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　　基于色彩特征的交通信號(hào)燈識(shí)別方法在背景環(huán)境相對(duì)簡(jiǎn)單的情況下，如背景為天空，能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別出交通信號(hào)燈；但對(duì)于背景環(huán)境相對(duì)復(fù)雜的情況，如存在車輛、行人或廣告牌等影響的城市道路環(huán)境，基于色彩特征的識(shí)別方法很容易出現(xiàn)虛警現(xiàn)象。基于形狀特征的識(shí)別方法可有效地減少基于色彩特征識(shí)別出現(xiàn)的虛警，但需要建立形狀特征規(guī)則。對(duì)不同樣式的交通信號(hào)燈來說，需要建立不同的形狀特征規(guī)則。這無疑限制了算法的靈活性?；谀０迤ヅ涞淖R(shí)別方法同樣需要建立不同樣式的交通信號(hào)燈模板或者建立多級(jí)的交通信號(hào)燈模板，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同樣式的交通信號(hào)燈的識(shí)別。單一的方法不能很好地完成交通信號(hào)燈的識(shí)別，因此需要綜合算法和特征才能很好地適應(yīng)環(huán)境的變化，對(duì)不同樣式交通信號(hào)燈進(jìn)行識(shí)別。此外，還需要注意以下問題：

 

　　(1) 在無人駕駛汽車上應(yīng)用時(shí)，攝像機(jī)為車載安裝，背景圖像為動(dòng)態(tài)變化,與在智能交通監(jiān)控應(yīng)用中的攝像機(jī)固定安裝方式所采用的算法會(huì)有所不同。

 

　　(2) 攝像機(jī)鏡頭的焦距決定交通信號(hào)燈在圖像中的成像大小。在同樣距離的情況下，焦距長(zhǎng)則成像大，視角范圍窄，對(duì)不同安裝位置的交通信號(hào)燈來說，有可能不在攝像機(jī)視覺范圍內(nèi)。另外，車輛的行駛振動(dòng)會(huì)影響其成像質(zhì)量，從而導(dǎo)致圖像模糊。

 

　　(3) 無人駕駛汽車在實(shí)際的城市環(huán)境中行駛，會(huì)遇到不同樣式的交通信號(hào)燈，可能是橫式或者是豎式，可能是機(jī)動(dòng)車信號(hào)燈或者轉(zhuǎn)向信號(hào)燈，因此需要設(shè)計(jì)適應(yīng)性、靈活性和擴(kuò)展性都比較好的分類器。

 

　　(4) 不同大小的交叉路口，其交通信號(hào)燈的安裝方式也有所不一。大型的交叉路口大多采用懸掛式的交通信號(hào)燈，安裝高度比較高，且其背景幾乎都為天空；而在小型的交叉路口，交通信號(hào)燈大部分采用立柱式的安裝方式，且其背景大都相對(duì)復(fù)雜。除此之外，還有少部分門式和掛壁式。因此，無論是什么交通環(huán)境，魯棒性強(qiáng)是交通信號(hào)燈識(shí)別的關(guān)鍵。

 

　　(5) 當(dāng)完成交通信號(hào)燈識(shí)別后，需要對(duì)其進(jìn)行跟蹤，以有效縮短系統(tǒng)處理的時(shí)間，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

 

　　(6) 對(duì)于交通信號(hào)燈燈色變化，可以根據(jù)交通信號(hào)燈燈色轉(zhuǎn)換的時(shí)序進(jìn)行燈色轉(zhuǎn)變的跟蹤。

 

 

 

　　攝像機(jī)成像質(zhì)量的好壞直接影響后續(xù)識(shí)別和跟蹤的效果。攝像機(jī)的鏡頭焦距、曝光時(shí)間、增益、白平衡等參數(shù)的選擇對(duì)攝像機(jī)成像效果和后續(xù)處理均有重要影響。

 

 

 

　　包括彩色空間選擇和轉(zhuǎn)換，彩色空間各分量的統(tǒng)計(jì)分析，基于統(tǒng)計(jì)分析的彩色圖像分割、噪聲去除，基于區(qū)域生長(zhǎng)聚類的區(qū)域標(biāo)記。通過圖像預(yù)處理可以得到交通信號(hào)燈的候選區(qū)域。

 

 

 

　　包括離線訓(xùn)練和在線識(shí)別兩部分。離線訓(xùn)練是通過交通信號(hào)燈的樣本和背景樣本得到分類器，利用得到的分類器完成交通信號(hào)燈的檢測(cè)，結(jié)合圖像預(yù)處理得出的結(jié)果完成其識(shí)別功能。

 

 

 

　　通過識(shí)別模塊得到的結(jié)果可以得到跟蹤目標(biāo)，利用基于彩色的跟蹤算法可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，有效提高目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。

 

　　運(yùn)用基于彩色視覺的交通信號(hào)燈識(shí)別方法可以檢測(cè)到單幀圖像中的交通信號(hào)燈。車輛在自主行駛的過程中，車載攝像機(jī)所采集到的圖像為連續(xù)的圖像序列，目標(biāo)在圖像中的相對(duì)姿態(tài)、位置和大小不斷地發(fā)生變化，而且會(huì)存在交通信號(hào)燈被前方車輛部分遮擋的情況。為防止出現(xiàn)誤檢測(cè)或跟蹤丟失的現(xiàn)象，可以采用基于色彩直方圖的目標(biāo)跟蹤算法。

 

　　Bradski提出的CAMSH1FT(Continu-ouslyAdaptiveMeanSHiFT)算法是以色彩直方圖為目標(biāo)模式的目標(biāo)跟蹤算法，可以有效地解決目標(biāo)變形和遮擋的問題，且運(yùn)算效率較高。

 

　　CAMSHIFT算法是對(duì)MeanSH丨FT算法的改進(jìn)，是一種通過尋找最大統(tǒng)計(jì)分布來實(shí)現(xiàn)的魯棒性統(tǒng)計(jì)方法。盡管CAMSHIFT算法快速而簡(jiǎn)單，但它僅在目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特性足夠好時(shí)才有效。因此，在實(shí)際應(yīng)用中需要對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行相關(guān)特征統(tǒng)計(jì)，得到特征量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，然后將搜索K域中的所有像素轉(zhuǎn)換至具有統(tǒng)計(jì)特性的特征量空間，這樣目標(biāo)就有了良好的相關(guān)特征統(tǒng)計(jì)特性.不容易受背景環(huán)境和外界因素干擾。交通信號(hào)燈在H3V彩色空間中具有良好的H、S、V特征分量統(tǒng)計(jì)特性，因此在對(duì)交通信號(hào)燈進(jìn)行彩色分割預(yù)處理后，再用CAMSHIFT算法對(duì)其標(biāo)記區(qū)域的色調(diào)分量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最后按照色調(diào)分量概率分布進(jìn)行跟蹤。