交通信号灯识别现状研究
交通信号灯调研报告
交通信号灯调研报告《交通信号灯调研报告》一、调研目的交通信号灯是城市交通运行管理的重要设施，它对交通的流畅和安全有着重要的影响。
本次调研的目的是为了了解城市交通信号灯的设置情况、运行效果以及存在的问题，为提升城市交通运行管理水平提供科学依据。
二、调研方法1. 实地调研：选择城市主干道、交叉口等重要交通路段进行实地观察和记录，了解信号灯的种类、设置位置以及运行情况。
2. 问卷调查：向交通警察、交通管理部门、市民等相关人员发放问卷，了解他们对交通信号灯的看法和意见。
3. 数据分析：收集、整理相关数据，进行分析对比，查找问题所在并提出解决方案。
三、调研结果1. 信号灯设置情况：根据实地调研和数据分析，城市交通信号灯的设置比较齐全，覆盖范围较广，满足了城市交通的需要。
2. 运行效果：交通信号灯的运行效果整体良好，能够有效引导车辆和行人，减少交通拥堵和事故发生。
3. 存在问题：部分交通信号灯在高峰期无法满足交通需求，导致交通拥堵的情况较为突出；部分信号灯设置不合理，存在盲区或者经济浪费的情况。
四、建议1. 调整信号灯配时方案：结合交通的实际情况，调整信号灯的配时方案，提高信号灯的运行效率。
2. 加强监管和维护：加强对信号灯的监管和维护力度，确保信号灯的正常运行和维护设施的完好。
3. 完善信号灯设置：对于存在问题的信号灯，进行重新调整和设置，以提高交通的运行效果。
五、结论本次调研发现城市交通信号灯在一定程度上能够满足城市交通运行的需求，但仍存在一些问题需要解决。
通过合理调整信号灯配时方案、加强监管和维护以及完善信号灯设置等措施，可进一步提高城市交通运行管理水平，为城市交通运行提供更好的条件。
交通信号灯调研报告
交通信号灯调研报告交通信号灯调研报告一、调研目的交通信号灯是现代城市交通管理中的重要组成部分，对于交通规划和交通安全至关重要。
本次调研旨在了解交通信号灯的现状和存在的问题，为交通管理部门提供参考意见和对策建议。
二、调研方法本次调研采用问卷调查的方式，共设计了100份问卷，针对不同交通岗位的人员和各个年龄层次的群体进行了调查。
问卷内容包括对交通信号灯的满意度、使用频率、存在问题和改进建议等。
三、调研结果根据问卷调查的结果，得出以下结论：1.对交通信号灯的满意度较高。
超过70%的受访者对交通信号灯的效果和工作状态表示满意，认为它能有效控制交通流量，提高交通安全性。
2.交通信号灯的使用频率较高。
大部分受访者每天都会经过交通信号灯，其中超过60%的人表示每天都要经过2次以上。
3.存在的主要问题是信号灯时长不合理。
超过50%的受访者认为交通信号灯的时间设置不合理，导致等待时间过长，影响交通效率。
特别是在交通低峰时段，信号灯时间过长的情况更为突出。
4.部分交通信号灯损坏或失灵。
近30%的受访者表示经常遇到交通信号灯损坏或失灵的情况，给交通出行带来了困扰和不便。
5.对于改进建议，受访者提出了以下意见：- 加强信号灯时长的调整，根据交通流量情况和时间段灵活设定信号灯的时长。
- 定期维护和检修交通信号灯设备，及时消除故障和损坏。
- 通过配合交通指挥员和交警的人工调控，提高信号灯的运行效率和适应性。
四、对策建议根据调研结果和受访者的意见，提出以下对策建议：1.优化信号灯时间设置。
根据交通流量和时间段的变化，科学合理地设置信号灯的时长。
可以采用动态调整的方式，通过交通监控设备获取实时交通数据，进行信号灯时间的调整，提高交通流畅度和效率。
2.加强设备维护和检修。
交通信号灯是机电设备，定期维护和检修是确保其正常工作的前提。
交通管理部门应加强对信号灯设备的维护和日常巡检，及时发现设备故障和损坏，并及时修复。
3.加强交通指挥员和交警的人工调控。
2024年交通信号灯市场分析现状
2024年交通信号灯市场分析现状引言交通信号灯是城市交通管理中的重要组成部分，主要用于控制交通流量，提高道路安全性。
随着城市化进程的加速和交通拥堵问题的日益凸显，交通信号灯市场也迎来了新的机遇和挑战。
本文将对当前交通信号灯市场的现状进行分析。
市场规模交通信号灯市场规模庞大且呈现稳步增长的趋势。
据市场调研机构统计数据显示，2019年全球交通信号灯市场规模达到XX亿美元，预计到2025年将达到XX亿美元。
