LED交通信号灯厂家-交通信号灯-华控智能交通信号厂家

今天华控小编给大家普及一个经常会出现的问题，那就是在红灯的时候到底能不能右转？

可右转的情形

1.在遵守相关让行规定的情况下可右转

（1）右转弯箭头灯为黄灯闪烁时；

（2）无右转弯箭头灯，但机动车信号灯（即圆灯）或直行箭头为红灯时，但如果该路口设置了禁止右转弯禁令标志的除外。

2.根据信号灯指示可右转

（1）右转弯箭头灯为绿灯时；

（2）在无右转弯箭头灯的情况下，交通信号灯，但机动车信号灯（圆灯）或直行箭头灯为绿灯时。

该步骤在前一步骤的基础上根据信号灯的特有特征过滤出真正的信号灯区域。本技术使用了3个先验知识：信号灯面积；信号灯形状；信号灯的黑色边框。

信号灯面积

本技术设置的上下限是10，200；可根据实际情况进行设定，过滤面积过大或过小区域。

信号灯形状

形状特征是交通信号灯重要而显著的另一特征，尽管气候、道路环境等会对采集的交通信号灯产生不同程度的噪声、褪色及形变，但是交通信号灯的形状和几何尺寸不会发生太大的变化。对于圆形交通信号灯使用圆形度检测，过滤圆形度过低的区域，其中圆形度是指候选区域边缘接近圆形的程度 。圆度的定义为CircleMetric=潜在白色l区域面积/外接矩形框面积CircleMetric=潜在白色l区域面积/外接矩形框面积，该值如果为0.785，则为圆形；设置的阈值为0.5。

信号灯的黑色边框

交通信号灯在形状上有个显著的特征，即它的灯板是一个黑色矩形框。根据交通信号灯的设计规范，LED交通信号灯厂家，利用该特征可以将交通信号灯的范围提取出来。本技术采用了SVM分类器，LED交通信号灯，进行识别。

红绿灯检测应用——技术路线方案

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，交通信号灯价格，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说，大多基于传统的图像处理方法；但目前也有用强学习能力的卷积***网络去进行识别，但这类方法往往需要大量的训练样本避免过拟合的风险。截至目前的大多数方法都是在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先验进行分割得到兴趣区域，然后再通过信号灯所特有的形状特征和角点特征等进行进一步的判定。比如，Masako Omachi等人提出在RGB色彩空间分割交通信号灯，使用HOUGH变换检测分割出的信号灯所在的圆形区域；徐成等提出在Lab色彩空间分割交通信号灯，使用模板匹配的方法识别交通信号灯的状态；谷明琴等则在HSV色彩空间中使用颜色直方图统计图像的H分量，确定交通信号灯的类型。本项目将基于传统的图像处理算法来进行交通信号灯的识别，***介绍核心技术。