用于检测交通灯的方法和系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001]本公开大体涉及一种用于检测交通灯的方法和系统。
[0002]发明背景
[0003]交通灯检测可辅助车辆安装的导航系统改进其准确性。在现有方法中，交通灯是基于颜色来检测的。在此方法中，彩色图像由车辆安装的相机捕获。接着可通过彩色分段(color segmentat1n)和斑点分析(blob analysis)来识别候选区。随后，彩色图像中的候选区分别与红色交通灯模型和/或绿色交通灯模型比较以确定彩色图像中是否存在交通灯。然而，基于颜色的绿色交通灯检测不是太可靠，因为相机捕获的图像中的绿色交通灯的颜色可能容易受例如环境光等其它因素影响。因此，需要一种用于检测交通灯的稳健的方法。还需要一种用于检测红色交通灯的稳健的方法。
发明概要
[0004]根据本公开的一个实施方案，提供一种用于检测交通灯的方法。所述方法包含:获得相机捕获的彩色图像；将所述彩色图像转换为第一单色标度图像；将所述第一单色标度图像转换为第一二值图像；基于至少一个预定几何参数识别所述第一二值图像中的候选斑点的第一集合；以及使用绿色交通灯分类符确定所述彩色图像中的第一区是否表示绿色交通灯，所述第一区对应于候选斑点的所述第一集合中的一者。
[0005]在一些实施方案中，所述第一单色标度图像可为灰度图像。在一些实施方案中，彩色图像可基于亮度值转换为灰度图像。在一些实施方案中，彩色图像可基于绿色通道值转换为灰度图像。
[0006]在一些实施方案中，所述第一单色标度图像可为绿色标度图像。在一些实施方案中，可通过移除红色通道和蓝色通道信息而将彩色图像转换为绿色标度图像。
[0007]在一些实施方案中，可移除彩色图像的下部部分，且可将彩色图像的剩余上部部分转换为单色标度图像。
[0008]在一些实施方案中，所述方法可进一步包含在所述第一单色标度图像上应用白顶帽形态学算子(white top-hat morphology operator)以获得第二单色标度图像，以及将所述第二单色标度图像转换为第一二值图像。
[0009]在一些实施方案中，第一二值图像可使用OSTU方法从第一或第二单色标度图像转换。
[0010]在一些实施方案中，第一二值图像可基于亮度的第一阈值从第一或第二单色标度图像转换。在一些实施方案中，亮度的所述第一阈值是第一或第二单色标度图像的均值亮度的约70%至约80%。在一些实施方案中，亮度的所述第一阈值可为均值亮度的75%。因此，如果第一或第二单色标度图像中像素的亮度大于亮度的第一阈值，那么像素将设定为有效，否则像素将设定为无效。有效像素意味着在识别候选斑点的第一集合时将考虑所述像素。
[0011]在一些实施方案中，在第一二值图像中，有效像素可呈白色，且无效像素可呈黑色。在一些实施方案中，在第一二值图像中，有效像素可呈黑色，且无效像素可呈白色。
[0012]在一些实施方案中，所述至少一个几何参数可包含大小参数。在一些实施方案中，所述至少一个几何参数可包含形状参数。
[0013]在一些实施方案中，大小参数可为像素数目的范围。在一些实施方案中，像素数目的范围可从约5个像素至300个像素。换句话说，具有多于约300个像素或少于约5个像素的斑点可被滤出。像素数目的范围可基于例如分辨率和焦距等相机的参数确定。因此，可滤出太大或太小的斑点(其不可能是交通灯)。另外，距相机太近或太远的交通灯也可滤出，因为其对于导航准确性可能没有帮助。
[0014]在一些实施方案中，大小参数可为宽度范围。在一些实施方案中，宽度范围可从约5个像素至约25个像素。换句话说，可滤出具有拥有大于约25个像素或少于5个像素的宽度的最小封围矩形的斑点。还可基于例如分辨率和焦距等相机的参数确定宽度范围。因此，可滤出距相机太近或太远的交通灯。在一些实施方案中，所述至少一个几何参数可包含像素数目的范围和宽度范围两者。
[0015]在一些实施方案中，形状参数可为宽度与高度的比率的范围。在一些实施方案中，宽度与高度的比率的范围可从约0.8至约1.25。换句话说，可滤出具有拥有大于约1.25或小于约0.8的纵横比的最小封围矩形的斑点。因此，可滤出不可能为圆形的斑点。
