摘要
在自动驾驶技术和智能交通系统领域,准确识别交通信号灯对于交通安全至关重要.为了实现对不同颜色交通灯的快速准确检测,设计了一种基于计算机视觉的交通灯颜色检测方法.该方法构建由接口层、处理层、决策层和输出层组成的层次结构,利用OpenCV进行图像预处理,包括图像尺寸调整、噪声滤除和色彩空间转换,为后续处理提供更清晰的视觉基础.随后通过霍夫圆变换算法检测交通灯的位置,该算法能够在复杂背景中准确地识别出圆形结构,有效定位交通灯.最终采用颜色阈值分析法来确定交通灯的颜色状态,通过设定不同颜色(红色、黄色、绿色)的阈值范围,系统能够区分和识别交通灯当前显示的颜色.实验结果表明,该方法能有效识别红色、黄色、绿色信号灯以及指示箭头,具有高准确率和快速响应的特点,证明了其在实际应用中的可行性和有效性,展示了OpenCV计算机视觉技术在交通灯识别检测领域的应用价值,也为自动驾驶系统中视觉识别技术的发展提供了重要的参考.
基金项目
广西壮族自治区重点研发计划(桂科AB22035046)
广西壮族自治区科技重大专项(桂科AA23062052)
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