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150m遠(yuǎn)距離交通信號燈識別的研究介紹

 1 探索目標(biāo)信號燈并計算ROI

通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，選取特定范圍內(nèi)的目標(biāo)信號燈，然后為每個目標(biāo)信號燈截取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)行候選信號燈的提取。其中為了減少處理時間，當(dāng)圓形度檢測和blob檢測均未檢測到目標(biāo)的時候才進(jìn)行ML檢測（機(jī)器學(xué)習(xí)檢測）。雖然很多研究會采用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算量與識別性能，選擇了ML檢測。

圓形度檢測與blob檢測

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聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題，請聯(lián)系舉報。

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