[发明专利]基于无人驾驶平台的交通信号灯检测识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于无人驾驶平台的交通信号灯检测识别方法及系统，涉及图像处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：获得车辆前方道路图像；确立图像上半部为感兴趣区域；将所述感兴趣区域的图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，得到HSI分量图；分割出交通灯信号灯候选区域；对分割出的交通信号灯候选区域进行形态学开运算，平滑区域边界，去掉目标外的孤立点；为每类交通信号灯构造样本库，对其候选区域进行特征提取；利用分类器对获取的交通信号灯区域进行分类，获取交通信号灯的状态信息。所述方法具有识别速度快、准确度高等优点。

技术领域

本发明涉及图像的处理方法技术领域，尤其涉及一种基于无人驾驶平台的交通信号灯检测识别方法及系统。

背景技术

随着经济的发展，汽车数量不断增加，交通压力增大，交通问题频繁发生，道路交通安全已经成为刻不容缓的问题，根据联合国统计，全世界每年约有120万人死于交通事故，带来了严重的经济损失和人员伤亡。城市道路中，交通路口是拥堵和事故的高发地段，其中，交通信号灯包含重要的交通信息，获取这些信息对于车辆的正常行驶来说非常重要。对于机动车驾驶员来说这不算难事，但对于搭载有辅助驾驶系统的车辆或无人驾驶车辆来说，如何准确识别交通信号灯的状态则成为研究人员十分关心的问题。

公开号为106803064A的专利文献中公开了一种交通灯快速识别方法，该方法在RGB颜色空间中进行图像分割后通过“十字验证”方法对交通灯进行识别，虽然可以在一定程度上提高识别速度，但RGB颜色空间易受光照影响导致图像分割结果不准确，不能很好地保证检测精度；公开号为CN106909937A的专利文献中公开了一种交通信号灯识别方法、车辆控制方法、装置及车辆，该方法通过将RGB颜色空间转换到HSI颜色空间后进行图像分割并通过预设分类器进行分类，虽然避免了光照的影响，但该方法进行局部动态阈值分割时仅考虑S分量进行，识别准确性差，且使用的分类器速度低，检测速度慢。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何提供一种识别速度快、准确度高的基于无人驾驶平台的交通信号灯检测识别方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种基于无人驾驶平台的交通信号灯检测识别方法，其特征在于包括如下步骤：

获得车辆前方道路图像；

确立图像上半部为感兴趣区域；

将所述感兴趣区域的图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，得到HSI分量图；

对所述HSI分量图的H分量及S分量进行阈值分割，分割出交通灯信号灯候选区域；

对分割出的交通信号灯候选区域进行形态学开运算，平滑区域边界，去掉目标外的孤立点；

为每类交通信号灯构造样本库，对其候选区域进行特征提取；

通过所述的样本候选区域特征训练分类器，利用分类器对获取的交通信号灯区域进行分类，获取交通信号灯的状态信息。

进一步的技术方案在于：将RGB颜色空间转换成HSI颜色空间的方法如下：

采用以下公式将所述感兴趣区域的图像进行转换：

R，G和B分别为感兴趣区域的像素点的R分量、G分量和B分量；

H、S、I分别为HSI分量图的H分量、S分量以及I分量。

进一步的技术方案在于，所述的对所述HSI分量图的H分量和S分量进行阈值分割包括下述具体步骤：

将所述HSI分量图中H分量及S分量的值在规定范围内的像素点作为候选点；