自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識(shí)別和應(yīng)對(duì)交通信號(hào)主要通過以下方式。

首先是圖像采集，車載攝像頭實(shí)時(shí)收集道路環(huán)境圖像。

然后對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，比如濾波、亮度調(diào)整，增強(qiáng)圖像質(zhì)量。

接著利用深度學(xué)習(xí)等算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，快速準(zhǔn)確地找出交通標(biāo)志、信號(hào)燈等目標(biāo)物。

再根據(jù)檢測(cè)到的目標(biāo)物，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練的分類模型來分類，識(shí)別具體的交通標(biāo)志類型或信號(hào)燈狀態(tài)。

最后將識(shí)別結(jié)果反饋給車載控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)駕駛決策和控制。

在識(shí)別過程中，交通信號(hào)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景多樣。比如紅綠燈識(shí)別，能讓車輛準(zhǔn)確做出停車或通行決策。標(biāo)志牌識(shí)別能提醒駕駛員遵守限速、禁令等規(guī)則。車道線識(shí)別幫助車輛保持在正確車道。障礙物檢測(cè)保障能及時(shí)發(fā)現(xiàn)行人、車輛等并做出規(guī)避動(dòng)作。路況感知?jiǎng)t能根據(jù)道路環(huán)境變化調(diào)整行車策略。

交通信號(hào)識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)面臨一些挑戰(zhàn)。比如在真實(shí)道路場(chǎng)景中，常有行人及非機(jī)動(dòng)車輛闖紅燈、其他機(jī)動(dòng)車輛未正常行進(jìn)等突發(fā)事件，加大了自動(dòng)駕駛落地的難度。這要求自動(dòng)駕駛汽車學(xué)會(huì)準(zhǔn)確識(shí)別信號(hào)燈變化，依靠高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)支撐來學(xué)習(xí)正確規(guī)則。另外，自動(dòng)駕駛汽車不能用雷達(dá)導(dǎo)航交通信號(hào)，完全依靠計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，而天氣條件變化會(huì)影響信號(hào)燈能見度，且不是所有路口都有信號(hào)燈，這給研發(fā)視覺系統(tǒng)及算法的團(tuán)隊(duì)帶來很大難度，需要持續(xù)訓(xùn)練。同時(shí)，庫(kù)存數(shù)據(jù)集不足以幫助自動(dòng)駕駛汽車安全通過紅綠燈，需要持續(xù)的優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來更新模型。

未來，交通信號(hào)識(shí)別技術(shù)會(huì)不斷發(fā)展。感知精度將提高，檢測(cè)和識(shí)別準(zhǔn)確度進(jìn)一步提升。實(shí)時(shí)性也會(huì)增強(qiáng)，基于邊緣計(jì)算和 5G 網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，滿足自動(dòng)駕駛實(shí)時(shí)性需求。多模態(tài)融合應(yīng)用，將多種傳感器數(shù)據(jù)融合，提高交通環(huán)境感知的魯棒性。智能決策更加優(yōu)化，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，讓決策策略更智能高效。還會(huì)與基礎(chǔ)設(shè)施深度融合，實(shí)現(xiàn)無縫對(duì)接。

總之，交通信號(hào)識(shí)別技術(shù)在推動(dòng)交通系統(tǒng)向更安全、高效、環(huán)保方向發(fā)展。