1. 研究目的与意义
在21世纪工业经济持续蓬勃发展的大背景下，从曾经富人阶级的身份象征到现在走进千家万户的必需品，汽车已经成为人们日常出行的重要交通工具。但随着汽车数量的急剧增长，带来的问题也很多。在城市街道中，一望无际的堵车长龙随处可见，交通事故发生的频率也大大提高，这在触痛人们神经的同时，也引发了人们对构建智能交通系统的思考。而作为智能交通系统中重要组成部分的交通信号灯的智能识别，近年来成为了相关领域研究人员的关注焦点。[1]但是目前来说在自然道路环境中进行交通标志和信号灯的检测与识别，受到各种道路环境、天气变化等因素的影响，面临着很大的困难。
因此，交通信号灯识别技术的提高是进一步研究的热点。交通信号灯的识别技术看似作用不大，实则影响深远，它将使世界上７％～８％的色盲、色弱患者驾驶汽车成为可能，也使得智能驾驶和无人驾驶在技术上更进一步。智能驾驶是未来发展的方向，提前对交通信号灯进行识别有利于车辆对路径进行提前规划，根据制定目的地选择最优行车路线和停车地点，使人们的出行变得更加方便与快捷。
今后，随着交通灯识别技术的不断提高，它所发挥的作用将不在局限于个人，而是一个城市乃至一个国家。社会的进步与人口的增长使得道路也不断的增加，但如何设计一个好的城市道路交通系统却一直是个难题。由于道路状况的复杂性与信息的多样性，交通数据的收集变得很困难，而交通灯识别技术却恰恰可以改善这个问题，它可以帮助获取更多的路况信息，对于道路交通系统的规划与完善具有很高的参考价值。一个严谨、完善的道路交通系统将是人们出门在外最大的安全保障。因此，对交通信号灯识别技术的研究具有很重大的意义，同时，它也有着很好的应用推广前景。
2. 研究内容和预期目标
本课题研究的是基于图像处理的交通信号灯的识别方法，具体为对一个固定无箭头的红绿交通路况图进行检测与识别。
对于给定的交通信号灯图像，通过基于颜色空间分割的算法和基于形状特征的算法确定信号灯在整个图像中的位置,其中包括颜色分割选择his空间进行分割，形状特征的选择交通灯被黑色矩形框包围这一特征。
通过基于模板匹配的算法确定信号灯显示的信息，其中包括模板大小与图像的设计匹配，图像块的面积与模板块发光面积的比值计算。
3. 研究的方法与步骤
本课题采用的是基于颜色空间和形状特征的算法来完成交通灯的检测，利用模板匹配算法来完成交通灯的识别。
(1)利用颜色分割算法在his颜色空间进行交通信号灯颜色分割。利用交通灯被黑色矩形框包围这一形状特征进行形状分割。
(2)形状分割所得位置与颜色分割候选区域相结合确认信号灯的位置。
4. 参考文献
[1]王涛.基于图像的交通信号灯识别[d].杭州电子科技大学,2016.
[2]王豪.交通信号灯识别技术方法的研究[d].东北大学,2013.
[3]祝匡熙.智能车辆的交通信号灯识别[d].上海交通大学,2012.
5. 计划与进度安排
（1）2022.2.20-2022.2.28查阅资料，填写开题报告，完成外文资料的翻译。
（2）2022.3.1-2022.3.8熟悉matlab环境及图像处理工具箱。
（3）2022.3.9-2022.4.30研究设计算法，实现交通信号灯的检测、定位与识别算法。
