基于链码趋势表的交通灯形状识别方法

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交通灯信号识别算法研究总结

交通灯信号识别算法研究总结
复杂场景下交通信号灯的检测与识别:交通信号灯色彩状态识别以及方向指示信号灯识别。

系统框架分为检测、识别与跟踪三部分。

交通信号灯的检测与识别：
采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。

首先建立了交通信号灯的高斯模型，提出了利用高斯向量与多色彩空间结合的图像分割方法。

然后提出基于区域增长与相似性判定
的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。

方向指示灯的识别：
基于canny 算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，然后提出了基于改进hu 不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类方法
交通信号灯的检测主要从颜色和形状的角度考虑。

基于颜色空间的检测方法、基于形状特征的检测方法以及一些综合类方法
基于颜色空间的检测方法：
RGB 色彩空间的阈值分割方法（实时性好，但受光照影响大）
HSI 色彩空间的阈值分割方法（可消除光照影响，但计算量较大）
CIE 色彩空间的阈值分割方法（需根据环境确定参数，不考虑）
HSI空间以色调、饱和度和强度三种基本特征量来感知颜色。

反映了人的视觉系统感知彩色
的方式。

基于形状特征的检测方法
轮廓分析法:
边缘分析法:
模板匹配法:用整幅或部分交通信号灯图形作为模板，通过交通信号灯图像与模板的匹配检
测出交通信号灯。

(较常用)
道路交通信号灯的设置与安装规范：GB14886-2006
兴趣区域(ROI)可选定位图像实际高度的1/3 或1/2 高度.。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法【摘要】本文介绍了一种基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法。

在交通信号灯检测中，面临着复杂的环境和光线变化等挑战。

通过分析投影特征值的原理，提出了一种有效的特征提取方法，并结合信号灯识别算法实现了对交通信号灯的准确识别。

文章还对实验结果进行了详细分析，证明了该方法在交通信号灯检测与识别领域的优势。

未来的研究方向包括进一步优化算法以提升检测和识别准确率，并适应复杂多变的交通场景。

通过本研究，可以为交通信号灯检测技术的发展提供新的思路和方法。

【关键词】交通信号灯、投影特征值、检测、识别、特征提取、算法、实验结果、优势、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景交通信号灯是道路交通中的重要标志，用以指示车辆和行人何时停止和何时通行。

而实现对交通信号灯的自动检测与识别，对于提高交通管理的效率和安全性具有重要意义。

传统的交通信号灯检测与识别方法常常面临着光照变化、遮挡和背景干扰等挑战，使得其性能难以保证。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法以其简单、高效的特点受到了广泛关注。

通过对交通信号灯的投影特征进行提取与分析，可以有效地识别信号灯的位置和状态。

这种方法不仅能够降低计算复杂度，还能够提高检测与识别的准确性和鲁棒性。

研究基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法具有重要意义。

本文将结合交通信号灯检测的挑战、基于投影特征值的原理、特征提取方法、信号灯识别算法以及实验结果分析，探讨该方法在交通管理领域的应用前景。

本文还将总结该方法的优势并展望未来的研究方向，为进一步推动交通信号灯检测与识别技术的发展提供参考。

1.2 研究意义交通信号灯在城市交通管理中起着至关重要的作用，能够有效地引导车辆和行人的通行，减少交通事故的发生。

由于城市交通环境复杂多变，传统的信号灯检测与识别方法存在着一些问题，如对光照、天气等因素的敏感性以及对复杂背景的适应性不足。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法具有许多优势，能够更好地应对复杂的交通环境。

车子如何识别红绿灯的方法

车子如何识别红绿灯的方法
车辆识别红绿灯通常使用计算机视觉技术，可以通过以下方法进行：
1. 图像处理：车辆上安装的摄像头会实时拍摄道路上的交通信号灯图像。

然后通过图像处理算法，包括边缘检测、颜色分割、形状分析等技术来提取出交通信号灯的特征。

2. 特征提取：在图像处理的基础上，提取出交通信号灯的一些特征，如颜色、形状和位置等。

红绿灯一般是圆形或者椭圆形，且有较明显的红、黄、绿三种颜色。

3. 特征分类：通过机器学习算法，将提取到的特征与预先训练好的模型进行比对和匹配，从而确定交通信号灯的类型（红灯、绿灯或黄灯）。

4. 决策判断：根据预测的结果，车辆可以采取相应的行动，比如减速、停止或加速等，以确保交通安全。

需要注意的是，车辆识别红绿灯的方法可能因车型、设备和软件的不同而有所区别，目前一般的自动驾驶系统或辅助驾驶系统都会采用类似的图像处理和机器学习技术来实现红绿灯识别。

