摘要红绿灯检测是实现交通智能技术的重要一环。基于色彩空间分割方法的红绿灯检测是直接通过颜色空间分割标识有效区域达到检测目的。基于形状特征的红绿灯检测方法，利用红绿灯形状固定性，并设计结构算子结合模板匹配，实现对红绿灯的检测。多分辨率分析通过对基函数的定义操作对信号进行细化分析，主要包括伸缩、平移的运算，能够有效地提取局部性信息，可以实现高维信号低频高频的自动化变换处理。通过对图像多分辨率进行调节，使得对图像中的红绿灯区域识别检测更加简单。82991

本文主要讲述的是基于多分辨率分析的红绿灯检测方法研究。多分辨率分析技术和红绿灯检测技术相衔接，简单使用多分辨率分析中的小波变换和红绿灯检测中的RGB颜色空间分割方法实现方法研究目的。

毕业论文关键词  多分辨率分析 红绿灯识别 

毕业设计说明书外文摘要

Title     Research on traffic light detection method based on multi-resolution analysis   

Abstract Traffic light detection is an important part of traffic intelligent technology。The traffic light detection based on the color space segmentation method is directly through the color space to identify the effective area to achieve the purpose of detection。 Based on the shape characteristics of the traffic light detection method, the use of the red light shape, and design the structure operator combined with template matching, to achieve the detection of traffic lights。Multi -resolution analysis to refine the signals analysis through the definition of operation of the basic functions, including scaling and shifting operation, can effectively extract the local information and can achieve high dimensional signal of low frequency and high frequency automatic transform processing。By adjusting the multi resolution of the image, the detection of traffic lights in the image is more simple。

This paper mainly describes the method of traffic lights detection based on multi-resolution analysis。 Multi resolution analysis technology and traffic light detection technology convergence, the simple use of multi-resolution analysis of wavelet transform and traffic light detection in the RGB color space segmentation method to achieve the purpose of research methods。

Keywords  Traffic light detection  Multi-resolution analysis

目   次

1    引言 1

1。1  研究背景及意义 1

  1。2  国内外研究进展1

  1。3  本文内容安排2

  2   相关技术4

  2。1  红绿灯检测技术4

  2。2  多分辨率分析技术5

  2。3  本章小结10

  3    实验方法介绍11

  3。1  小波变换11

  3。2  基于RGB颜色空间分割方法16

  3。3  轮廓追踪17

  3。4  其他LED等以及强光滤除18

  4    实验结果与分析19

  4。1  小波变换基19

  4。2  小波图像压缩19

  4。3  红绿区域识别以及影响因素滤除20

  4。4  跟踪标识结果24

5    结论  25

致谢 26 

参考文献27

1  引言

1。1研究背景及意义

随着中国经济的高速发展，交通系统也伴随公共事业的提升高速发展。同时，人们消费水平提高，为了出行便利，购买私家汽车数量也越来越多。私家车数量的极速增加，使交通环境恶化，城市交通拥挤、交通安全问题频发以及交通运输效率变低问题。交通环境中的各种问题引起人们的重视，就是在这样的背景下，为了实现交通管理的安全有效合理，提出了智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）。智能交通系统是一个交通运输管理体系，将信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等当前先进的研究技术有效地集成；一种综合运输和管理系统，具备实时、准确、高效并且发挥作用范围大、方位全面的优势。在整个交通线路系统中红绿灯多处于交通枢纽地段，作为交通指挥中的重要内容，红绿灯等视觉信息处理是交通管理中的重要部分，红绿灯识别检测也是智能交通系统的不可或缺的成分，与智能交通系统一样，当前流行的无人驾驶车辆技术研究，其中红绿灯检测就是关键技术和研究难点之一。