[发明专利]一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法

说明书

本发明公开了一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法，实现信号灯标定偏转后交通信号灯识别，提高道路交通违章检测系统的鲁棒性；针对交通场景中的摄像头因外界环境而产生偏移的情况，通过显著性检测的图像识别算法，实现标定位置偏移后的信号灯识别，具有准确率高、速度快、操作简单和实时检测的特点，避免了因摄像头镜头偏移而造成交通违章系统瘫痪的问题，减少了交通场景重新标定的复杂过程，解决了交通违章检测系统可靠性不高的问题。

技术领域

本发明涉及一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法，尤其涉及利用图像识别技术针对因外部环境原因造成信号灯标定区域偏移后的交通信号灯识别方法。

背景技术

交通信号灯是规范马路秩序，控制车辆交通有序进行的重要工具，而在车辆违章检测系统中，交通信号灯的识别是一切车辆违章判断的基础，起到了重要的作用。但由于交通场景复杂，违章系统中信号灯区域需要事先进行标定，但室外工作环境复杂，大风和雨水容易造成部分违章检测系统的相机镜头发生偏转，导致交通信号灯标定区域发生偏移，使得信号灯识别有误，而引起违章检测系统瘫痪。针对信号灯标定区域偏移问题，提出了基于显著性计算的交通信号灯识别方法。

为了解决交通信号灯识别问题，国内外学术界、工业界提出了很多方案。其中与本发明较为接近的技术方案包括：吴国庆(基于图像处理的交通灯检测技术[J].现代电子技术,2017,40(8):103-106.)该方法针对整个交通场景进行信号灯的自动识别，通过灰度阈值分割、形态学操作、信号灯颜色分割和Random变化形状检测，得到最终的信号灯区域，进而判断信号灯指示内容；该方法针对成像效果较好的图像，能有效地检测信号灯，但成像质量由相机决定，许多相机拍摄的信号灯中，红灯仅有一小部分为红，单纯通过RGB颜色通道对其进行筛选不能满足后续形状检测的需求，影响信号灯最终的识别结果。吴泽峰(基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法[J].现代电子技术,2016,39(9):160-163.)该方法通过对图像进行颜色分割的方法从背景中分割出交通信号灯区域，利用几何特征对噪声进行滤除，再使用信号灯背板进行二次过滤，最后根据信号灯特征和分类器对信号灯进行识别；该方法对信号灯识别有较好的效果，但该方法单幅图像处理时间为128ms，在复杂的交通违章系统中，会占用大量的CPU处理能力，不能满足实际场景中的应用需求；许明文(基于显著性特征的交通信号灯检测和识别[J].计算机与数字工程,2017(7):1397-1401.)该方法通过显著性检测得到信号灯区域，利用形态学和二次分割的方法提取信号灯区域，最后用SVM分类器对信号灯进行分类识别；该方法通过分类器对信号灯进行识别，有较好的识别效果，但显著性特征稳定性较差，当场景中出现较红绿灯更为显著的目标便会影响系统运行，该特征针对复杂场景中小目标的识别效果并不是非常理想。

综上所述，当前信号灯识别处理方案中存在如下不足：

(1)多数方法通过信号灯颜色特征对信号灯进行提取和检测，但许多相机在红色信号灯的成像上效果欠佳，进而影响了后续信号灯的识别，导致系统识别误差；

(2)方法使用中并未考虑到实际工程中的运行效率问题，信号灯检测方法占用大量CPU处理能力，算法效率不能满足实际需求；

(3)信号灯检测场景选择较为复杂，干扰较多，系统鲁棒性较差，检测算法计算量大。

信号灯检测是整个交通违章检测系统的基础，其准确率决定了违章判断的基础准确率，但由于交通场景较为复杂，摄像机成像效果不稳定，且实际场景中该部分功能不能占用过多的处理器运算性能。而本发明中提出红色先验的显著性检测策略，针对信号灯标定偏移后图像，能有较好的识别效果，且仅占用少量CPU处理能力，能较好的满足实际场景的运行需求。

发明内容

为了解决交通信号灯标定区域偏移问题，本发明提供了一种基于显著性计算的交通信号灯识别方法；为了解决其技术问题所采用的方案包含如下步骤：

步骤1：读入当前交通场景图像F₁，图像宽度为W，高度为H；