【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，尤其是涉及一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法。
技术介绍
1、机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉仅仅算是计算机视觉的一个微小分支，但却已经是一个非常新颖并且发展十分迅速的研究领域。机器视觉自起步发展到现在，已有三十多年的发展历史。机器视觉作为一种应用系统，随着工业自动化的发展而逐渐完善。
2、v2x(vehicle to everything)，是指在车辆上安装一种专用通信终端，可实现与其他车辆、道路、行人以及云端进行数据交互服务，具体包括v2v(vehicle to vehicle车与车连接)，v2i(vehicle to infrastructure车与基础设施连接)，v2p(vehicle topedestrian车与行人连接)，v2n(vehicle to network车与网络连接)。所述专用通信终端主要对通信时延要求较高(小于10ms)，且支持设备之间直接连接。目前主流技术之一是dsrc(dedicated short range communications，专用短距离通讯)，另一种是lte-v2x(基于蜂窝移动通信的v2x)。
3、当前识别信号灯的技术手段主要是两种，一种是物理连接信号机io口，采集开关量信号，然后根据开关量学习信号机配时，然后根据数据传输协议，通过rsu向外发布。一种是通过摄像头识别红绿灯颜色和倒计时，然
技术实现思路
1、本专利技术就是为了解决上述问题而提出一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法，包括以下步骤：
4、s1.对应每个灯盘安装一个采集信号灯盘灯色状态的摄像机，接入摄像机数据到数据分析模块；
5、s2.摄像机定频率拍摄包含信号灯的图像，频率大于2hz，或者输入实时视频；
6、s3.根据图像处理算法提取信号灯区域，处理过程包括：灰度化、膨胀、腐蚀、二值化、提取信号灯矩形边框、提取边框内图像；
7、s4.利用图像识别算法对信号灯颜色提取；
8、s5.判断前后相邻两次信号灯颜色是否相同，如果相同，则重新回到步骤s2重新拾取信号灯的图像，如果不相同则说明当前时刻信号灯颜色发生变化，进入phase_i_color_(j+1)，判断记录phase_i_color_(j+1)_starttime是否被记录，如果未记录，则记录当前时间phase_i_color_(j+1)_starttime，如果已记录，则进入下一步；
9、s6.判断当前相位灯色是否被记录，当信号灯灯色发生改变，且该灯色starttime已被记录，则当前时间为上一灯色结束时间current_time，该相位灯色周期为：
10、phase_i_color_(j+1)_t＝current_time-phase_i_color_(j+1)_starttime，该相位灯色已被学习；
11、s7.判断所有灯色是否都被学习，如果未学习完成，则返回步骤s2，继续循环，如已学习完成则进入下一步；
12、s8.根据学习结果推算所有相位时序；
13、s9.计算实时红绿灯倒计时；
14、s10.判断摄像头识别的相位灯色和倒计时，与计算的相位灯色和倒计时是否相同，如果相同则根据数据协议编译消息发送给rsu，如果不同则将错误相位信息发送给rsu，rsu再将错误信息发送给云平台；
15、s11.返回步骤s9，继续循环，监测摄像头识别的相位灯色和倒计时与计算的相位灯色和倒计时是否一致。
16、进一步的，所述步骤s4中图像颜色提取包括以下步骤：
17、4.1、将rgb颜色空间转化为hsi颜色空间；
18、4.2、通过多阈值进行图像分割来识别交通灯的颜色，将图像通过选定的阈值分割后，找出所需要的图形；
19、4.3、通过ocr算法识别信号灯颜色区域数字，即倒计时；
20、4.4、得到phase_i_color_j，其中i为相位数，j为红绿黄。
21、进一步的，所述步骤s9中当前相位灯色倒计时计算包括以下步骤：
22、9.1、获取当前相位红绿灯颜色phase_i_color_j和倒计时phase_i_color_j_lefttime；
23、9.2、判断相邻两帧图片中信号灯颜色是否相同，如果不同则记录当前相位灯色开始时间phase_i_color_j_starttime，并回到步骤9.1重新获取当前相位红绿灯颜色和倒计时，如果相同则计算当前相位灯色倒计时；
24、9.3、计算当前相位灯色倒计时，
25、phase_i_color_j_lefttime＝phase_i_color_j_t–(current_time-phase_i_color_j_starttime)。
26、采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果为：通过摄像头识别红绿灯信息，不用与信号机厂商沟通协商来采集开关量信号，可以大范围推广应用；相比传统摄像头识别信号灯方式，不仅可以实时识别信号灯灯色，同时完成自学习后，可计算每个灯色倒计时；根据学习后的红绿灯时序图计算，可纠正红绿灯本身出现偏差的问题，并通过rsu向云平台上报错误日志。
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1.一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法，其特征在于：所述步骤S4中图像颜色提取包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法，其特征在于：所述步骤S9中当前相位灯色倒计时计算包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的自学习信号灯配时采集方法，其特征在于：所述步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈新海，祖晖，王博思，娄方帝，陈俊鹏，刘晨，刘丹丹，
申请(专利权)人：招商智行重庆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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