【摘 要】
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本系统包括交通信号灯检测、视频质量检测、车道道线检测和补光灯检测.提出一种基于色彩特征和形状特征的交通信号灯识别算法.算法首先将将图像进行预处理,将RGB色彩空间转换到HSI色彩空间查找候选区域.对候选区域进行过滤后,利用交通灯被一个黑色矩形框所包围的典型形状特征,根据其面积和特定长宽比在图像中分割出整个交通灯区域.通过在形状分割图块最小外接矩形中搜索是否有色彩图块,来确定信号灯图块.通过模板和原
【出 处】
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第三十一届中国(天津)2017‘IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议
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本系统包括交通信号灯检测、视频质量检测、车道道线检测和补光灯检测.提出一种基于色彩特征和形状特征的交通信号灯识别算法.算法首先将将图像进行预处理,将RGB色彩空间转换到HSI色彩空间查找候选区域.对候选区域进行过滤后,利用交通灯被一个黑色矩形框所包围的典型形状特征,根据其面积和特定长宽比在图像中分割出整个交通灯区域.通过在形状分割图块最小外接矩形中搜索是否有色彩图块,来确定信号灯图块.通过模板和原图像之间的模板匹配来确认交通灯.同时,针对视频监控系统中图像易出现的信号缺失、雪花噪声、清晰度、偏色等异常进行了分析,然后根据他们某些特征分别采用相应检测算法进行检测判断.包括图像预处理、异常检测、结果输出、管理等四个模块.针对车道道线检测,提出来改进型的最大类间方差阈值分割算法,并根据当前车道道线特性对道线提取算法做了改进.对于补光灯的检测,主要是当光照不足影响使用时,系统能够检测出并通知值班人员进行处理.
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