中国作为全球最大的交通信号灯生产和消费国家，市场规模逐年增长，2019年中国交通信号灯市场规模达到XX亿元。
市场竞争格局当前交通信号灯市场竞争激烈，主要由一些大型跨国公司和本土企业主导。
跨国公司如Siemens AG、Philips Lighting和Econolite Group等在全球范围内占据着重要的市场份额。
另外，中国本土企业如海信、戴尔信号与宝航科技等也在市场中具有一定的影响力。
市场增长驱动因素交通拥堵和交通安全是驱动交通信号灯市场增长的关键因素。
随着全球城市化进程加速，交通拥堵问题日益突出，城市交通管理部门积极采取措施推动交通信号灯更新换代，提高交通效率。
此外，交通事故频发也加大了人们对交通安全性的关注，进一步促进了交通信号灯市场的发展。
市场挑战和机遇挑战1.技术更新迭代：交通信号灯市场的竞争激烈，技术更新换代速度快，企业需要不断推陈出新，提供更加智能化的产品。
2.成本压力：市场价格竞争激烈，产品成本控制成为企业面临的挑战之一。
机遇1.建设智慧城市：智能交通信号灯在智慧城市建设中扮演着重要角色，市场前景广阔。
2.新能源交通工具的发展：随着电动汽车和无人驾驶车辆的普及，交通信号灯需要适应新的交通工具，为市场提供了机遇。
市场前景与趋势随着技术的不断发展和城市交通管理水平的提高，交通信号灯市场有望继续保持稳定增长。
未来市场将呈现以下几个趋势：1.智能化产品需求增加：智能交通信号灯将成为市场的主导趋势，具备智能监测、自适应控制和网络连接等新功能。
交通信号灯调研报告
交通信号灯调研报告交通信号灯调研报告为了进一步了解交通信号灯的使用情况和存在的问题，我们开展了一次调研活动。
通过问卷调查和实地观察，我们收集了大量的数据和意见，并进一步分析和总结，形成如下报告：一、调研目的：1. 了解交通信号灯的使用情况，包括交通信号灯的种类、数量和布局等方面的信息。
2. 分析交通信号灯存在的问题，包括信号灯配时不合理、信号灯显示不清晰等方面的问题。
3. 提出改进交通信号灯的建议，以提高交通安全性和交通效率。
二、调研方法：1. 问卷调查：我们设计了一份针对交通信号灯使用者的问卷，通过向交通信号灯使用者进行访问调查，获得了大约200份有效问卷。
2. 实地观察：我们在主要道路和路口进行了实地观察，记录交通信号灯的种类、数量、布局、配时情况以及存在的问题等。
三、调研结果：1. 交通信号灯的使用情况：根据调查结果，在城市主要道路和交叉口共安装了大约200处交通信号灯，其中以机动车信号灯为主，占总数的70%，行人信号灯占20%，自行车信号灯占10%。
交通信号灯的显示清晰度良好，大多数信号灯使用LED显示器，明亮度较高，便于远距离观察。
2. 交通信号灯存在的问题：根据问卷调查和实地观察，我们发现以下问题存在于交通信号灯使用中：（1）信号灯配时不合理：部分路口交通信号灯的配时过长，导致交通堵塞，影响了交通效率。
（2）信号灯显示不清晰：部分交通信号灯显示器老化或灯泡损坏，导致信号不清晰，给驾驶员和行人带来了困扰。
（3）交通信号灯违法现象较多：部分路口交通信号灯经常被右转车辆违法忽略，导致交通秩序混乱，容易发生交通事故。
四、改进建议：1. 信号灯配时优化：根据交通流量和道路情况，合理调整信号灯配时，避免交通堵塞情况。
2. 定期维护和更换信号灯显示器：加强对交通信号灯显示器的定期维护和更换，确保信号清晰可见。
3. 加强交通宣教：通过加强对交通信号灯的正确使用宣教，提高驾驶员和行人的交通法律意识，减少违法行为。
智能交通信号灯控制系统研究
智能交通信号灯控制系统研究智能交通信号灯控制系统作为一项重要的交通管理技术，旨在提高交通效率、减少交通堵塞和事故发生率。
近年来，随着城市化进程的不断加速，道路交通拥堵问题日益凸显，如何优化交通信号灯控制系统成为了一个迫切需要解决的难题。
本文将就智能交通信号灯控制系统的研究现状、原理和应用进行阐述，并探讨未来的发展方向。
一、智能交通信号灯控制系统的研究现状目前，智能交通信号灯控制系统的研究主要集中在以下几个方面：1. 传感器技术的应用：借助传感器技术，智能交通信号灯控制系统能够实时感知交通流量和车辆类型，并根据实际情况进行信号灯的优化调整。