[0016]在一些实施方案中，绿色交通灯分类符可适于单色标度图像，且其可在第一单色标度图像上应用以确定彩色图像中的第一区是否表示绿色交通灯。在一些实施方案中，红色交通分类符可适于彩色图像，且其可在彩色图像上应用以确定彩色图像中的第一区是否为绿色交通灯。
[0017]在一些实施方案中，绿色交通灯分类符可为模板匹配、神经网络、支持向量机(SVM)或级联检测器。
[0018]根据本公开的一个实施方案，所述用于检测交通灯的方法可进一步包含:将所述彩色图像转换为第二二值图像；基于所述至少一个预定几何参数识别所述第二二值图像中的候选斑点的第二集合；以及使用红色交通灯分类符确定所述彩色图像中的第二区是否表示红色交通灯，所述第二区对应于候选斑点的所述第二集合中的一者，其中所述彩色图像可基于等式(I)转换为第二二值图像:
[0019]Q = 2R-G-B 等式(I)
[0020]其中R、G和B分别表示像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，如果所述像素的Q值大于第二阈值，那么所述像素将被设定为有效，如果所述像素的Q值小于第二阈值，那么所述像素将被设定为无效。
[0021]在一些实施方案中，红色交通分类符可适于单色图像，且可在第一单色标度图像上应用以确定彩色图像中的第二区是否表示红色交通灯。在一些实施方案中，红色交通分类符可适于彩色图像，且可在彩色图像上应用以确定彩色图像中的第二区是否为红色交通灯。
[0022]在一些实施方案中，第二阈值可在约210至约230的范围内。在一些实施方案中，第二阈值可为220。第二阈值可基于例如色域和色饱和度等相机的参数确定。因此，其中红色占主导的像素可设定为有效。
[0023]根据本公开的一个实施方案，提供一种用于检测绿色交通灯的方法。所述方法包含:获得相机捕获的彩色图像；将所述彩色图像转换为第一单色标度图像；将所述第一单色标度图像转换为第一二值图像；基于至少一个预定几何参数识别所述第一二值图像中的候选斑点的第一集合；以及通过在第一单色标度图像上应用绿色交通灯分类符来确定所述彩色图像中的第一区是否表示绿色交通灯，所述第一区对应于候选斑点的所述第一集合中的一者。
[0024]根据本公开的一个实施方案，提供一种用于检测红色交通灯的方法。所述方法包含:获得相机捕获的彩色图像；将所述彩色图像转换为第二二值图像；基于至少一个预定几何参数识别所述第二二值图像中的候选斑点的第二集合；以及使用红色交通灯分类符确定所述彩色图像中的第二区是否表示红色交通灯，所述第二区对应于候选斑点的所述第二集合中的一者，其中所述彩色图像基于等式(I)转换为第二二值图像:
[0025]Q = 2R-G-B 等式(I)
[0026]其中R、G和B分别表示像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，且如果所述像素的Q值大于第二阈值，那么所述像素将被设定为有效，否则所述像素将被设定为无效。有效像素意味着在识别候选斑点时将考虑所述像素。
[0027]在一些实施方案中，在第二二值图像中，有效像素可呈白色，且无效像素可呈黑色。在一些实施方案中，在第二二值图像中，有效像素可呈黑色，且无效像素可呈白色。
[0028]在一些实施方案中，彩色图像可基于红色通道值转换为单色标度图像，且红色交通分类符可适于单色图像，且可在单色标度图像上应用以确定彩色图像中的第二区是否表示红色交通灯。在一些实施方案中，红色交通分类符可适于彩色图像，且可在彩色图像上应用以确定彩色图像中的第二区是否为红色交通灯。
[0029]在一些实施方案中，第二阈值可在约210至约230的范围内。在一些实施方案中，第二阈值可为220。第二阈值可基于例如色域和色饱和度等相机的参数确定。因此，其中红色占主导的像素可设定为有效。
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