信號燈識別
㈠ 路口的交通信號燈怎麼看
交通信號燈包括：機動車信號燈和非機動車信號燈
機動車信號燈是由紅色、黃色、綠色三個無圖案圓形單位組成的一組燈，指導機動車通行。
非機動車信號燈是由紅色、黃色、綠色三個內有自行車圖案的圓形單位組成的一組燈，指導非機動車通行。
綠燈亮時，准許車輛通行，但轉彎的車輛不得妨礙被放行的直行車輛、行人通行。
黃燈亮時，已越過停止線的車輛可以繼續通行。
紅燈亮時，禁止車輛通行。
交通信號燈具體看法：
一、駛機動車在路口直行遇到紅色信號燈亮時要停在路口停止線以外，右轉彎時不得妨礙被放行車輛，行人通行的情況下，可以通行。
二、路口綠色信號燈亮時，准許車輛通行，但是，轉彎車輛不得妨礙被放行的直行車輛，行人通行。
三、路口黃色信號燈亮時，已經越過停止線的車輛可以繼續通行，沒有越過停止線的車輛不得進入路口，更不得加速搶行通過交叉路口。
四、黃色閃光警告信號燈持續閃速時，要減速注意瞭望，確認安全後通過。
五、綠色箭頭燈亮的車道，允許車輛按箭頭只是方向通行，紅色交叉形燈或箭頭燈亮的車道，禁止車輛進入，駕駛機動車要選擇綠色箭頭燈亮的車道行駛。
六、方向指示燈信號燈綠色箭頭燈亮時，允許車輛按箭頭指示方向，分別選擇左轉彎，直行，右轉彎車道行駛。
七、方向指示信號燈紅色箭頭燈亮時，箭頭指示方向的路口，禁止車輛通行。
八、鐵路到路口兩個紅燈交替閃爍或一個紅燈亮時，車輛要停在道路口停止線以外等待，不得加速通過道口。鐵路道口紅燈熄滅時，允許車輛通行，但不的加速通過道口。
九、在劃有導向車道的路口，按所需行進方向駛入導向車道。
十、准備進入環形路口的讓已在路口內的機動車先行。
十一、向左轉彎時，靠路口中心點左側轉彎。轉彎時開啟轉向燈，夜間行駛開啟近光燈。
十二、遇放行信號時，依次通過。
十三、遇停止信號時，依次停在停止線以外。沒有停止線的，停在路口以外。
十四、向右轉彎遇有同車道前車正在等候放行信號時，依次停車等候。
十五、在沒有方向指示信號燈的交叉路口，轉彎的機動車讓直行的車輛、行人先行。相對方向行駛的右轉彎機動車讓左轉彎車輛先行。
(1)信號燈識別擴展閱讀：
交通信號燈通行規則：
一、直行路口
直行路口僅採用一組紅綠燈，紅燈亮時，直行停止，綠燈亮時，直行通行。
對於允許掉頭的路口，紅綠燈均可掉頭，但一些地方為了保障安全可能會特別標識「紅燈時掉頭」，這個時候只能在紅燈亮時掉頭。
需要特別說明的是，在路口前如果看到禁止掉頭標志的話，說明此路口禁止掉頭，務必要注意不要違反法規。
二、T型路口
T型路口一般包括三種情況，以下用A、B、C三類表示。
A類：掉頭車輛不依賴紅綠燈情況，左轉時確保安全;直行車輛依據紅綠燈通行(紅燈停、綠燈行);右轉車輛同樣不依賴紅綠燈。
B類：掉頭車輛不依賴紅綠燈情況，左轉時確保安全;左轉車輛依據紅綠燈通行(紅燈停、綠燈行);右轉車輛也不依賴紅綠燈。
C類：掉頭車輛不依賴紅綠燈情況，左轉時確保安全;左轉車輛依據紅綠燈通行(紅燈停、綠燈行);右轉車輛也不依賴紅綠燈。
三、十字路口
十字路口至少會配備兩組紅綠燈，一般為箭頭指向型。掉頭車輛不依賴紅綠燈情況(但很多路口直行需要過停止線，則需按照左轉信號燈通行)，左轉時確保安全;直行車輛依據紅綠燈通行(紅燈停、綠燈行);右轉車輛不依賴紅綠燈，注意避讓直行車輛。
參考資料來源：
網路-交通信號燈
㈡ 對於色盲來說交通信號燈如何識別專家詳解
人行橫道的信號燈、 浙江交通信號燈 、閃光警告信號燈、方向指示信號專燈、車道燈屬信號燈等，這些信號燈也包括機動車上面的燈都採取綠、紅、黃三原色做為指示燈，首先在設計上的安裝位置有規律性，只要閱讀過的人都會識別的。如十字路口的交通信號燈紅燈在左綠燈在右，黃燈在中間，色盲朋友可以通過哪塊的顏色重來區分當時亮的是什麼燈，該通行還是該停止；人行橫道燈有的設計有三種： 一、兩個小人的設計，一個是紅色的小人另一個是綠色的小人，表示停止信號燈時紅色的小人在上，表示可以通行的信號燈的小綠人在下。可以通過上下來區分是停止還是通行； 二、這一種的表述跟前者相似的是——表示通行的信號燈都為綠色的小人，表示停止的 信號燈則為紅色的原型，類似太陽，色盲朋友們可以通過形狀來辨別是否通行；
㈢ 怎樣認識交通信號燈