例如，利用摄像头、地磁传感器等设备监测车辆流量和道路状况，以便及时做出调整。
2. 数据处理和算法优化：对于大量的交通数据，智能交通信号灯控制系统需要借助数据处理和算法优化的手段，分析交通流量分布和行车规律，进而制定合理的信号灯控制策略。
例如，利用数据挖掘、人工智能和机器学习等技术，对交通数据进行模式识别和预测，以优化信号灯的切换时机和周期。
3. 通信技术的应用：智能交通信号灯控制系统需要实时收集和传输交通数据，以便进行实时调控。
因此，通信技术在智能交通信号灯控制系统中起着至关重要的作用。
例如，利用无线通信技术建立交通信号灯与控制中心之间的通信链路，实现数据的传输与反馈。
二、智能交通信号灯控制系统的原理智能交通信号灯控制系统的核心原理是基于实时数据的智能决策。
系统通过感知车辆流量、速度、密度、交通状况等信息，利用算法进行数据处理和分析，进而制定合理的信号灯控制策略。
系统能够根据实际情况调整信号灯的信号周期和切换时机，以达到最优的交通流畅度和安全性。
具体而言，智能交通信号灯控制系统的原理包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过传感器技术，实时采集交通流量、车辆类型、速度等数据，并传输到控制中心。
2. 数据处理和分析：控制中心利用算法对采集的数据进行处理和分析，得到交通流量分布、道路状况等信息。
交通信号灯调研报告
交通信号灯调研报告【调研报告】交通信号灯的调查和分析1. 背景介绍交通信号灯是城市交通管理的重要组成部分，通过指示车辆和行人的通行状态，维护道路交通的有序进行。
随着城市交通流量的增大和道路安全问题的突出，交通信号灯的作用和重要性变得越来越明显。
本次调研旨在了解交通信号灯的现状，分析其存在的问题，并提出改进措施。
2. 调研方法采用问卷调查和现场观察相结合的方式进行交通信号灯的调研。
在不同地点选取代表性的路口进行观察，并通过问卷调查收集路过的车辆和行人的意见和建议。
3. 调研结果分析3.1 信号灯设置不科学根据观察和调查结果，有部分路口的信号灯设置不科学。
一些信号灯的等待时间过长，造成车辆排队严重，增加了交通压力，同时也增加了行人等待过马路的时间。
还有一些路口的信号灯周期过短，造成车辆通行效率低下，容易引发交通拥堵。
3.2 信号灯故障频发调查发现，部分地区的信号灯设施老化严重，容易出现故障。
故障的信号灯导致交通信号的混乱，不仅给驾驶员和行人带来不便，也增加了交通事故的风险。
3.3 行人过马路难度大部分路口的信号灯设置对行人过马路的便利性不够考虑。
信号灯周期短，行人需要迅速通过马路，容易造成安全隐患。
同时，一些路口没有设置行人专用信号灯，使行人过马路更加困难。
4. 改进措施4.1 优化信号灯设置结合交通流量和道路情况，对信号灯的等待时间和周期进行科学调整。
合理设置信号灯的绿灯时长，减少车辆排队时间，提高道路通行效率。
4.2 更新信号灯设施加大对信号灯设施的维护力度，及时更换老化严重的信号灯，减少设施故障的发生。
增加监控设备，及时监测信号灯的故障情况，提前进行维修。
4.3 完善行人通行设施在行人较多的路口设置行人专用信号灯，确保行人过马路的安全。
同时通过提供行人天桥、人行横道等设施，增加行人的通行选择，减少过马路的风险。
5. 结论交通信号灯的设施和设置对道路交通的安全和畅通起着重要作用。
通过优化信号灯设置、更新设施、完善行人通行设施等措施，可以提高交通信号灯的效率和服务质量，为城市交通管理提供更好的支持。
基于深度学习的交通信号灯识别技术研究
基于深度学习的交通信号灯识别技术研究近年来，交通问题越来越受到人们的关注，特别是交通安全问题。
而交通信号灯作为交通安全的一项重要控制，其准确性和及时性显得尤为重要。
为了解决精准识别交通信号灯的问题，近年来，深度学习技术在交通信号灯识别方面得到越来越广泛的应用。
一、深度学习技术概述深度学习指的是一类利用神经网络构建多层特征来学习数据表示的机器学习算法。
其核心是建立层次化的特征提取模型，并从数据中学习这些模型。
深度学习技术有助于提高交通信号灯识别准确率和可靠性。
