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、 blob檢測和ML檢測(機(jī)器學(xué)習(xí)檢測)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)圓形度檢測和blob檢測均未檢測到目標(biāo)的時(shí)候才進(jìn)行ML檢測(機(jī)器學(xué)習(xí)檢測)。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。
圓形度檢測與blob檢測

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