同时，为了保证可靠性和安全性，通常还需要考虑多种因素，如天气状况、光照条件等来调整和优化算法。

基于深度学习的交通信号灯识别技术

基于深度学习的交通信号灯识别技术近年来，深度学习技术的快速发展，为交通信号灯识别技术的研究提供了更广阔的空间和更完美的解决方案。

交通信号灯识别技术作为人工智能技术在交通领域的应用，能够提高交通管理的效率，减少交通事故的发生，为交通行业的发展带来巨大的推动作用。

本文将讨论基于深度学习的交通信号灯识别技术的原理、应用和发展趋势。

一、原理基于深度学习的交通信号灯识别技术的原理是通过训练相应的深度学习模型，从道路视频中提取信号灯的图像信息进行分析和判断。

其主要包括以下几个步骤：1.数据采集：通过安装相应的传感器和摄像头，采集车辆行驶时途经的交通信号灯图像。

2.数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，如灰度化、缩放等操作，以方便后续的特征提取。

3.特征提取：通过深度学习模型对图像数据进行特征提取，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型。

4.分类判断：根据提取到的特征以及预置的分类标准，对交通信号灯进行分类判断，确定其处于红灯、绿灯或黄灯状态。

二、应用基于深度学习的交通信号灯识别技术在交通管理和交通安全方面具有广泛的应用价值。

在交通管理方面，该技术可用于交通信号灯的自动控制，提高了道路通行的效率；在交通安全方面，该技术可与驾驶辅助系统相结合，提高车辆驾驶的安全性，避免交通事故的发生。

例如，该技术可应用于交叉口的交通流量控制：当交通流量较大时，交通信号灯适时调整为绿灯，确保车辆顺畅通行；当交通流量逐渐减少时，交通信号灯调整为黄灯，提醒驾驶员减速；当交通流量较小时，交通信号灯调整为红灯，避免车辆出现拥堵现象。

该技术还可应用于交通警示设施的智能管理，通过对交通信号灯的实时监测，及时预警车辆驾驶员，避免交通事故的发生。

三、发展趋势基于深度学习的交通信号灯识别技术目前已经在交通领域得到广泛应用，随着深度学习技术的不断进步和应用场景的不断扩展，该技术的发展前景仍然十分广阔。

一方面，随着5G技术、智能城市的建设以及自动驾驶技术的发展，基于深度学习的交通信号灯识别技术将得到更广泛的应用，为交通行业的发展带来更大的贡献。

基于深度学习的交通信号灯图像识别算法研究

基于深度学习的交通信号灯图像识别算法研究交通信号灯是城市交通中不可或缺的一环。

对于汽车和行人来说，红绿灯的作用是至关重要的。

随着信息技术的快速发展和深度学习算法的广泛应用，交通信号灯图像识别算法也得到了广泛关注。

本文将介绍交通信号灯图像识别算法的基本原理和主要应用。

一、交通信号灯图像识别算法的基本原理交通信号灯图像识别算法的基本原理是利用计算机视觉技术，通过对交通信号灯的颜色和亮度进行分析，实现对交通信号灯状态的自动检测和识别。

