城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计
来源期刊：控制与决策2014年第1期
论文作者：蔡自兴 谷明琴
文章页码：163 - 167
关键词：交通信号灯检测;交通信号灯识别;Kalman跟踪;隐马尔科夫模型;
摘 要：根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置.将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr空间,分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域,利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置.用Gabor小波和2维独立分量分析提取感兴趣区域的特征,送入最近邻分类器分类信号灯的类型.用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型,并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态.实验结果表明,该算法能可靠、准确地识别出信号灯,并有效地估计出信号灯的状态.
蔡自兴1，谷明琴2
1. 中南大学信息科学与工程学院2. 奇瑞前瞻技术科学院
摘 要：根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置.将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr空间,分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域,利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置.用Gabor小波和2维独立分量分析提取感兴趣区域的特征,送入最近邻分类器分类信号灯的类型.用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型,并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态.实验结果表明,该算法能可靠、准确地识别出信号灯,并有效地估计出信号灯的状态.
关键词：交通信号灯检测;交通信号灯识别;Kalman跟踪;隐马尔科夫模型;