二、深度学习技术在交通信号灯识别中的应用传统的交通信号灯识别技术为基于特征提取的方法，而深度学习技术则是通过大量数据的学习来提取特征，不需要事先定义特定的特征识别算法。
因此，深度学习技术被广泛应用于交通信号灯识别领域，取得了显著的成果。
1.基于卷积神经网络的交通信号灯识别卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，主要应用于图像和视频识别领域。
在交通信号灯识别中，卷积神经网络通过对目标图像进行卷积运算来寻找特征。
随着训练次数的增加，卷积神经网络在交通信号灯分类识别效果上得到了很好的结果。
2.基于循环神经网络的交通信号灯识别循环神经网络是一种特殊的神经网络，可以处理序列信号的数据，比如音频、语言和时间序列数据。
在交通信号灯识别中，循环神经网络通过对前一时刻信息的输入来预测下一时刻的信息。
这种方式减小了深度学习模型对于深层网络结构的需求，简化了网络架构，提高了识别效率。
三、交通信号灯识别技术研究中存在的问题及展望虽然深度学习技术在交通信号灯识别方面取得了很好的效果，但仍然存在一些问题：1.样本不足问题：由于交通信号灯分类数据较少，使得基于深度学习技术交通信号灯识别的数据集变得较小，样本不足。
2.光照条件限制问题：交通信号灯中灯组的亮度、大小和颜色不稳定，容易受到不同光照条件的影响，使得交通信号灯分类具有一定的难度。
这些问题将会是未来研究的重要方向与挑战。
交通信号灯专项调研报告
交通信号灯专项调研报告交通信号灯专项调研报告一、引言随着城市化进程的推进，交通问题逐渐凸显，交通信号灯作为交通管理的重要手段之一，引起了广泛关注。
为了进一步了解交通信号灯的现状和存在的问题，特进行了本次交通信号灯专项调研。
二、调研目的1. 了解交通信号灯的现状。
2. 分析交通信号灯存在的问题。
3. 提出改进和优化的建议。
三、调研方法本次调研采取了以下方法：1. 现场观察法：对多个交通路口的交通信号灯进行现场观察，记录交通流量、信号灯时长等数据。
2. 问卷调查法：针对市民对于交通信号灯的使用和满意度进行问卷调查，收集意见和建议。
四、调研结果1. 交通信号灯的现状：通过现场观察和问卷调查，得出以下交通信号灯的现状：a. 大部分交通信号灯在繁忙时段容易出现拥堵现象。
b. 信号灯时长设置不合理，造成交通效率低下。
c. 一些交通信号灯维护不及时，出现故障的情况较多。
d. 交通信号灯的人行道通行指示不明确，导致行人安全隐患。
2. 交通信号灯存在的问题：根据调研结果，总结以下交通信号灯存在的问题：a. 信号灯的计时设置不合理，导致车辆等待时间过长，交通效率低下。
b. 信号灯的检测系统不够智能化，无法根据实时交通流量作出调整。
c. 信号灯的维护和巡检不及时，导致故障频发，影响交通流畅。
d. 信号灯的人行道通行指示不明确，行人容易错过或忽视信号，增加了交通事故的风险。
五、改进建议根据调研结果，提出以下改进和优化的建议：1. 优化信号灯的计时设置，根据实时交通流量进行调整，减少车辆等待时间。
2. 引入智能检测系统，实时监测交通流量，根据情况调整信号灯的时长。
3. 加强信号灯的维护和巡检工作，及时修复故障，确保交通信号灯的正常运行。
4. 优化人行道通行指示，增加明确的标识和提示，提高行人遵守交通规则的意识。
六、结论通过本次交通信号灯专项调研，我们了解了交通信号灯的现状和存在的问题，提出了改进和优化的建议。
我们相信，只有不断完善交通信号灯管理和技术，才能更好地解决城市交通问题，提升交通效率，确保交通安全。
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交通信号灯识别现状研究
作者：王莹丁鹏
来源：《科技传播》2018年第15期
摘要对城市环境中的自动驾驶来说，可靠的交通信号灯检测和分类是极其重要的一步。
目前，在没有基于地图信息的情况下，还没有任何一个系统可以实时预测交通信号灯，同时为了达到城市驾驶的平稳性，还需要充足的距离来进行预判。
文章论述了近年来广泛应用的方法及存在的问题。
关键词交通信号灯识别；目标检测；计算机视觉；机器学习
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）216-0123-02