交通信号灯图像识别算法一般分为以下几个步骤：1. 图像预处理：图像预处理是交通信号灯图像识别算法的第一步。

通过图像预处理可以实现对图像的去噪、灰度化等操作，从而提高后续图像处理的精度和效率。

2. 特征提取：特征提取是交通信号灯图像识别算法的核心步骤。

通过特征提取可以实现对交通信号灯的颜色、形状、亮度等特征进行分析和提取，从而实现对交通信号灯状态的自动检测和识别。

3. 特征分类：特征分类是交通信号灯图像识别算法的最后一步。

通过特征分类可以将提取出的特征与预设的交通信号灯状态进行比对，并最终判断出交通信号灯的状态。

二、交通信号灯图像识别算法的主要应用交通信号灯图像识别算法主要应用于智能交通系统、自动驾驶车辆等领域。

在智能交通系统中，交通信号灯图像识别算法可以实现对交通信号灯状态的自动监测和识别，从而为车辆和行人提供更加安全和便捷的交通环境。

在自动驾驶车辆领域，交通信号灯图像识别算法可以实现对交通信号灯状态的实时检测和识别，从而为自动驾驶车辆提供更加准确和安全的路况判断。

三、交通信号灯图像识别算法的研究挑战及发展趋势交通信号灯图像识别算法的研究存在着一些挑战。

首先是交通信号灯的颜色和亮度变化较大，这会影响交通信号灯图像识别算法的精度。

其次是交通信号灯的遮挡和反光问题，这会影响交通信号灯图像识别算法的稳定性和鲁棒性。

为了解决这些挑战，目前研究者主要采取以下几种方法：1. 引入深度学习技术，利用深度卷积神经网络等算法来实现对交通信号灯的特征提取和分类。

自动驾驶技术中的交通信号识别算法

自动驾驶技术中的交通信号识别算法随着科技的快速发展和人们对智能交通的追求，自动驾驶技术成为了当今热门的研究领域之一。

作为核心组成部分之一，交通信号识别算法在自动驾驶技术中起着至关重要的作用。

本文将探讨自动驾驶技术中的交通信号识别算法的发展现状、挑战和未来发展方向。

一、交通信号识别算法的发展现状交通信号识别算法是自动驾驶技术的关键部分之一，指的是通过计算机视觉技术来识别道路上的交通信号灯。

过去几十年，研究人员利用图像处理和模式识别等技术，不断改进并优化交通信号识别算法。

目前，针对交通信号的识别算法主要分为颜色识别、形状识别和机器学习三种主要方法。

首先，基于颜色的交通信号识别算法是最为常见的方法之一。

通过对信号灯图像进行颜色分析，识别出红、黄、绿三种颜色，从而判断交通信号的状态。

这种方法简单直接，并且在实践中取得了较好的效果。

然而，由于光线变化和环境噪声等因素的影响，仍然存在着一定的误识别率和误检率。

其次，形状识别算法在交通信号识别领域也取得了一定的进展。

该算法主要基于信号灯的轮廓特征，通过提取和匹配轮廓形状来判断交通信号的类型。

相比于颜色识别算法，形状识别算法在一些特殊场景下具有较好的鲁棒性。

然而，由于交通信号灯的外观形状存在很大的多样性，在实际应用中存在一定的局限性。

最后，机器学习算法被广泛应用于交通信号识别领域。

通过利用大量的样本数据进行训练，机器学习算法能够自动学习和提取交通信号的特征，并进行有效的分类识别。

由于机器学习算法的优势，如支持向量机、神经网络和深度学习等算法被广泛运用于交通信号识别中。

二、交通信号识别算法面临的挑战虽然交通信号识别算法在自动驾驶技术中发挥着重要作用，但目前仍然面临着一些挑战。

首先，交通信号灯的形状和外观在不同的道路和地区之间存在差异，导致算法的泛化能力较差。

此外，光照条件、天气状况和摄像机视角等因素也会对交通信号识别算法的准确性和稳定性造成一定的影响。

另外，交通信号灯的变化和动态性也给算法的设计带来了一定的挑战。

《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》范文

《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在交通标志识别领域的应用逐渐受到广泛关注。

交通标志识别是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、辅助驾驶和自动驾驶技术具有重要意义。

本文提出了一种基于深度学习的交通标志识别方法，并利用FPGA（现场可编程门阵列）进行验证。

二、交通标志识别的重要性交通标志是道路交通设施的重要组成部分，它们为驾驶员提供了重要的道路信息和交通规则。

然而，由于道路环境的复杂性和多变性，传统的交通标志识别方法往往难以满足实际需求。

因此，研究基于深度学习的交通标志识别方法具有重要意义。

三、基于深度学习的交通标志识别方法1. 数据集准备：首先，需要准备一个包含各种交通标志的图像数据集。

数据集应包括不同类型、不同大小、不同背景和不同光照条件下的交通标志图像。

2. 模型选择与训练：选择合适的深度学习模型进行训练。

常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

通过大量数据集的迭代训练，使模型能够学习到交通标志的特征和规律。

3. 特征提取与分类：在模型训练完成后，可以利用模型的输出进行特征提取和分类。

通过提取交通标志的形状、颜色、纹理等特征，实现交通标志的准确识别和分类。

四、FPGA验证1. 硬件平台设计：为了实现基于FPGA的交通标志识别系统，需要设计相应的硬件平台。

包括FPGA芯片、图像传感器、存储器等组件的选型和连接。

2. 软件算法实现：在硬件平台的基础上，需要编写相应的软件算法实现交通标志识别的功能。

利用高级编程语言（如C/C++）对深度学习模型进行优化和加速，使其能够在FPGA上高效运行。

3. 验证与测试：通过实际道路环境的测试，验证基于FPGA 的交通标志识别系统的性能和准确性。

比较系统在不同光照、不同背景和不同速度下的识别效果，评估系统的实时性和鲁棒性。

五、实验结果与分析通过实验验证了本文提出的基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证的可行性。

