1. 研究目的与意义
随着经济不断的发展，社会不断的进步，机动车日益普及，当汽车在给人们生活带来方便的同时，也带来了一系列严峻的社会问题，交通状况拥堵、交通事故频发、交通运输效率低下等问题日益突出，从而引发许多社会问题，因此智能交通系统将成为未来发展的重要方向。
由于智能交通系统发展的急切需求，研究人员提出一系列相关的道路目标检测系统，例如道路障碍物检测，道路路标检测，道路交通信号灯检测等系统。其中，道路交通信号灯检测是智能交通系统中最重要的组成部分之一，它是利用机器代替人眼对交通信号灯进行进行检测与识别，可以及时提示驾驶员可行的道路，为无人驾驶技术开辟新的篇章。
进而，如果对于交通灯的检测与识别这一技术趋于成熟，能够成功应用于汽车的自动驾驶，那么将会使世界范围内众多的色盲、色弱患者在即使无法分辨交通信号灯颜色的情况下也能获得驾驶机动车的机会。同时，驾驶员在长时间精神高度集中的状况下会有严重的疲惫感，导致注意力分散，忽视交通信号灯提示的信息，但是通过这一技术，将人眼的检测识别交给智能机器，可以有效的避免交通事故的发生，大幅度减少人类因交通事故而产生的不必要伤亡，对社会产生一种积极的影响。同时也将开启汽车的全自动时代，方便人们在行驶过程中观看视频，收听音乐，享受生活。
2. 研究内容和预期目标
本课题主要研究基于视觉的交通信号灯的识别问题：包括对圆形交通灯颜色的识别，对箭头形交通灯指向的识别和对交通灯读秒的识别。以上研究基于matlab操作环境，涉及到如何使交通灯的rgb图像转换为hsv图像，如何对交通灯hsv图像进行颜色分割，分割出红、黄、绿三种颜色的区域块，如何对交通灯圆形和箭头形的形状进行定位，过滤噪音，如何对箭头形交通灯指向的判断，如何对交通灯秒数的边缘特征进行提取和模板匹配，如何把识别出的结果设计成gui界面反映出来等问题的研究。
预期目标如下：
3. 研究的方法与步骤
本课题拟用matlab及其基本公式、阈值筛选法、开闭运算、八向连通、形态学特征研究法、hu不变矩特征提取算法等研究方法。
研究步骤：
1.了解熟悉matlab基本操作，通过matlab自带的图像处理的基本公式将交通灯的rgb图像转换为hsv图像。
4. 参考文献
[1]赵小川,何灏,唐弘毅.matlab计算机视觉实战[m].清华大学出版社:北京,2018:106.
[2]余胜威. matlab gui设计入门与实战[m]. 清华大学出版社, 2016:212.
[3]陈刚,魏晗,高毫林.matlab在数字图像处理中的应用[m].清华大学出版社:北京,2016:142-.
5. 计划与进度安排
（1）2022.2.25-2022.3.10查阅资料，填写开题报告，完成英文文献的翻译。
（2）2022.3.11-2022.3.17熟悉matlab环境及图像处理工具箱或其他编程工具。
（3）2022.3.18-2022.4.10对交通信号灯图像进行适当预处理，进行颜色分割，编写交通灯颜色识别的程序。
