车辆尾灯灯语的检测与识别

摘要：

针对有效利用车辆灯语信息的问题,提出了一种基于图像的车辆尾灯灯语的检测识别新方法.该方法首先利用颜色、对称性特征在图像中检测出车辆尾灯对,并对车辆尾灯进行连续的跟踪.然后使用参数优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LS-SVM)对得到的车尾灯状态进行分类判别.最后结合状态历史信息,综合推断出各前方车辆当前灯语含义.以实车拍摄的白天道路视频进行实验,可以看到由识别出的灯语信息能够准确判断出前方车辆刹车、转向、灯不亮,表明该检测识别方法有效.

关键词：无人车、机器视觉、灯语识别、车尾灯检测、支持向量机(Support Vector Machine)

所属期刊栏目：24

分类号：TM9;TP3

资助基金：国家自然科学基金91120307,91320301

在线出版日期：2016-08-19（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：213-218