基于图像识别的交通信号灯控制算法研究

基于图像识别的交通信号灯控制算法研究交通信号灯是城市交通管理中非常重要的一部分，它们的合理控制可以有效减少交通事故、缓解交通拥堵并提高道路通行效率。

而基于图像识别的交通信号灯控制算法是近年来研究的热点之一。

本文将围绕这一主题展开讨论，探索基于图像识别的交通信号灯控制算法的研究现状和挑战以及未来发展方向。

首先，我们来介绍基于图像识别的交通信号灯控制算法的基本原理。

该算法主要基于计算机视觉技术，通过对交通场景中的图像进行处理和分析，识别出信号灯的状态（红灯、绿灯、黄灯）。

这一过程主要包括图像的获取、预处理、特征提取和分类等步骤。

具体而言，图像从摄像头获取后，将进行去噪、图像增强等预处理工作，然后提取图像的特征，如颜色、形状等，最后使用分类算法对图像进行分类识别。

常用的分类算法包括支持向量机、深度学习等。

目前，基于图像识别的交通信号灯控制算法还存在一些挑战和问题。

首先，图像质量和光线条件会对算法的性能产生较大影响。

如果图像模糊或光线不足，会导致识别的准确率下降。

其次，算法的实时性要求较高。

在实际应用中，交通信号灯通常需要快速响应，因此，算法需要具备较高的实时性能。

另外，交通场景中车辆的数量和速度变化动态，这也给算法的设计带来了一定的挑战。

针对上述问题和挑战，研究者们提出了一系列的改进和优化策略。

首先，可以通过改进图像处理算法来提高图像质量。

例如，采用图像增强技术、去除图像噪声等，使得图像更加清晰，从而提高识别准确率。

其次，可以通过设计高效的特征提取算法，提取更具有区分度的特征。

例如，可以采用颜色直方图、方向梯度直方图等特征表示方式，提高分类的准确性。

此外，深度学习是当前图像识别领域的热门技术，其在交通信号灯识别方面也有广泛应用。

深度学习模型可以自动学习图像的特征表示，相比传统方法更具优势。

未来，基于图像识别的交通信号灯控制算法还有许多发展方向。

首先，算法应该更加关注交通实际场景的特点，提高对复杂交通场景的识别能力。

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不能用于复杂、边较多的图形识别；（）２算法中链码趋势表的建立是依靠实验数据进行调整，尚不能检测不同图形的冲突情况。对于链码趋势表的推广，进一步需要研究趋势表在不同类型图形中如何科学地取值，以达到匹配程度和准确程度平衡。参考文献
表１各方向箭头的麓码趋势表
ＵＳＩＡ：ＥＥＥｅｓ２０Ｐｒｓ，０７．
［】ＯｍａｈＭ，ＯｃｉＳＴａｃＬｇｔＤｅｅｔｎｗｔＣｌｒａｄ２ｃｉｍａｈ．ｒｆｉｈｔｃｏｉｏｏｎｉｉｈ
Ｃｏｆ：ｎｅｎｎ￣ｅｃｏＭａｕｆｃｕｉｇｒｎａｔｒｎＡｕｏｔｍａｉｎ．ＷａｈｎｔｎｔｏｓｉｇｏＤ．Ｃ．，
再结合趋势表的匹配率，则可判断出箭头的形状。为提高识别的准确性，在得到结果后需要到原图中与背景做进一步确
纯色和高亮度特征确定候选区域，通过颜色过滤和颜色增强，进一步减小待处理区域范围。使用轮廓跟踪算法得到目标边
界链码，结合不同方向箭头的特征，通过对链码趋势匹配的判断，得到识别结果。