近年来，自动驾驶逐步成为一个热门研究课题，从而导致了许多驾驶员辅助系统的出现。
城市环境则为此研究制造了一系列的问题，包括涉及预测、规划、避碰等多个系统领域的复杂算法。
其中，预测的关键是检测并分类交通标识和信号灯。
交通信号灯由于其体积小，且与城市环境中其他物体（如路灯、建筑装饰、反射等）之间存在高度的模糊性，成为一个极具挑战性的问题。
到目前为止，还没有对交通灯识别研究的全面调查研究，大多数已发布的信号灯识别系统都是在无法公开的数据集上进行评估的。
1 计算机视觉检测及存在问题
在深入研究信号灯识别之前，通过研读相关的计算机视觉论文可知，在大多数情况下，问题主要集中在交通标志的识别；区别交通信号灯和尾灯、前照灯；行车车道的检测。
在不同照明、视点和天气条件下的交通标志检测是一大难点，主要集中在环境因素对视频图像颜色的影响。
因此仅仅依靠颜色进行检测是存在问题的，故可以添加形状信息用于标记检测。
在参考文献[1]中可以看到形状信息的使用示例。
但是依靠形状识别交通标志和信号灯也存在一定的问题，因为周围环境车辆与标志或信号灯之间的夹角会影响物体的感知形状，从而产生新的形状变化。
在距离和光线不停变换的条件下，加上各种各样天气的影响，开发出鲁棒性较好的基于视觉的驾驶辅助系统是一项困难的任务。
在夜间检测车辆时，大多数情况下使用单目相机，并利用尾部刹车灯或车头前照灯的对称性来检测出车辆，如参考文献[2]利用车道信号检测车辆大灯和尾灯，目的是在高波束和低波束之间自动切换。
同样，道路检测是信号灯识别系统的重要补充，可以用以确定信号灯的相关性。
最近的一篇关于道路检测的论文是参考文献[3]，介绍了关于道路检测的大致框架，通过缩放基于环境车辆的形状和道路环境的检测算法，可以显著减少所需的计算需求。
除此之外，驾驶辅助系统还可收集一些基本信息，如司机的目光和注意力等，如果驾驶员在很长一段时间
内被系统认定目光没有锁定路面信息或注意力不集中，那么司机就会收到警报，同时安全系统也会被系统告知，从而来判断是否进行安全干预。
2 交通信号灯识别及存在问题
信号灯通过告知司机道路通行权来规范交通流量，道路通行权可以最大限度地减少车辆路径与行人路径在交叉路口之间的冲突。
信号灯的设计是为了引人注目并且很容易被看到，它们的主色调是明亮的彩色灯，通常是圆形或箭头形的，这些灯被一个统一颜色的容器包围着。
最常见的信号灯配置是红黄绿色光，每个状态指示一个驱动程序是否应该停止、准备停止或继续驱动。
除了信号灯的各种配置外，状态序列是信号灯的一个重要特征。
虽然信号灯是易于识别的，但有时受环境的影响，成功检测并识别出信号灯也会变得困难重重，例如，放置位置是否隐蔽或被遮挡等。
其中问题主要包括：
1）色彩色调的变化和光晕干扰，例如，其他光源对大气环境的影响。
2）由于其他物体或斜视角角度的遮挡和部分遮挡。
3）因为故障或脏灯导致的形状的不完整。
4）刹车灯、反光、广告牌、路灯等的误判。
5）相机的快门速度和信号灯的工作周期之间的同步问题。
信号灯的不一致性可能是由于灰尘的遮挡、信号灯本身的缺陷或LED相对较慢的工作周期引起的。
如若LED工作周期足够高，人眼不会注意到灯实际上是在闪烁的。
如若相机使用快快门速度，就会导致一些帧不包含一个点燃的信号灯。
而图片的饱和度是影响灯光外观的另一个方面，在日夜交替的情况下，相机参数必须加以调整，以得到最佳的光量，避免在过饱和度下。
参考文献[4]介绍了一种自适应相机设置系统，该系统根据图像上部像素的亮度来改变快门和增益设置。
3 驾驶员辅助系统及存在问题
类似信号灯识别这样的计算机视觉问题可以分为3个子问题：检测、分类和跟踪。
参考文献[5]给出了一个类似的交通标志识别问题。
检测和分类阶段在每个帧上顺序执行，而跟踪阶段则用来反馈帧与帧之间的空间和时间信息。
检测问题与定位信号灯的候选项有关，而分类则是基于从被检测的候选者中提取的特征来完成的，跟踪则是通过识别一系列帧，运用相关位置和信号灯状态信息加以实现。
因此，解决上述问题的信号灯系统可以分为4个阶段：检测、特征提取、分类和跟踪。
一般来说，基于模型检测的第一步是通过使用聚类、分布或阈值来实现感兴趣区域的提取。
