1. 研究目的与意义
随着汽车制造业的飞速发展，汽车的数量正在急剧增加，汽车不但带给人们便捷的出行方式，也给人们带来很多困扰，例如交通事故频发、道路拥堵不堪等问题，特别是交通事故所造成的人员伤亡数量不断增加，不仅造成了难以估量的经济损失，还酿成无数家庭破碎的悲剧，为了提高车辆驾驶的安全性，有效利用道路资源，许多国家投入大量人力与物力资源，开始尝试利用新的科学技术手段，改善所面临的问题，对智能交通系统进行研究。
交通信号灯的使用对道路通行效率及安全性的提高有重要作用，同时，在智能交通系统研究方面，智能车辆通过实时获得信号灯提供的指示信息帮助车辆进行判断，可见交通信号灯检测与识别技术，在智能车辆及汽车辅助驾驶系统中有着至关重要的作用，但是交通信号灯的检测与识别领域的研究不仅数量上较少，在研究水平方面也远远落后。信号灯检测与识别作为智能车辆辅助驾驶系统中必不可少的一部分，具有深远意义。
交通信号灯可提示许多重要的道路交通信息，驾驶员根据这些信息做出及时反应，对避免交通事故，保障驾驶安全有重要意义。因此，如果能实现一个包含交通信号灯检测与识别技术的车载辅助驾驶系统，完成信号灯的监测与识别然后提示驾驶员信号灯的状态，帮助驾驶员预警可能发生的危险，达到辅助驾驶的目的，是驾驶员更加轻松安全的驾驶车辆。对于无人驾驶车辆，更是需要交通信号灯检测与识别系统，为车辆提供信号灯信息指示车辆行驶。
2. 研究内容与预期目标
本课题研究的是交通信号灯识别问题，侧重点在于对图像HSV颜色空间的转换、图像颜色分割和转向灯及秒数的识别，主要利用MATLAB7.0实现。对交通信号灯的识别研究包括如下几方面：
（1）HSV颜色空间转换。根据实际应用中的需要，将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，以便识别。
（2）图像分割。对提供的图像进行分割。
3. 研究方法与步骤
本课题拟采用颜色识别和形状识别相结合的方法来完成交通灯的识别，分别利用了HSV颜色空间转换、颜色分割、形状过滤等方法来完成识别。
（1）学习Matlab中的数字图像处理模块和图形界面设计模块，熟悉常用的图像处理函数和简单的界面设计；
（2）在图像HSV颜色空间转换时，先把RGB图像通过公式转化成HSV图像；
4. 参考文献
[1]陈超. MATLAB应用实例精讲[M]. 电子工业出版社, 2011.
[2]武莹, 张小宁, 何斌. 基于图像处理的交通信号灯识别方法[J]. 交通信息与安全, 2011, 29(3):51-54.
[3]谷明琴, 蔡自兴, 李仪. 应用圆形度和颜色直方图的交通信号灯识别[J]. 计算机工程与设计, 2012, 33(1):243-247.
5. 工作计划
| （1）2022.2.25-2022.3.10查阅资料，填写开题报告，完成英文文献的翻译。 （2）2022.3.11-2022.3.17熟悉Matlab环境及图像处理工具箱或其他编程工具。 （3）2022.3.18-2022.4.10对交通信号灯图像进行适当预处理，实现对信号灯及转向灯的定位。 （4）2022.4.11-2022.5.10对红绿灯和转弯区域进行边框分割和字符分割，识别提取通行信息；对秒数区域进行分割，识别提取信号灯。 （5）2022.5.11-2022.5.25 完成系统GUI界面，调整并完善设计，资料收集，撰写论文提纲。 （6）2022.5.26-2022.6.15整理设计文档，撰写毕业论文，准备论文答辩。
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