B. Spot Light Detection (S LD)Despite the fact that traffic lights can的简体中文翻译

B. Spot Light Detection (S LD)Despi

B. Spot Light Detection (S LD)Despite the fact that traffic lights can be very different, all share the common property to emit light. Therefore a robust SLD appears to be the best base for TLR. The aim of this SLD step is to miss the fewes t sought lights as possible. This task is not an easy task due to the complexity of an urban scene and especially when tr ying to detect small spots light in order to detect far traffic lights.To detect spots light in the source image we use an algorithm we already descri bed in [8]. This algorithm uses the top-hat morphological operator [9]-[10] to detect the bright areas and then appl ies shape filtering and region growing algorithm to keep only the consistent areas. Only grayscale information is used in the SLD step. Therefore, it is few sensitive to illumination variation and color distortion.The SLD we use detect up to 90% of all the visible lights emitted from the traffic lights and is able to find any spot light as soon as it is 4 pixels wide or more. Fig. 4 illustrates the result of the SLD algorithm.
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B.射灯检测(S LD)<br><br>尽管红绿灯可以是非常不同的,都有着共同财产发光。因此,一个强大的SLD似乎是TLR的最佳基地。此SLD步骤的目的是错过吨寻求灯尽可能fewes。这任务不是一件容易的事,由于城市场景的复杂性,尤其是当TR颖检测小点,以检测远交通信号灯亮起。<br><br>为了检测点,我们使用一种算法我们已经descri床[8]中的源图像中的光。这个算法使用顶帽形态学算子[9] - [10],以检测亮区,然后申请IES整形滤波和区域生长算法仅保留一致的区域。只有灰度信息在SLD步骤中使用。因此,它是针对照明变化和彩色失真少敏感。<br><br>我们使用检测多达来自交通信号灯发出所有的可见光90%,并能尽快找到任何射灯,因为它是宽以上4个像素的SLD。图4示出了SLD算法的结果。
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B. 聚光灯检测(S LD)<br><br>尽管交通灯可能非常不同,但所有人都拥有发光灯的常用属性。因此,强大的 SLD 似乎是 TLR 的最佳基础。此 SLD 步骤的目的是尽可能错过少数寻求的灯光。由于城市场景的复杂性,特别是为了探测远交通灯而检测小点灯时,这项任务并非易事。<br><br>为了检测源图像中的点光,我们使用一种算法,我们已经在 [8] 中去除了床。该算法使用顶帽形态学运算符 [9]-[10] 来检测明亮区域,然后应用形状筛选和区域增长算法,仅保留一致区域。SLD 步骤中仅使用灰度信息。因此,它很少敏感照明变化和颜色失真。<br><br>我们使用的 SLD 可检测来自红绿灯的所有可见光的 90%,并且一旦灯宽 4 像素或以上,就能立即找到任何聚光灯。图 4 说明了 SLD 算法的结果。
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B、 聚光灯检测(S LD)<br>尽管交通灯可能有很大的不同,但它们都有共同的发光特性。因此,一个稳健的SLD似乎是TLR的最佳基础。这个单反步骤的目的是尽可能地错过最微弱的灯光。由于城市场景的复杂性,特别是为了探测远处的交通信号灯而探测到的小光斑光,这项任务并不容易。<br>为了检测源图像中的点光源,我们使用了一种我们在[8]中已经描述过的算法。该算法利用top-hat形态学算子[9]-[10]来检测亮区,然后应用形状滤波和区域生长算法来保持一致区域。SLD步骤中仅使用灰度信息。因此,它对光照变化和颜色失真不敏感。<br>我们使用的SLD可以检测到交通灯发出的所有可见光的90%,并且只要4像素宽或更宽,就可以找到任何聚光灯。图4示出了SLD算法的结果。
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