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由于紅綠燈取消了讀秒設(shè)計(jì),自己每次過十字路口的時(shí)候都是膽戰(zhàn)心驚的,因?yàn)榍耙幻脒€是綠燈,汽車剛走到路中間就已經(jīng)變成紅燈了,甚至是嚴(yán)重的時(shí)候還發(fā)生了碰撞事故,**交通紅綠燈型號齊全,想想就非常的恐l怖,而且一些車主單單是在3天之內(nèi),就已經(jīng)被扣了12分,還有一種現(xiàn)象,那就是很多車主因?yàn)楹ε伦约罕豢鄯至P款,所以經(jīng)過路口的時(shí)候都會刻意降低汽車的速度,這樣一來,也讓堵車的現(xiàn)象更加的嚴(yán)重。
個(gè)
能不能設(shè)計(jì)出紅綠色l盲也能準(zhǔn)確識別的交通信號裝置?
我還沒見過紅綠共享一個(gè)燈的紅綠燈是單純用顏色來區(qū)分停和走的。一般都是畫個(gè)小人,或者數(shù)個(gè)數(shù),紅綠色l盲毫無壓力。
紅綠色l盲能分辨的信號燈早就普及了很多年了,LED交通紅綠燈型號齊全,至少我所在的城市天津已經(jīng)很多年了。
紅綠燈檢測應(yīng)用——技術(shù)路線方案
交通信號燈的檢測與識別是無人駕駛與輔助駕駛必不可少的一部分,其識別精度直接關(guān)乎智能駕駛的安全。一般而言,LED交通紅綠燈型號齊全,在實(shí)際的道路場景中采集的交通信號燈圖像具有復(fù)雜的背景,且感興趣的信號燈區(qū)域只占很少的一部分。針對這些難點(diǎn),國內(nèi)外的眾多研究者提出了相應(yīng)的解決方案??偟膩碚f,嘉興交通紅綠燈型號齊全,大多基于傳統(tǒng)的圖像處理方法;但目前也有用強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去進(jìn)行識別,但這類方法往往需要大量的訓(xùn)練樣本避免過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。截至目前的大多數(shù)方法都是在各種顏色空間中利用信號燈顏色的先驗(yàn)進(jìn)行分割得到興趣區(qū)域,然后再通過信號燈所特有的形狀特征和角點(diǎn)特征等進(jìn)行進(jìn)一步的判定。比如,Masako Omachi等人提出在RGB色彩空間分割交通信號燈,使用HOUGH變換檢測分割出的信號燈所在的圓形區(qū)域;徐成等提出在Lab色彩空間分割交通信號燈,使用模板匹配的方法識別交通信號燈的狀態(tài);谷明琴等則在HSV色彩空間中使用顏色直方圖統(tǒng)計(jì)圖像的H分量,確定交通信號燈的類型。本項(xiàng)目將基于傳統(tǒng)的圖像處理算法來進(jìn)行交通信號燈的識別,重點(diǎn)介紹核心技術(shù)。
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