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150m遠(yuǎn)距離交通信號(hào)燈識(shí)別的研究介紹

4計(jì)算信號(hào)燈的存在概率

采用BBF（ Binary Bayes Filter，二值貝葉斯濾波器）來計(jì)算候選信號(hào)燈的存在概率。

概率更新示意

 5識(shí)別箭頭形信號(hào)燈

高清地圖中的信號(hào)燈包含是否擁有箭頭信號(hào)燈的屬性信息。如果目標(biāo)信號(hào)燈有箭頭信號(hào)燈的屬性信息，則識(shí)別箭頭形信號(hào)燈。在處理過程中，采用AdaBoost進(jìn)行提前訓(xùn)練，然后將其應(yīng)用到提取的ROI（Region of  Interest，感興趣區(qū)域）中。

箭頭形信號(hào)燈的檢測(cè) 該研究具有兩個(gè)突出成果：能夠識(shí)別使用CPU實(shí)時(shí)識(shí)別150m遠(yuǎn)距離出的信號(hào)燈，且?guī)缀鯖]有誤檢測(cè)；能夠識(shí)別低于10像素的箭頭形信號(hào)燈。這是日本新能源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)綜合開發(fā)機(jī)構(gòu)（NEDO）主導(dǎo)實(shí)施的「L3／L4自動(dòng)駕駛技術(shù)必需的感知技術(shù)」下的相關(guān)研究。該研究于2020年2月21日被登載國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《Sensors》上。 

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