２系统处理过程
系统整个处理过程如图Ｉ所示。
图２交通灯视频截图图３经过色过滤后的酉像
厂ｖ＝ｆ．）
比较常用的交通灯形状识别方法是基于模板的匹配进行识别，为提高识别准确率，文献［还对识别结果和原图做比６】
较，检查交通灯周围环境及附属物体是否符合预期。但国内外对交通灯识别都是针对圆形交通灯＿，２没有处理在国内常Ｉ
见的箭头方向交通灯。
ＤＯＩ１．９９．ｓ．００３２．０１１．５：０３６／ｉｎ１０ —４８２１．５００ｊｓ
１概述
交通灯的识别是目前智能交通系统中的一个研究热点，
以实现自动驾驶或辅助色弱色盲人士驾驶 …。在对交通灯颜色特征处理上有多种不同的方法，文献Ｉ通过转换ＲＢ到２】Ｇ
中图分类号：Ｐ８Ｔ１
基于链码趋势表的交通灯形状识别方法
何海涛，宋健
（四川理工学院计算机学院，四川自贡６３（）４０｝０
摘
要：设计一种交通灯箭头形状识别方法，提出链码趋势表的概念。根据交通灯颜色特征，在ＲＢ颜色空间内进行颜色过滤和颜色加Ｇ
基金项目：人工智能四川省重点实验室基金资助项目 “ 智能交通系
统的图像信息处理方法研究”（０Ｒ０１２８Ｋ１）０
作者简介：何海涛（７一）男，师、１５，讲９硕士，主研方向：人工智能，
嵌入式系统，图形图像处理；宋图１系统处理过程健，讲师、硕士
［ｙｗｏｄ］ＩｔｌｅｔｒｎｐｒＳｓｍ（Ｓ；ｈｉｏｅｔｎｂｅｔｆｃｌｈ；ｈｐｃｇｉｏＫｅｒｓｎｅｉｎａｓｏｔｙｔＩ）ｃａｃｄ；ｒｄｔｌ；ｒｆｇｔｓａｅｒｏｎｔｎｌｇＴｅＴｎｅａａｉｉｅｉ
４结束语
本文使用链码趋势表来进行图形检测，使基于链码的目标匹配鲁棒性更强，能识别一些大致相似的目标。与基于模板的识别算法、智能学习算法等相比，本文的算法简单，时间复杂度低，可用于轮廓简单、由直线组成的Ｆ标识别。算ｔ
法局限性有：（）１链码在用于表示曲线时趋势表较庞大且较难建立，故
Ｂｉｎ，ｉａＩ．．２０．ｅｉｇＣｈｎ：ｓｎ】０９ｊ，
［１ＳｅｅｕＯｚｕｅＲｅｍｉＡＲｂｓＶｄｏＢａｅｒｆｃ３ｈｎＹｈ，ｇｎｒＵ，ｄｌＫ．ｏｕｔｉｅｓｄＴａｆｌｉＬｔＤｔｃｉｎＡｌｏｉｍｒＩｔｌｇｎｅｉｌｓＣ／ｒｃｆｉｅｅｔｇｒｈｆｎｅｌｅｔＶｈｃｅ［］Ｐｏ．ｏｏｔｏｉ／
ｃｌｒｉｆｒｔｎｉｏｏｎｏｍａｉｎＲＧＢｏｏｐｃｙｔｏｏｅｔｅｆｔａｆｃｌｈ，ａｄｇｔｔｅｃｎｉａｅａｅｓｅｍｅｔｉａｅｕｉｇｃｎｏｒｔａｋｎｏｃｌｒｓａｅｂｈｅｃｌｒｆａｈｒｏｒｆｉｉｔｎｅｓｈａｄｄｔｒａ，ｓｇｎｓｍｇｓｎｏｔｕｒｃｉｇｇ
ＥｇＩｆｒｔｎＣ］Ｐｏ．ｏｔｅｎＩＥＩｔｒａｉｎｌｄｅｎｏｍａｏ［／ｒｃｆｈ２ｄＥＥｎｅｔａｉ／ｎｏ
ＣｏｆｒｎｃｏＣｏｎｅｅｅｎｍｐｕｅｉｎｅａｄｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙｔｒＳｃｅｃｎＩｆｒｔｃｎｌｇ．ｏ
和其他目标相比，其对比度较大。为提取出红绿颜色，本文参考文献【，１２７，结合实际的视频图像分析，确定交通灯的颜色区间为（１０ａｄｇ２８ａｄｂ２６ｒ（１４ａｄ＞６６ｎ＜０ｎ＜】Ｊｒ９ｎ１０ｏ＜ａｄ＞６）ｎ１０，为使得到的轮廓更清晰，笔者适当放宽了颜色范围。图３是经过颜色过滤后的图像，可以看出图中交通灯
