車輛尾燈的檢測與燈語識別.pdf

1、行車燈語是交通流中車輛之間直接進行駕駛行為信息交互的一種主要方式。實現(xiàn)車輛尾燈的自動檢測與燈語識別不僅具有重要的研究意義，同時還有著廣泛的應用前景。然而白天時，如何使用圖像信息有效的檢測出真實城區(qū)道路環(huán)境中的車輛尾燈并識別出其基本的燈語含義仍是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，本文對該問題進行了研究，主要工作內(nèi)容包括:
　　1:提出了適用于真實道路環(huán)境下的車輛尾燈檢測方法。首先，根據(jù)白天道路環(huán)境中車尾燈區(qū)域顏色分布的統(tǒng)計信息，設置了顏色分割的

2、閾值。并使用由HSV顏色模型提取出的區(qū)域設置不同的加權系數(shù)，進而使用該系數(shù)對增強分量的RGB圖像進行非線性變換，從而得到了較好的分割結(jié)果。然后，利用尾燈對具有的對稱性特點，設計了使用位置和面積約束條件進行尾燈配對驗證的方法。最后使用Kalman濾波算法對尾燈對進行跟蹤，并利用幀之間車尾燈區(qū)域的位置信息進行尾燈的關聯(lián)，實現(xiàn)對車尾燈穩(wěn)定有效的檢測。
　　2:提出了一種新的車輛尾燈基本燈語識別方法。首先，對剎車燈和轉(zhuǎn)向燈被點亮時的發(fā)光方

3、式進行了分析，并對剎車燈語、轉(zhuǎn)向燈語以及燈不亮時的特點進行了研究，據(jù)此提出了使用支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）兩級分類器識別燈語信息的方法。然后，根據(jù)每一級分類器具體的分類任務，設計分類特征進行分類器的訓練和進行分類判斷，并對不同的分類特征設計方法進行了討論和實驗驗證。最后，將得到的分類結(jié)果結(jié)合轉(zhuǎn)向燈的亮度及頻率信息得到了最終的燈語識別結(jié)果。
　　最后對本文所提出的方法進行了實驗與討論，在實