū)域進行目標識別。首先對原始圖像進行預處理,設置ROI區(qū)域減少數(shù)據(jù)處理范圍,并使用形態(tài)學去除圖像中部分背景信息,減少冗余信息。為提高顏色分割精度,本文先在RGB空間下進行初步顏色分割,排除部分顏色區(qū)域,然后在HSV空間中對非零像素進行二次分割。在進行識別交通信號燈類型時,本文采用了深度學習中常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,通過設計合理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,能夠有效提高算法識別精度和實時性。最后,分別在Bosch交通信號燈數(shù)據(jù)集和Lara交通信號燈數(shù)據(jù)集下對本文方法性能進行驗證。實驗結果表明:本文方法的識別精確率和召回率都較高,能夠滿足實時性要求,對于交通信號燈檢測與識別具有重要的應用價值... 

【文章來源】：長春理工大學吉林省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Google無人駕駛汽車

是一種抽象的數(shù)學模型，將色分量（如 RGB）。顏色空間可表示成一對應于一種顏色。顏色空間是用戶理解相機可以看到的東西，顯示器可以顯示最為熟悉的顏色模型，它的三基色分別其他顏色。圖像中每個像素的 RGB 分量論上可以達到 16777216 種顏色。圖 2.1

圖 2.2 LAB 顏色空間色空間。HSV 色彩空間與人類感知色彩：色調(diào)、飽和度和值。在 1978 年 Alvy 錐體顏色模型[20]。圖 2.3 顯示了一個六六角形，每個橫截面的頂點是紅色、黃中的顏色通過指定色調(diào)角度、色度級別和度逆時針方向增加，互補顏色的色相距

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：2906929