[发明专利]基于计算机视觉的交叉口标志标线与信号灯智能感知方法

说明书

技术领域

本发明属于智慧交通安全预警技术领域，具体是一种基于计算机视觉的对交叉口标志标线与信号灯智能感知的方法。

背景技术

科技迅速发展，人们对无人驾驶技术的呼声日益增大。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，而无人驾驶的一项关键技术就在于对道路信号灯与标志牌的正确快速识别,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车，即道路状况的检测至关重要。

同时加强道路的安全预警与事故防范是我们交通人的一项研究重点,机器视觉不仅仅是人眼的延伸，更通过实际检测和控制反馈，具备人脑判断安全的功能。提前预报车辆前方道路交通信号灯状态、标志牌与道路方向，有利于驾驶员做出正确及时的驾驶判断，利于安全、更加智能驾驶。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的交叉口标志标线与信号灯智能感知的方法，可辅助驾驶者识别交通标志牌及道路走向、交通信号、数字倒计时牌等目所能及且又十分重要的交通信息。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于计算机视觉的交叉口标志标线与信号灯智能感知方法，其实现包括以下步骤：

步骤1、结合电子地图信息，开启车载摄像机采集路口视频，并实时检测交通信息；

步骤2、把交叉口视频转换为路口图像帧；

步骤3、对路口图像进行预处理。首先增强路口图像对比度，并转换为二值图像，然后应用形态学滤波，过滤图像中不符合形态学准则的小区域：

步骤4：使用颜色特征和形状特征定位分割交通标志牌，并基于改进的SIFT算法检测并识别。

步骤5：应用圆形度方法和背板颜色信息检测，排除非交通信号等的小区域，分离提取并识别圆形交通信号灯；

步骤6：根据信号灯的安装方法，分离箭头信号灯和数字倒计时器，训练SVM分类器识别箭头信号和倒计时器数值；

步骤7、把提取的信号灯和倒计时器图像从RGB空间转换到HSV空间，进而用颜色直方图对色调H进行分布统计，根据其分布特征来识别交通信号灯的类型；

步骤8：提取车辆前方车道线，采用逆透视变换方法和设置 ROI 感兴趣区域消除透视形变的影响，模板匹配方法识别车道线类型；

步骤9：根据信号灯的安装方法，结合车道线标志牌蓝色底色和矩形形状分离车道线标志牌，并基于改进的SIFT算法检测并识别。

如果检测出信号灯、标志牌、车道线中的任意一种，进行语音播报并屏幕显示，并返回步骤1；

如果检测完毕未检测出信号灯、标志牌、车道线中的任意一种，则直接返回步骤1。

本发明与现有技术相比，其显著优点：1、系统完备：该方法包含对各种交通标志信息的识别，包括信号灯、倒计时器、标志牌和标志线的识别，多重信息检测结果通过语音提醒和显示屏显示，可以实现交叉口对驾驶员的有效安全预警，保证驾驶员安全驾驶。2、使用范围广：该识别方法适应各地交通信号，无论是哪个地区的驾驶员，都能一边开车一边实时地检测各种交叉路口交通信息。

3、便利灵活：该方法不需要对现有交通设施大量改动，在现有基础上通过交通标志检测，可用于便携式车载设备的研发。

附图说明

图1为本发明基于计算机视觉的交叉口标志标线与信号灯智能感知方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明基于计算机视觉的交叉口标志标线与信号灯智能感知方法，包括以下步骤：车载摄像头拍摄路况信息视频；分帧处理拍摄到的视频；对分帧图片预处理，排除非感兴趣区域；使用颜色特征和形状特征定位分割交通标志牌，并基于改进的SIFT算法检测并识别；基于圆形度和背景板信息提取交通信号灯；根据倒计时器与信号灯位置关系和其背景板特征分离信号灯倒计时器，使用SVM分类器识别倒计时器上的数字和箭头信号灯信息；用颜色直方图对色调H进行分布统计，识别交通信号灯颜色；提取车辆前方车道线，采用逆透视变换方法和设置 ROI 感兴趣区域消除透视形变的影响，模板匹配方法识别车道线类型；根据信号灯的安装方法，结合车道线标志牌底色和形状分离车道线标志牌，并基于改进的SIFT算法检测并识别。最后将上述识别结果以语音播放和图像显示两种方式实时输出交叉口交通信号情况，提醒驾驶员交叉口通行规则，辅助驾驶员安全驾驶。

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如附图所示，一种基于计算机视觉的交叉口标志标线与信号灯智能感知技术，其实现包括以下步骤：

第1步，开启车载摄像机采集路口视频，并实时检测交通信息，具体如下：