交通信號燈由紅燈、綠燈、黃燈組成。紅燈表示禁止通行，綠燈表示准許通行，黃燈表示警示。機動車通過交叉路口，應當按照交通信號燈、交通標志、交通標線或者交通警察的指揮通過；通過沒有交通信號燈、交通標志、交通標線或者交通警察指揮的交叉路口時，應當減速慢行，並讓行人和優先通行的車輛先行。
行人通過路口或者橫過道路，應當走人行橫道或者過街設施；通過有交通信號燈的人行橫道，應當按照交通信號燈指示通行；通過沒有交通信號燈、人行橫道的路口，或者在沒有過街設施的路段橫過道路，應當在確認安全後通過。
(3)信號燈識別擴展閱讀：
《中華人民共和國道路交通安全法實施條例》第二十九條交通信號燈分為：機動車信號燈、非機動車信號燈、人行橫道信號燈、車道信號燈、方向指示信號燈、閃光警告信號燈、道路與鐵路平面交叉道口信號燈。
第三十八條機動車信號燈和非機動車信號燈表示：
1、綠燈亮時，准許車輛通行，但轉彎的車輛不得妨礙被放行的直行車輛、行人通行；
2、黃燈亮時，已越過停止線的車輛可以繼續通行；
3、紅燈亮時，禁止車輛通行。
在未設置非機動車信號燈和人行橫道信號燈的路口，非機動車和行人應當按照機動車信號燈的表示通行。紅燈亮時，右轉彎的車輛在不妨礙被放行的車輛、行人通行的情況下，可以通行。
第三十九條人行橫道信號燈表示：
1、綠燈亮時，准許行人通過人行橫道；
2、紅燈亮時，禁止行人進入人行橫道，但是已經進入人行橫道的，可以繼續通過或者在道路中心線處停留等候。
第四十條車道信號燈表示：
1、綠色箭頭燈亮時，准許本車道車輛按指示方向通行；
2、紅色叉形燈或者箭頭燈亮時，禁止本車道車輛通行。
㈣ 如何識別紅綠燈
紅綠燈分為導向燈和圓形燈。
一般圓形燈在路口只有一盞燈，紅燈亮時禁止直行和左轉，可以右轉彎。
導向燈市帶有箭頭的，可以有兩個或三個，分別指示不同方向的行車和停車。按指示的燈即可，沒有右轉向導向燈的情況下可以視為可以右轉。
第三十八條 機動車信號燈和非機動車信號燈表示：
(一)綠燈亮時，准許車輛通行，但轉彎的車輛不得妨礙被放行的直行車輛、行人通行；
(二)黃燈亮時，已越過停止線的車輛可以繼續通行；
(三)紅燈亮時，禁止車輛通行。
在未設置非機動車信號燈和人行橫道信號燈的路口，非機動車和行人應當按照機動車信號燈的表示通行。
紅燈亮時，右轉彎的車輛在不妨礙被放行的車輛、行人通行的情況下，可以通行。
第三十九條 人行橫道信號燈表示：
(一)綠燈亮時，准許行人通過人行橫道；
(二)紅燈亮時，禁止行人進入人行橫道，但是已經進入人行橫道的，可以繼續通過或者在道路中心線處停留等候。
第四十條 車道信號燈表示：
(一)綠色箭頭燈亮時，准許本車道車輛按指示方向通行；
(二)紅色叉形燈或者箭頭燈亮時，禁止本車道車輛通行。
第四十一條 方向指示信號燈的箭頭方向向左、向上、向右分別表示左轉、直行、右轉。
第四十二條 閃光警告信號燈為持續閃爍的黃燈，提示車輛、行人通行時注意瞭望，確認安全後通過。
第四十三條 道路與鐵路平面交叉道口有兩個紅燈交替閃爍或者一個紅燈亮時，表示禁止車輛、行人通行；紅燈熄滅時，表示允許車輛、行人通行。
一般圓形燈在路口只有一盞燈，紅燈亮時禁止直行和左轉，可以右轉彎，綠燈亮時可直行和左轉，可以右轉彎；
三盞燈要看最左端的燈綠了或有向左的綠箭頭就可左轉。
㈤ 交通信號燈故障的檢測
一種用於道路交通信號燈故障監督檢測的裝置及其檢測方法，包括有故障檢測單元和與其相連接的信號機處理器，所述的故障檢測單元分別為電流檢測模塊和電壓檢測模塊；電壓檢測模塊輸出的TTL電平信號與電流檢測模塊輸出的TTL電平信號通過與門與嵌入式處理器的檢測IO口相連；嵌入式處理器信號輸出端與所述信號機處理器信號輸入端連接。
㈥ 求完整的基於opencv的交通信號燈檢測與識別的代碼
OpenCV
整個項目的結構圖：
編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：
[java] view
plainprint?
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.編寫測試類：
[java] view
plainprint?
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png