强，得到交通灯候选区域；用轮廓跟踪算法分割图像，到目轮廓链码；计算链码在链码趋势表中的匹配率，结合箭头的对称特征和利得标
边长度比例特征得到交通灯箭头匹配率，并根据实验数据确定识别区间。实验结果表明，该方法的识别准确率较高。
关健诃：智能交通系统；链码；趋势表；交通灯；形状识别
色彩空间。针对不同应用场合，上述处理方法各有优劣，如文献［】５更突出实时性，文献【】３在识别准确率方面更高。
的轮廓。对其进行图像增强，去掉图像中多余的颜色，并根据红色和绿色的条件把图像分别进行红色和绿色２次提取，将其分别转换为灰度图像等待下一步处理，具体公式为：
ｄｓｅｎｂｅｓａｅｉｅｅｍｉｅｙｔｅｓａｉｔｃ．ｘｅｉｎａｅｕｔｓｎｉｅｓｖｒｙｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｆｈｒｐｏｅｌｏｉｉｃｒｉｌｃｌｓｄｔｒｎｄｂｔｔｉｓＥｐｒｍｅｔｌｓｌｓｕｉｇｖｄｏｅｉｆｅｔｎｓｅｐｏｓｄａｇｒｔｈｓｒｆｈｖｔｈｍ，
收稿日期：２１— —１０１３１０
Ｅｍｉｕｅｈ＠ｍａ．ｒ — ａ：ｓｓｈｔｇｉｃｎｌｌｏ
ｔ０６
计
算机Biblioteka 工程２１年８月５日０１
理过程中同一个目标同时匹配多个方向箭头的趋势表，而且
某些特殊图形也会碰巧与趋势表相匹配，为此，在对箭头形
［］ＫｉＹＫ，ｍ１ｍＫｉＫＲａｉｒｆｃＬｇｔｃｇｉｏｙ￣ｅｌｍｅＴａｉｈｏｎｔｎＳｓｍＴｉＲｅｉｆｒＣｌｉｏｅｃｅｃｓＣ／ｒｃｆｔｅ４ｈｎｅｎｔｎｌｏｏｏＶｓｎＤｆｉｉ［］Ｐｏ．ｏｈｔＩｔｒａｏａｒｉｉｎｅ／ｉ
状检测时，增加对称匹配和比例匹配这２个特征来判定箭头
的方向：（）１对称匹配检测箭头是左右对称还是上下对称，其匹配率可以通过相反方向的链码个数来计算。（）２比例匹配检测箭头各条边的比例，其匹配率同样可通
过链码计算得到。
因为不同方向箭头的对称匹配和比例匹配是不一样的，
一』９＋２ｇ０６ｌ × ０ ×＋２× ｏｒ・４９．２０
Ｃ呲＝｛，ｇ（＋ｇ＋ｂ＞４１ａｄ（８）ｎ占一ｂ＜３）１）
从图像处理速度上考虑，本文在ＲＢ空间利用交通灯的Ｇ
ｄ＝｛，（＋ｇ＋ｂ＞１３ａｄ（一ｂ＞２）５）ｎ，０｝
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｅｃ，ｉｈａｉｅｓｙｏｃｎｅｎｎｉｅｒｇＺｇｎ４０｝，ｈｎ）ＳｈｏｍｐｔｒｉｎｅＳｃｕｎＵｎｖｒｉｆｉｃｄＥｇｎｅｉ，ｉｏｇ６３（ＣｉａｏＣＳｔＳｅａｎ０
ＴａｃＬｉｈｈｐｃｇｉｉｎＭｅｈｄｒｆｇｔａｅＲｅｏｎｔｏｔｏｉＳ
ＢａｅｎＣｈｉｄｒｎａｌｓｄ０ａｎＣｏｅＴｅｄＴｂｅ
ＨＥｉｔｏＳｏＮＧｉｎＨａ —ａ．Ｊａ
第３７卷第１期５
Ｖｌ．７Ｏ３１
・
计
算
机
工
程
２１０１年８月
Ａｕｇｓ２１ｕｔ０１
ＮＯ．５１
ＣｏｐｅｇｎｅｒｎｍｕｔｒＥｎｉｅｉｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：００３２（１１５．３文献标识码：１０－４８０１５ｌ＿２）— 昏ｏＡ