[发明专利]一种基于机器视觉的交通信号灯状态监控系统及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的交通信号灯状态监控系统，其特征在于：包括成像系统（1）和主控系统（2）；成像系统（1）包括用于采集交通信号灯视频信息的摄像头，主控系统（2）包括图像处理器（204），分别与图像处理器（204）连接的视频信号输入接口（201）、获取参考时间模块（205）和网络传输单元（202）；摄像头与主控系统视频信号输入接口（201）连接，主控系统通过网络传输单元将交通信号灯状态信息输送到交通管理部门。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控系统，其特征在于：所述成像系统（1）包括多个分别用于采集机动车信号灯、非机动车信号灯、方向指示信号灯、人行横道信号灯、道口信号灯、闪光警告信号灯视频信息的摄像头。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控系统，其特征在于：所述主控系统（1）包括多个图像处理器。

4.一种基于机器视觉的交通信号灯状态监控系方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）实时采集交通信号灯视频信息，并将采集到的视频信息发送给图像处理器；

（2）图像处理器获取交通信号灯视频信息，提取视频中的图像，并对图像中交通信号灯进行检测和识别，采集交通信号灯状态信息；

（3）图像处理器将采集的当前交通信号灯状态信息与预期的交通信号灯状态信息进行对比；若信息一致，则返回重复进行步骤（1）至步骤（3）；若信息不一致，则主控系统通过网络传输单元向交通管理部门发送交通信号灯错误或失灵的信息。

5.如权利要求4所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控方法，其特征在于：步骤（1）中使用多个摄像头分别采集机动车信号灯、非机动车信号灯、方向指示信号灯、人行横道信号灯、道口信号灯、闪光警告信号灯视频信息。

6.如权利要求4所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控方法，其特征在于：步骤（2）中运用基于机器学习和模式识别方式对交通信号灯图像进行检测和识别，获取当前交通信号灯状态信息。

7.如权利要求4所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控方法，其特征在于：步骤（2）中对交通信号灯图像进行检测和识别之前对视频图像进行预处理，预处理包括图像的增强、去噪和/或去雾处理。

8.如权利要求4所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控方法，其特征在于：步骤（2）中采集的交通信号灯状态信息包括交通信号灯图像的颜色特征、形状特征、位置特征、逻辑特征和纹理特点。

9.如权利要求6所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控方法，其特征在于：所述机器学习方法为支持向量机SVM方法。

10.如权利要求4所述的基于机器视觉的交通信号灯状态监控方法，其特征在于：所述的交通信号灯错误或失灵的信息为交通信号灯错误或失灵报警信息或当前交通信号灯的状态信息。