基于时空关系模型的交通信号灯的实时检测与识别

摘要：

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分.针对城市道路复杂环境下的交通信号灯的检测和识别需求,依据多帧视频图像序列的时空连续变化关系构建多帧视频图像的时空关系模型(Time-Space Model,TSM),提出了一种新的基于多帧视频图像序列的交通信号灯的检测和识别算法.算法包含3部分:基于颜色的视频图像快速分割压缩算法,用于提高计算效率;引入多帧视频图像序列的时空关系模型,以提高交通信号灯检测的准确性;根据图像的HOG(Histogramof Oriented Gradient)特征,通过SVM(Support Vector Machine)分类器对信号灯进行识别.实验结果表明,算法的鲁棒性强、检测识别速度快、准确率高.

关键词：交通信号灯检测、时空关系模型、ADAS、图像快速分割、模式识别

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61102108;湖南省自然科学基金2016JJ3106;湖南省教育厅项目16B225,YB2013B039;南华大学青年英才支持计划和南华大学重点学科NHXK04

在线出版日期：2018-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：314-319