信号灯识别
㈠ 路口的交通信号灯怎么看
交通信号灯包括：机动车信号灯和非机动车信号灯
机动车信号灯是由红色、黄色、绿色三个无图案圆形单位组成的一组灯，指导机动车通行。
非机动车信号灯是由红色、黄色、绿色三个内有自行车图案的圆形单位组成的一组灯，指导非机动车通行。
绿灯亮时，准许车辆通行，但转弯的车辆不得妨碍被放行的直行车辆、行人通行。
黄灯亮时，已越过停止线的车辆可以继续通行。
红灯亮时，禁止车辆通行。
交通信号灯具体看法：
一、驶机动车在路口直行遇到红色信号灯亮时要停在路口停止线以外，右转弯时不得妨碍被放行车辆，行人通行的情况下，可以通行。
二、路口绿色信号灯亮时，准许车辆通行，但是，转弯车辆不得妨碍被放行的直行车辆，行人通行。
三、路口黄色信号灯亮时，已经越过停止线的车辆可以继续通行，没有越过停止线的车辆不得进入路口，更不得加速抢行通过交叉路口。
四、黄色闪光警告信号灯持续闪速时，要减速注意瞭望，确认安全后通过。
五、绿色箭头灯亮的车道，允许车辆按箭头只是方向通行，红色交叉形灯或箭头灯亮的车道，禁止车辆进入，驾驶机动车要选择绿色箭头灯亮的车道行驶。
六、方向指示灯信号灯绿色箭头灯亮时，允许车辆按箭头指示方向，分别选择左转弯，直行，右转弯车道行驶。
七、方向指示信号灯红色箭头灯亮时，箭头指示方向的路口，禁止车辆通行。
八、铁路到路口两个红灯交替闪烁或一个红灯亮时，车辆要停在道路口停止线以外等待，不得加速通过道口。铁路道口红灯熄灭时，允许车辆通行，但不的加速通过道口。
九、在划有导向车道的路口，按所需行进方向驶入导向车道。
十、准备进入环形路口的让已在路口内的机动车先行。
十一、向左转弯时，靠路口中心点左侧转弯。转弯时开启转向灯，夜间行驶开启近光灯。
十二、遇放行信号时，依次通过。
十三、遇停止信号时，依次停在停止线以外。没有停止线的，停在路口以外。
十四、向右转弯遇有同车道前车正在等候放行信号时，依次停车等候。
十五、在没有方向指示信号灯的交叉路口，转弯的机动车让直行的车辆、行人先行。相对方向行驶的右转弯机动车让左转弯车辆先行。
(1)信号灯识别扩展阅读：
交通信号灯通行规则：
一、直行路口
直行路口仅采用一组红绿灯，红灯亮时，直行停止，绿灯亮时，直行通行。
对于允许掉头的路口，红绿灯均可掉头，但一些地方为了保障安全可能会特别标识“红灯时掉头”，这个时候只能在红灯亮时掉头。
需要特别说明的是，在路口前如果看到禁止掉头标志的话，说明此路口禁止掉头，务必要注意不要违反法规。
二、T型路口
T型路口一般包括三种情况，以下用A、B、C三类表示。
A类：掉头车辆不依赖红绿灯情况，左转时确保安全;直行车辆依据红绿灯通行(红灯停、绿灯行);右转车辆同样不依赖红绿灯。
B类：掉头车辆不依赖红绿灯情况，左转时确保安全;左转车辆依据红绿灯通行(红灯停、绿灯行);右转车辆也不依赖红绿灯。
C类：掉头车辆不依赖红绿灯情况，左转时确保安全;左转车辆依据红绿灯通行(红灯停、绿灯行);右转车辆也不依赖红绿灯。
三、十字路口
十字路口至少会配备两组红绿灯，一般为箭头指向型。掉头车辆不依赖红绿灯情况(但很多路口直行需要过停止线，则需按照左转信号灯通行)，左转时确保安全;直行车辆依据红绿灯通行(红灯停、绿灯行);右转车辆不依赖红绿灯，注意避让直行车辆。
参考资料来源：
网络-交通信号灯
㈡ 对于色盲来说交通信号灯如何识别专家详解
