霍威 王震洲

摘要：针对前车尾灯的检测与灯语识别在城市交通环境下对安全驾驶起着重要的辅助作用。本文在车辆检测基础上，利用HSI颜色空间的特性结合尾灯区域特性提取尾灯区域轮廓，实验表明本方法可以有效提高前车尾灯识别的准确率。

关键词：数字图像处理；HSI颜色空间；尾灯检测

中图分类号：TP391.4文献标识码：A

车辆信号灯作为车辆间交流的重要途径，在对驾驶车前方环境进行检测的基础之上，通过对前方车辆的灯语进行分析，构建灯语识别规则，[13]可对前车驾驶行为进行预判，避免突发情况的发生，提高安全性。

在白天场景下，关于前车尾灯检测的研究则相对较少。国内学者田强等利用帧之间车尾灯区域的位置信息进行尾灯的关联，实现对车尾灯稳定有效的检测；[4]李仪等利用车辆尾灯的镜像特征设计车尾灯对匹配算法，并通过其与车底阴影之间的位置关系来检测车尾灯对以及辅助定位车辆位置；[5]RachedTaktak把白天和夜间的算法统一起来，从而避免了昼夜算法切换时间点的选择问题，[6]如Peek[7]交通信息采集系统和NAGUMO[8]的车载系统就是采用了这种算法，但这种方法在不同类型的公路和不同的气象条件下，并不稳定。

本文针对复杂多变的实际公路场景，选择了基于灰色系统理论的车辆检测算法和基于HSI颜色空间变换的前车尾灯检测方法。

1车辆检测

1.1图像预处理

通常行车记录仪采集的图像为彩色图像，需对其进行灰度化处理，并对灰度化的原始图像进行高斯滤波去除外界干扰引入的噪声。……