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150m遠(yuǎn)距離交通信號(hào)燈識(shí)別的研究介紹

 1 探索目標(biāo)信號(hào)燈并計(jì)算ROI

通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，選取特定范圍內(nèi)的目標(biāo)信號(hào)燈，然后為每個(gè)目標(biāo)信號(hào)燈截取ROI（Region of  Interest，感興趣區(qū)域）。

ROI感興趣區(qū)域 

2 生成高亮圖像用作特征圖像

由于相比的其他部分，亮燈的圖像部分擁有更高的亮度和飽和度。所以通過(guò)將RGB圖像進(jìn)行HSV空間上的轉(zhuǎn)化，得到高亮圖像，如下圖。

高亮圖像生成 

3 使用三種方法在高亮圖像中提取候選信號(hào)燈

該研究采用了圓形度檢測(cè)、 blob檢測(cè)和ML檢測(cè)（機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)）三種方法進(jìn)行候選信號(hào)燈的提取。其中為了減少處理時(shí)間，當(dāng)圓形度檢測(cè)和blob檢測(cè)均未檢測(cè)到目標(biāo)的時(shí)候才進(jìn)行ML檢測(cè)（機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)）。雖然很多研究會(huì)采用SDD或YOLOv3等DNN模型，但DNN模型需要GPU才能處理，所以作者希望能平衡計(jì)算量與識(shí)別性能，選擇了ML檢測(cè)。

圓形度檢測(cè)與blob檢測(cè)

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