【摘要】 本发明公开一种自动识别红绿灯的方法，包括以下步骤：初始化HSV空间中红绿黄三种颜色的均值和方差；指定信号灯所在的区域；将输入图像从RGB空间转换到HSV空间；提取信号灯潜在区域，并对图像作数学形态学处理，得到信号灯区域色度分量的分布特征；根据信号灯区域色度分量的分布特征，以期望最大化EM算法结合高斯模型求出三种颜色所对应的三个高斯模型的均值、方差以及权重；根据三个高斯模型的均值、方差以及权重，计算信号灯潜在区域的每个点属于三种颜色的概率，取概率最大的作为当前点的颜色，并记录；统计某一连通域中所有像素点的颜色比例，取比例最大的颜色为该区域的颜色。本发明可降低安装和维护难度。 【专利类型】发明授权 【申请人】中盟智能科技(苏州)有限公司; 深圳市中盟科技股份有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】215000 江苏省苏州市苏州工业园区仁爱路99号A2-303、304室 【申请人地区】中国 【申请人城市】苏州市 【申请人区县】吴中区 【申请号】CN201210057390.7 【申请日】2012-03-07 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102663345B 【公开公告日】2014-04-16 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102663345B 【授权公告日】2014-04-16 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06K9/00; G06T7/00 【发明人】吴海东; 王翔鹰; 佘中华 【主权项内容】一种自动识别红绿灯的方法，其特征在于，包括以下步骤：初始化视频图像HSV空间中红、绿、黄三种颜色的均值和方差；指定红绿灯所在的区域；将输入图像从RGB空间转换到HSV空间；提取图像中红绿灯潜在区域，并对图像作数学形态学处理，得到红绿灯区域色度分量的分布特征；根据红绿灯区域色度分量的分布特征，以期望最大化EM算法结合高斯模型求出所述三种颜色所对应的三个高斯模型的均值、方差以及权重；根据三个高斯模型的均值、方差以及权重，计算图像中红绿灯潜在区域的每个点属于三种颜色的概率，取概率最大的作为当前点的颜色，并记录；统计图像的某一连通域中所有像素点的颜色比例，取比例最大的颜色为该连通域的颜色。 【当前权利人】中盟科技有限公司 【当前专利权人地址】广东省深圳市南山区南山商业文化中心区天利中央商务广场(二期)C-3005 【专利权人类型】有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资); 【统一社会信用代码】91320594567809302C; 【引证次数】4.0 【他引次数】4.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】18

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