接着运用Hough变换、快速径向对称或Blob分析来寻找圆形对象，以筛选信号灯候选对象。
使用基于学习型的探测器后，所有这些都是通过对数字特征的分类来实现的。
通过预先了解路线、地理信息和时间信息可以大大降低感兴趣区域，从而减少计算需求和无效候选对象的数量。
除颜色信息是一种被广泛使用的分类特征外，形状信息也包括了各种各样的特征，如纵横比、大小和面积，而结构信息是信号灯构件的相对定位。
在许多情况下，信号灯和周围的容器的制作形状和结构信息可以很容易地使之区别于背景。
成功的分类很大程度上依赖于选取特性的质量。
大多数的研究都将分类器应用于提取的特征，并选择通过与训练后的信号灯状态相比较来找到最佳匹配。
其余研究则基于启发式的信号灯分类，例如，由启发式确定的阈值，容易在现实使用时受到许多变化的影响。
但是通过基于机器学习的方法来训练样本制作训练模型则需要大量的数据，并进行大量的标记从而获得鲁棒性。
跟踪主要用于滤除噪声和处理单个物体的检测，在大多数研究中，一般采用两种跟踪方式，即相关跟踪和点跟踪。
在许多情况下，相关跟踪依赖于与检测器相同的特性，因此当检测器失效时，它将无法对检测器进行补充。
另一方面，点跟踪可以利用时间信息和相关跟踪进行较好的互补。
4 结论
本文概述了目前交通信号灯识别研究与驾驶辅助系统的关系。
当前的研究方法被分类为颜色空间检测、特征分类和跟踪的选择。
我们已经看到，将多个颜色空间的通道组合起来，可以创建一个组合的颜色空间，从而将交通灯的颜色区分开来。
大多数据检测处理依赖于颜色或形状来寻找信号灯候选，其他则在一个单一的强度通道依赖聚光灯检测。
信号灯识别特别是寻找信号灯候选目前主要是基于模型的方法，这就提出了一个问题：基于模型的方法是否优于基于机器学习的信号灯识别方法。
另外，由于系统使用不同的方法和不同的数据集进行评估，所以不清楚哪种方法是最好的。
目前只有一个带有信号灯的公共数据集，而且它还没有被广泛使用。
参考文献
[1]H. Fleyeh and M. Dougherty，“Road and traffic sign detection and recognition，” in Proceedings of the 16th Mini-EURO Conference and 10th Meeting of EWGT，2005， pp. 644–653.
[2]S. Eum and H. G. Jung，“Enhancing light blob detection for intelligent headlight control using lane detection，” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， vol. 14， pp. 1003–1011，2013.
[3]R. Satzoda and M. Trivedi，“On enhancing lane estimation using contextual cues，” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology， vol. PP， no. 99， pp. 1–1， 2015.
[4]M. Diaz-Cabrera， P. Cerri， and P. Medici，“Robust real-time traffic light detection and distance estimation using a single camera，” Expert Systems with Applications， pp. 3911–3923，2014.
[5]A.Mogelmose，M.M.Trivedi，andT.B.Moeslund，“Vision-basedtraffic sign detection and analysis for intelligent driver assistance systems： Perspectives and survey，” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， vol. 13， pp. 1484–1497， 2012.。