[发明专利]基于视频处理的智能信号灯状态检测方法及检测系统

权利要求书

1.基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述检测方法包括如下步骤：

(1)在信号灯视频中给出信号灯的初始化位置及相关信息，使用定位算法确定信号灯区域位置；

(2)分析信号灯区域的成像质量，诊断视频质量是否异常；

(3)对信号灯区域进行颜色空间分析提取相应的色彩区域，并确定亮灯区域的位置；

(4)根据步骤(3)得到的信号灯区域的颜色及亮灯区域位置特征实时判断信号灯的当前状态。

2.根权利要求1所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中通过对视频帧的亮度、对比度、偏色的计算，以诊断视频质量，若连续视频质量异常严重，则进行报警。

3.根权利要求2所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述视频质量诊断过程如下：

(201)从视频中信号灯区域中提取全局亮度，并检测亮度是否异常，若正常转入步骤(202)，若异常转入步骤(205)；

(202)检测视频中信号灯区域的对比度是否异常，若正常转入步骤(203)，若异常转入步骤(205)；

(203)检测从视频中信号灯区域的颜色失真是否异常，若正常转入步骤(204)，若异常转入步骤(205)；

(204)确定视频质量正常，进行后续视频分析处理；

(205)确认视频亮度、对比度、颜色异常提示报警并且进入视频的下一帧继续步骤(201)。

4.根权利要求1所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中基于亮度、饱和度结合高斯模型与HSI颜色空间分割出信号灯区域，同时利用聚类分析提取信号灯区域内的满足色度、亮度和饱和度信息的连通域。

5.根权利要求4所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述步骤(3)的包括如下子步骤：

(301)从视频中信号灯区域中提取满足色度、饱和度、亮度阈值范围的颜色点；

(302)判断视频的昼夜模式，对昼夜场景的视频进行不同特征图像处理的步骤；

(303)若为昼场景，则进行彩色图像分割，并将图像转换为灰度图像，并计算灰度图像的平均亮度；

(304)若为夜场景，则直接进行灰度图像分割，并计算灰度分割图像的平均亮度；

(305)对分割图像进行预处理；

(306)通过对预处理后的分割图像中的前景点进行连通域标记，并通过几何特征提取多个连通域作为信号灯亮灯区域的候选区域。

6.根权利要求1所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述步骤(4)针对作为信号灯亮灯区域的候选区域的多个连通域通过几何特征模型提取信号灯的最优连通域，据此确定信号灯的状态。

7.根权利要求6所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括如下子步骤：

(401)判断候选连通域的颜色和亮度，以此确定信号灯的状态；

(402)判断候选连通域相对于信号灯内红、黄、绿的灯的位置，以确定信号灯的位置状态；

(403)基于步骤(401)与步骤(402)给出的候选区域的颜色及位置信息判断信号灯的状态，对应的连通域为最优连通域。

8.根权利要求1-7任一项所述的基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括通过统计各灯位置及颜色信息实时校验信号灯区域位置的偏移的步骤。