github:
<3omdawy/carnd-system-integration-project>
csdn：
交通訊號燈的檢測與識別（傳統）
基於yolov3的紅綠燈檢測識別（python原始碼可直接執行）
簡單交通燈識別traffic-light-classify
基於opencv的紅綠燈識別**解析：
目前國內外研究單位針對智慧型汽車系統的交通訊號燈檢測識別技術方案主要分為兩類：一類是基於視覺技術，通過相機採集車輛周圍環境影象，再利用特徵檢測結合識別分類的演算法獲取影象中交通訊號燈狀態資訊；另一類是基於v2x & hd maps技術，即通過物聯網通訊以及高精度地圖的支援，使得智慧型汽車在進入交通路口前一段距離範圍內讓車輛與交通訊號燈之間進行資料通訊，從而實時獲取當前交通訊號燈狀態。
基於視覺技術的方案受天氣以及光照的影響較大。比如雨天、霧天、弱光、逆光時，該技術方案對交通訊號燈的檢測識別效果不佳。
基於v2x & hd maps的技術方案受交通設施安裝及維護成本高、通訊標準未統
一、相關交通法規未完善等因素的限制，暫時處於前期預研階段難以大規模實車應用。
（2）影象預處理
為了降低影象中的雜訊干擾以及提高影象處理的速度，會對從工業相機得到的原始影象序列進行必要的預處理操作。相關的影象預處理操作步驟包括：影象待檢測區域裁切、影象降取樣、影象高斯濾波、影象增強。
ａ.影象待檢測區域裁切：
原始影象解析度為 19201200，整幅影象的資料量異常龐大。標準的交通訊號燈往往有一定的高度，在一定的行駛距離範圍內，交通訊號燈往往處於採集影象的中上部區域。此外還考慮到前車尾燈亮起時對交通訊號燈的檢測識別會造成一定的干擾，而恰恰前車一般出現在影象中下部。因此本發明將採集的影象上部區域認為是影象待檢測區域（只出現交通訊號燈的區域）而進行裁切。這樣不僅能夠降低影象資料處理量提高程式執行速度，還能夠避免前車尾燈亮起時造成的識別干擾。不僅能夠降低影象資料處理量提高程式執行速度，還能夠避免前車尾燈亮起時造成的識別干擾。
裁切原則：在攝像頭合適的安裝角度和高度條件下，汽車在同向行駛的各個車道中，距離路口停止線 25 公尺範圍內交通訊號燈在影象中的位置均不能超出裁切後的影象待檢測區域。
b.影象降取樣：
經過對影象待檢測區域的裁切，影象解析度依舊比較高。為了進一步降低影象處理的資料量，對裁切後的影象進行降取樣處理。影象降取樣原則是不能改變影象原始形狀比例，採用了目前較為常用的雙線性插值的方法進行影象降取樣。經過影象降取樣處理後，影象解析度由1920500 轉變為 768200。
c.影象高斯濾波：
將降取樣後的影象必須進行濾波處理，降低影象中的隨機雜訊干擾。
（3）訊號燈檢測定位
採用基於顏色空間分割的方法，在得到的單色通道影象上運用基於先驗值的冗餘資訊濾除的措施對交通訊號燈進行檢測定位。
a. 顏色分割:
採用 hsi 色彩空間體系對經過預處理過後的彩色影象分別進行紅色、黃色、綠色分割，進而得到紅、黃、綠三種顏色的單通道影象。
紅色：(((h>=0)&&(h<=30))||((h>=350)&&(h<=360)))&&((s>=0.18)&&(s<=1))&&((i>=46)&&(i<=255))
黃色：((h>=20)&&(h<=60))&&((s>=0.41)&&(s<=1))&&((i>=80)&&(i<=255))
綠色：((h>=160)&&(h<=200))&&((s> 0.12)&&(s<=1))&&((i>=100)&&(i<=255))
考慮到黃色顏色空間與紅色的顏色空間有一定的重合度，因此為了降低誤識別的風險，將黃色通道影象與紅色通道影象合併，最終得到紅色單通道影象與綠色單通道影象。
b. 基於先驗值的冗餘資訊過濾
在已經分割得到的單通道顏色影象內，對所有可能的目標物體輪廓按照輪廓面積、輪廓高寬比例輪廓最大半徑與最小半徑之差等引數按照相應的經驗閾值將冗餘的目標輪廓予以排除，降低後續檢測識別的複雜度。
c. roi 區域內的形狀檢測及定位
在已經分割得到的單通道顏色影象內，對所有可能的目標物體輪廓按照輪廓面積、輪廓高寬比例輪廓最大半徑與最小半徑之差等引數按照相應的經驗閾值將冗餘的目標輪廓予以排除，降低後續檢測識別的複雜度。
c. roi 區域內的形狀檢測及定位
將經過過濾後的目標輪廓影象進行歸一化為 2424 大小尺寸的 roi 區域，然後在 roi 區域內進行相應的形狀檢測和定位。對於圓形交通訊號燈的形狀檢測根據目標輪廓的圓形度引數確定，定位由其圓心座標以及半徑大小確定。對於箭頭形交通訊號燈的形狀檢測根據輪廓端點連線之間的 v 形確定，定位由其端點的 8 個座標點確定。如圖 6 所示為箭頭訊號燈的形狀檢測原理示意圖，其中 a、b、c、d、e、f、g、h 分別是目標輪廓上下左右的 8 個端點座標。判斷兩個端點相連構成的四條連線 ac、bd、eg、hf 在目標輪廓中是否存在。以此為依據識別箭頭形狀和箭頭方向。
（4）影象增強
在弱光條件下，交通訊號燈在影象中通常表現為：訊號燈輪廓邊界呈現明顯的鋸齒狀，對比度較差，此外訊號燈輪廓區域整個顏色也較為暗淡。因此本發明對經過預處理的彩色影象採取影象增強的措施來提高訊號燈輪廓與外界環境之間的對比度。
a. 影象灰度化
將經過影象預處理的彩色影象轉變為灰度影象。
b. 自適應的灰度拉伸
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