【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别领域，特别是指一种。
技术介绍
随着社会经济的发展，车辆的增多，智能交通的发展也越来越快。在违章驾驶中，闯红灯检测是其中的一项。目前，目前检测信号灯的方式主要通过连线连接信号灯，对信号灯进行识别。这种方式需要结构复杂，且施工困难。
技术实现思路
本专利技术提出了一种。以解决上述对信号灯进行识别过程中，施工困难的问题。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的:将检测到的视频图像中的多个特征点与预先记载的多个特征点进行匹配；其中，所述预先记载的特征点从信号灯模板图像提取；匹配成功后，按照所述视频图像中的特征点的聚类中心位置、所述信号灯模板图像的聚类中心位置与该模板图像的中心位置的距离，确定所述视频图像中的信号灯的中心位置；识别所述视频图像中信号灯的颜色分量，确定所述视频图像中信号灯的颜色。本专利技术的方法，可有效识别出视频图像中的信号灯及其表示的信号，避免了现在技术中，通过对信号灯物理接线的方式进行识别。不需要对现场的信号灯进行施工，即可有效识别出信号灯的颜色。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的实施例的流程图。具体实施例方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例...
【技术保护点】
一种视频图像中识别信号灯的方法，其特征在于，包括：将检测到的视频图像中的多个特征点与预先记载的多个特征点进行匹配；其中，所述预先记载的特征点从信号灯模板图像提取；匹配成功后，按照所述视频图像中的特征点的聚类中心位置、所述信号灯模板图像的聚类中心位置与该模板图像的中心位置的距离，确定所述视频图像中的信号灯的中心位置；识别所述视频图像中信号灯的颜色分量，确定所述视频图像中信号灯的颜色。
【技术特征摘要】
1.一种视频图像中识别信号灯的方法，其特征在于，包括: 将检测到的视频图像中的多个特征点与预先记载的多个特征点进行匹配；其中，所述预先记载的特征点从信号灯模板图像提取； 匹配成功后，按照所述视频图像中的特征点的聚类中心位置、所述信号灯模板图像的聚类中心位置与该模板图像的中心位置的距离，确定所述视频图像中的信号灯的中心位置； 识别所述视频图像中信号灯的颜色分量，确定所述视频图像中信号灯的颜色。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频图像的特征点或所述信号灯模板图像的特征点通过以下步骤确定: 在高斯差分尺度空间，根据不同的高斯核函数的σ值，建立图像所对应的多张层叠的不同尺度的图像； 在当前层的尺度的图像内，如果一个像素点在本层及其两个相邻层的8邻域内，为最大值或最小值，则该点为该尺度下的一个特征点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配的过程包括: 根据每个尺度下的每个特征点所在图像的位置，确定该特征点及其周围邻域内的像素点的梯度，建立该特征点对应的描述子； 确定所述视频图像的每个 特征点对应的描述子与所述信号灯模板图像的各个特征点对应的描述子的欧氏距离d; 其中，所述欧式距离d=sqrt( Σ (xil_xi2)~2) ;xil为模板图像中的一个特征点的第i维向量、xi2为视频图像中的一个特征点的第i维向量； 如果最小的欧式距离不大于第一阈值、且最小的欧氏距离与次小的欧式距离的比值不大于第二阈值，则确定用于运算出所述最小的欧式距离的两个描述子各自对应的特征点相...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，王晓萌，何小波，董博，杨宇，张凯歌，
申请(专利权)人：信帧电子技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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