[发明专利]一种基于视频检测交通信号灯的方法及装置

权利要求书

1.一种基于视频检测交通信号灯的方法，用于根据拍摄的交通信号灯图像，判断交通信号灯的状态，其特征在于，包括步骤：

将获取的所述图像转换为HSV数据格式，得到该图像各像素点的色度、饱和度和亮度信息，并基于亮度信息将该图像二值化，确定该图像中的疑似亮灯区域；

根据所述图像中各像素点的色度值确定其对应的颜色分类；

根据各像素点的颜色分类及其饱和度和亮度信息，确定各像素点的颜色特征值；

根据各像素点的颜色特征值，用交通信号灯各自区域的所有像素点的颜色特征值之和减去该区域对应的偏色消除阈值得到该区域的区域颜色特征值；

根据交通信号灯各自区域的区域颜色特征值和疑似亮灯区域信息，确定交通信号灯各自的初步状态；

根据交通信号灯各自的初步状态，将区域颜色特征值作为一个样本组成交通信号灯各自点亮和关闭状态样本库，并根据样本库建立交通信号灯各自点亮和关闭状态高斯模型，并计算所述高斯模型的均值和标准差；

判断交通信号灯各自区域的区域颜色特征值属于哪种高斯模型，若仅有一个区域颜色特征值属于其对应交通信号灯点亮状态的高斯模型，则判定该区域颜色特征值对应的交通信号灯处于点亮状态，否则判定交通信号灯全关闭；

其中，所述根据交通信号灯各自区域的区域颜色特征值和疑似亮灯区域信息，确定交通信号灯各自的初步状态，包括步骤：

比较交通信号灯各自的区域颜色特征值，找出最大值；

若疑似亮灯区域中含有该最大值对应的交通信号灯区域，则认为该交通信号灯区域对应的交通信号灯点亮，否则认为所有交通信号灯均关闭。

2.根据权利要求1所述的基于视频检测交通信号灯的方法，其特征在于，所述基于亮度信息将该图像二值化，确定该图像中的疑似亮灯区域，包括步骤：

基于亮度信息将所述图像转换为二值化图像；

判断二值化图像中交通信号灯对应区域的高亮部分面积占所述二值化图像总面积的比例是否大于第一比例值，若大于第一比例值，则认为该交通信号灯对应的区域为疑似亮灯区域。

3.根据权利要求1所述的基于视频检测交通信号灯的方法，其特征在于，所述颜色分类包括红黄色、绿色和无效颜色，分类方法如下：

若H_ij>330或者H_ij≤75，则确定该像素点对应的颜色分类为红黄色；

若75<H_ij<210，则确定该像素点对应的颜色分类为绿色；

若210≤H_ij≤330，则确定该像素点对应的颜色分类为无效颜色；

其中H_ij表示坐标为(i,j)的像素点的色度值，其中i和j为像素点的坐标。

4.根据权利要求3所述的基于视频检测交通信号灯的方法，其特征在于，所述颜色特征值包括红黄色特征值和绿色特征值，所述根据各像素点的颜色分类及其饱和度和亮度信息，确定各像素点的颜色特征值，具体包括步骤：

若像素点颜色分类属于红黄色，则其红黄特征值为其饱和度和亮度的乘积，而其绿色特征值为0；

若像素点颜色分类属于绿色，则其绿色特征值为其饱和度和亮度的乘积，而其红黄特征值为0；

若像素点颜色分类属于无效颜色，则其红黄色特征值和绿色特征值均为0。

5.根据权利要求4所述的基于视频检测交通信号灯的方法，其特征在于，所述交通信号灯包括红灯、绿灯和黄灯，在所述图像中具有对应的区域，分别为红灯区域、绿灯区域和黄灯区域，所述偏色消除阈值包括红黄色偏色消除阈值和绿色偏色消除阈值，红灯区域和黄灯区域对应的偏色消除阈值为红黄偏色消除阈值，绿灯区域对应的偏色消除阈值为绿色偏色消除阈值，所述偏色消除阈值确定方法包括步骤：

将红灯区域内的绿色特征值的总和作为绿色偏色样本，将绿灯区域内的红黄色特征值的总和作为红黄色偏色样本，分别建立绿色偏色样本数组和红黄色偏色样本数组并实时更新；

从绿色偏色样本数组中由大到小按照第二比例值取样，计算取样样本的均值作为绿色偏色消除阈值，从红黄色偏色样本数组中由大到小按照第二比例值取样，计算取样样本的均值作为红黄色偏色消除阈值。