对于设计一个交通信号灯识别提醒系统，第一步在于如何把信号灯从复杂的背景图像中挑选出来；第二步就要判断信号灯的状态；第三步系统进一步给出提示。针对定位、识别和提醒这三个方面，国内外的学者做了大量的研究[4,5]。42783

在定位方面，有人利用智能移动设备的触摸屏幕实现人机交互，使用者经过大脑判断，点击屏幕获取图像中信号灯的位置，能在与信号灯颜色或结构相近的干扰背景中，实现信号灯的准确定位[6]，但这种方法时效性较差，在复杂多变的交通环境中，反而增加了人们的负担。苏州工业职业技术学院的吴振英等人设计了一种基于ZigBee无线网络技术实现汽车自动识别交通信号灯的装置[7]。该装置以STC12C5A60S2单片机为核心控制单元，在小车和信号灯内增加无线通讯设备，从而建立信息联系。在汽车通过信号灯交通路口时，接通与路口信号灯内的无线通讯，获得信号灯状态信息，反馈给车内的信号接收装置，再通过数码管显示输出结果。通过这样的汽车与信号灯间的信号传输模式，实现交通信号灯的自动识别提醒的功能。这个方法一举解决了信号灯的定位识别问题，并在能见度低的恶劣天气下也能取得理想的效果。相类似的还有其他利用无线传输技术定位识别交通信号灯的设计[8,9]，这种方法具有使用方便，不受外界环境干扰，可靠性高等优点，但需要整合整个城市的路网信息，工程较大，造价昂贵，在实用性上还有待考究。论文网

在识别方面，交通信号灯有两种，一种箭头形的，一种圆形的。有人提出了一种结合Gabor小波变换、PCA(主成分分析)和 ICA(独立成分分析)的特征提取算法来提取箭头形交通信号灯的特征，将候选区域的灰度图像与Gabor函数的卷积结果作为Gabor滤波后的图像，用ICA算法对PCA压缩后得到的特征空间做进一步的提取，从而得到PCA特征空间中的独立成分，再将ICA提取的独立分量Ω作为新的特征空间，将训练图像和测试图像分别在此空间进行投影，最后对信号灯候选区域的图像用模板匹配的方法进行分类，从而实现交通信号灯的方向的判定[10]。但由于PCA和ICA处理的算法复杂，数据量较大，相应的耗时增加，在实时性有待改善。对于圆形的信号灯，根据多颜色空间信息融合的互补性与重叠性原则[11]，选择可有效表征三种信号灯颜色的多颜色分量。通常上红、绿、黄三种颜色的色调(H)差别比较明显，可将RGB分量归一化处理后转换到HSV颜色空间，统计各分量的大小，找到信号灯所对应的阈值，进行颜色分割，从而判断出颜色信息。相比之下，这种方法算法简单，耗时少，但易受背景环境的干扰，影响判断的准确性。

在提醒方面，简单的LED显示或者语音播报技术已经很完善了，更多的是往驾驶员的状态检测方面研究[12]。当驾驶员疲劳驾驶时，其生理状态或驾驶状态会发生变化(头部前倾、眼睑闭合、方向盘的微调等)。欧洲的e-Safety项目中开发了AWAKE的驾驶诊断系统，利用视觉传感器的摄像头和力传感器的方向盘共同作用来获的驾驶员的状态信息，结合人工智能算法对驾驶员的驾驶状态进行判断。当系统诊断驾驶员为疲劳驾驶时，通过声音、震动、光线等刺激驾驶员，使其意识到自己正在危险驾驶，应及时做出相应的调整。国内也不乏关于这方面的研究，例如有的使用脑电仪来记录、对比、分析疲劳驾驶和正常驾驶状态下脑电波的数据，综合得出疲劳驾驶状态下一般的脑电波的特征，以此判定驾驶员的驾驶状态，但是这种方法因人而异，判定标准有很大的波动，且脑电波的监测不方便，费用也不低，作为一个研究方向，实用性方面还有欠缺。