信号灯的检测与识别的作用交通信号灯的检测与识别是无人驾驶系统必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。自动驾驶车辆如果无法准确识别交通信号灯，是不能上路行驶的。同时，信号灯的检测与识别作为ADAS中重要的一环，还可以辅助色觉障碍人群和疲劳司机进行安全驾驶。
信号灯的检测与识别还可以应用在一些特殊场景，例如：部分公交公司会要求驾驶员在通过路口时，车速要控制在30km/h以内，信号灯的检测与识别系统可以应用在路口限速中。
交通信号灯交通信号灯是指挥交通运行的信号灯，一般由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。
国内现行的交通信号灯都遵循国家标准《GB 14887-2003道路交通信号灯》和《GB 14886-2016道路交通信号灯设置与安装规范》。交通信号灯的尺寸、色调、饱和度、亮度等均需要满足相应的范围要求。
通过标准可知，交通信号灯按发光单元透光面尺寸可分为：φ200mm、φ300mm、φ400mm。
交通信号灯按光源可分为白炽灯、低压卤钨灯、发光二极管及其他符合相关标准的光源。
交通信号灯按功能可分为：机动车信号灯、非机动车信号灯、人行横道信号灯、方向指示指示灯（箭头信号灯）、车道信号灯、闪光警告信号灯、道路与铁路平面交叉道口信号灯等。
交通信号灯检测原理人类靠眼睛和大脑去完成信号灯的检测与识别，一些封闭园区、测试园区可以通过V2V、ZigBee等近场通信的方式识别红绿灯，公开道路上的交通信号灯的检测与识别则需要使用摄像机。
目前有用较强学习能力的卷积神经网络去进行交通信号灯的识别，但这类方法往往需要大量的训练样本来避免过拟合的风险。传统的图像处理方法按照原理可分为基于色彩特征的识别、基于形状特征的识别和基于模板匹配的识别等多种方式。
基于色彩特征的识别方法在背景环境相对简单的情况下，能够有效地检测和识别出交通信号灯。但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，如存在车辆尾灯、行人、广告牌、树木、路牌等影响，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分，基于色彩特征的识别方法很容易出现虚警现象。
基于形状特征的识别方法可以有效地减少基于色彩特征识别出的虚警，但需要建立形状特征规则。针对不同样式的交通信号灯，需要建立不同的形状特征规则，这严重限制了算法的灵活性和通用性。
基于模板匹配的识别方法同样需要建立不同样式的交通信号灯模板或者建立多级的交通信号灯模板来实现对不同样式的交通信号灯的识别。
单一的方法都不能很好地完成交通信号灯的识别，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。
信号灯识别系统结构信号灯识别所采用的系统结构可分为：图像采集模块、图像预处理模块、识别模块、跟踪模块，其系统结构图如下图所示。
1、图像采集模块，摄像机成像质量直接影响后续识别和跟踪的效果，摄像机的焦距、曝光时间、增益、白平衡等参数的选择对摄像机的成像效果和后续处理有重要影响。
一般来说，图像质量客观评价会分成九个评测项目，曝光、清晰度、颜色、质感、噪音、防手抖、闪光灯、对焦和伪像，每一个评测项目往往还会分成好几个评测小项目，如伪像就要测试锐化、畸变、暗角这些项目。通过测试这些项目，通过科学的计算，可以非常直观地看到图像的性能的各个方面的表现有何不足。
2、图像预处理模块，包括彩色空间选择和转换、彩色空间各分量的统计分析、基于统计分析的彩色图像分割、噪声去除、基于区域生长聚类的区域标记，通过图像预处理得到信号灯的候选区域。
3、识别模块，包括离线训练和在线识别两部分。离线训练是通过交通信号灯的样本和背景得到分类器，利用得到的分类器完成信号灯的检测，结合图像预处理得出的结果完成其识别功能。
4、跟踪模块，通过识别模块得到的结果可以得到跟踪目标，利用基于彩色的跟踪算法可以对目标进行跟踪，有效提高目标识别的实时性和稳定性。
基于图像识别的信号灯识别1、彩色空间转换
构成图像的最小单元是像素（pixel），像素值的值域一般在0到255（包括）之间，不同的像素值代表了不同的颜色。
像素值总共有256个整数，所以像素值一般都是用unsigned char类型表示。0-255并不能映射到彩色，而只是对应黑色到白色之间的灰度值。白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。
