摘要:当下社会各个领域蓬勃进步，人们出行最重要的方式往往当属驾驶汽车。汽车的行驶过程中，是依据灯语的互相沟通，完成交通规则的，因此尾灯灯语具有重大意义。车灯语意义是一个可待突破的领域，本设计对此进行了探讨。设计思路是：第一模块是在实际驾驶的情况下，提出了如何对车辆的尾灯区域进行检测。按照日间实际环境中尾灯区域的颜色散布的统计，设定了一个合适分割的阈值，并选择合适的空间模型，分割出以红色为主的尾灯区域的部分并对该区域进行轮廓标记。第二模块提供了车辆尾灯的四种灯语的识别方案，包括刹车灯、灯不亮、左转、右转。对尾灯发光方式进行分析，使用灰度判别来区分灯的亮与否。以一组连续图像来验证一种灯语。用灰度对每组图片的每个图片进行判别，设定规则来识别相对应的灯语含义。最后验证本设计所提供的方案并进行总结分析。

关键词：车尾灯检测；灯语识别；颜色切割；灰度化；二值化

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景和意义-1

1.2 相关研究现状-2

1.3 本文主要工作-3

2 基于颜色特征的尾灯检测-4

2.1 图像切割介绍-4

2.2 HSV颜色空间模型-4

2.3 本文尾灯检测方法-5

2.3.1尾灯检测的依据-5

2.3.2彩色空间模型的选取-6

2.3.3图像特征提取-6

2.4 基于颜色切割的尾灯检测方法-6

2.4.1分割策略-7

2.4.2检测策略-8

3 基于灰度识别的灯语识别-11

3.1 图像识别介绍-11

3.1.1 数字图像分类-11

3.1.2图像的格式互换-11

3.2 尾灯发光特征分析-12

3.3 尾灯灯语识别-12

3.3.1灰度直方图取值过程-13

3.3.2灯语识别规则-14

4 尾灯检测和灯语识别的实验与分析-16

4.1尾灯检测-16

4.1.1刹车灯检测-16

4.1.2灯不亮检测-17

4.1.3左转向检测-18

4.1.4右转向检测-19

4.2 灯语识别-20

4.2.1刹车灯识别-20

4.2.2灯不亮识别-21

4.2.3左转向识别-22

4.2.4右转向识别-23

4.2.5误差与分析-23

5 总结与期望

参考文献

致谢