要表示彩色像素，我们就要用到初中物理中学到的红绿蓝（RGB）三原色，饱和的红绿蓝三种颜色叠加起来就是白色，通过改变三种颜色的配比，我们就可以表示其他的颜色了。灰度值的颜色空间在几何上可以用一根直线表示，而RGB彩色空间在几何上则对应了一个立方体。表示灰度值我们用一个维度，要表示彩色值，我们则需要3个维度，也就是3个图像通道。每个像素值用3个数字表示，如(255,255,255)表示白色，(255,0,0)表示红色，(255,255,0)表示黄色。
RGB是三通道的，灰度只有一个通道，若想通过RGB求灰度，最直接的想法是对于同一个RGB像素值，我们把这三个通道值求一个平均值作为灰度值。
用公式表示一下就是：Gray = R /3 + G/ 3 + B /3 。
HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
HSV空间可以由RGB空间演变过来的，RGB空间在几何上是一个正方体，当你从正方体的一个顶点看向离它最远的另一个顶点时，就会看到一个六角锥体，通常，我们会把顶上的这个六边形近似成一个圆，就变成了一个圆锥。
H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一个角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。
纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。
V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。有一点要注意：它和光强度之间并没有直接的联系。
HSV空间对颜色的描述是用户友好的，而RGB是硬件友好的。HSV空间在我日常学习中更多是作为颜色筛选的基础，人眼能区分的不同颜色的范围对应HSV的值都比较固定，下面是一个对照表：
我们要做红绿灯识别，我的第一步是要把红绿灯的区域抠出来，红绿灯的颜色为红、黄、绿，我们可以不管三七二十一先把红、黄、绿色的东西都抠出来再做筛选，这时候就要用到HSV空间。所以信号灯识别的第一步就是要把原始的RGB空间转化为HSV空间。
max=max(R,G,B)；
min=min(R,G,B)；
V=max(R,G,B)；
S=(max-min)/max；
if (R = max) H =(G-B)/(max-min)* 60；
if (G = max) H = 120+(B-R)/(max-min)* 60；
if (B = max) H = 240 +(R-G)/(max-min)* 60；
if (H 0) H = H+ 360；
2、彩色分割
交通信号灯的颜色要求需要满足国家标准，信号灯的色调、饱和度、亮度均需要满足相应的范围要求。因此，基于HSV空间的阈值分割法具有很好的实用性和实时性。通过在HSV彩色空间中设置阈值，并与图像像素的HSV各个分量值进行比较，就能从图像背景中提取出信号灯。
3、信号灯区域判定与识别
由于彩色分割中，背景环境中会存在一些与信号灯的色调、饱和度、亮度相似的点或区域，这一步我们需要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。信号灯的面积、形状、长宽比等均需要满足相应的国标要求，根据这一特性，可以进一步筛选，排除干扰。
信号灯的面积：信号灯的面积在国标中有明确要求，可根据实际情况进行设定，过滤面积过大或过小的区域。
信号灯的形状：形状特征是交通信号灯重要而显著的另一个特征，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 。
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，利用该特征可以将交通信号灯的范围提取出来。
4、跟踪优化
当信号灯出现在当前视野中时，在接下来的一段时间内都会出现该信号灯，并且帧与帧之间的信号灯位置不会出现很大的偏移（主要取决于采集车和CCD）且呈现一定的运动方向，如下图。那么我们完全可以利用这种特性，在下一帧的检测中取当前信号灯位置处一定的窗口范围，使用mean shift算法在特征空间中搜索所谓的模点（局部极值点）找到信号灯位置；甚至可以在该窗口检测范围内，使用颜色分割，根据颜色判定信号灯的位置和颜色。
上述步骤是信号灯识别的一种简单方法，只适用于交通灯环境较为简单的场景，对于复杂的行驶环境，需要进一步扩展信号灯的检测算法，提高信号灯检测的实时性和准确性。