人行横道的信号灯、 浙江交通信号灯 、闪光警告信号灯、方向指示信号专灯、车道灯属信号灯等，这些信号灯也包括机动车上面的灯都采取绿、红、黄三原色做为指示灯，首先在设计上的安装位置有规律性，只要阅读过的人都会识别的。如十字路口的交通信号灯红灯在左绿灯在右，黄灯在中间，色盲朋友可以通过哪块的颜色重来区分当时亮的是什么灯，该通行还是该停止；人行横道灯有的设计有三种： 一、两个小人的设计，一个是红色的小人另一个是绿色的小人，表示停止信号灯时红色的小人在上，表示可以通行的信号灯的小绿人在下。可以通过上下来区分是停止还是通行； 二、这一种的表述跟前者相似的是——表示通行的信号灯都为绿色的小人，表示停止的 信号灯则为红色的原型，类似太阳，色盲朋友们可以通过形状来辨别是否通行；
㈢ 怎样认识交通信号灯
交通信号灯由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。机动车通过交叉路口，应当按照交通信号灯、交通标志、交通标线或者交通警察的指挥通过；通过没有交通信号灯、交通标志、交通标线或者交通警察指挥的交叉路口时，应当减速慢行，并让行人和优先通行的车辆先行。
行人通过路口或者横过道路，应当走人行横道或者过街设施；通过有交通信号灯的人行横道，应当按照交通信号灯指示通行；通过没有交通信号灯、人行横道的路口，或者在没有过街设施的路段横过道路，应当在确认安全后通过。
(3)信号灯识别扩展阅读：
《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第二十九条交通信号灯分为：机动车信号灯、非机动车信号灯、人行横道信号灯、车道信号灯、方向指示信号灯、闪光警告信号灯、道路与铁路平面交叉道口信号灯。
第三十八条机动车信号灯和非机动车信号灯表示：
1、绿灯亮时，准许车辆通行，但转弯的车辆不得妨碍被放行的直行车辆、行人通行；
2、黄灯亮时，已越过停止线的车辆可以继续通行；
3、红灯亮时，禁止车辆通行。
在未设置非机动车信号灯和人行横道信号灯的路口，非机动车和行人应当按照机动车信号灯的表示通行。红灯亮时，右转弯的车辆在不妨碍被放行的车辆、行人通行的情况下，可以通行。
第三十九条人行横道信号灯表示：
1、绿灯亮时，准许行人通过人行横道；
2、红灯亮时，禁止行人进入人行横道，但是已经进入人行横道的，可以继续通过或者在道路中心线处停留等候。
第四十条车道信号灯表示：
1、绿色箭头灯亮时，准许本车道车辆按指示方向通行；
2、红色叉形灯或者箭头灯亮时，禁止本车道车辆通行。
㈣ 如何识别红绿灯
红绿灯分为导向灯和圆形灯。
一般圆形灯在路口只有一盏灯，红灯亮时禁止直行和左转，可以右转弯。
导向灯市带有箭头的，可以有两个或三个，分别指示不同方向的行车和停车。按指示的灯即可，没有右转向导向灯的情况下可以视为可以右转。
第三十八条 机动车信号灯和非机动车信号灯表示：
(一)绿灯亮时，准许车辆通行，但转弯的车辆不得妨碍被放行的直行车辆、行人通行；
(二)黄灯亮时，已越过停止线的车辆可以继续通行；
(三)红灯亮时，禁止车辆通行。
在未设置非机动车信号灯和人行横道信号灯的路口，非机动车和行人应当按照机动车信号灯的表示通行。
红灯亮时，右转弯的车辆在不妨碍被放行的车辆、行人通行的情况下，可以通行。
第三十九条 人行横道信号灯表示：
(一)绿灯亮时，准许行人通过人行横道；
(二)红灯亮时，禁止行人进入人行横道，但是已经进入人行横道的，可以继续通过或者在道路中心线处停留等候。
第四十条 车道信号灯表示：
(一)绿色箭头灯亮时，准许本车道车辆按指示方向通行；
(二)红色叉形灯或者箭头灯亮时，禁止本车道车辆通行。
第四十一条 方向指示信号灯的箭头方向向左、向上、向右分别表示左转、直行、右转。
第四十二条 闪光警告信号灯为持续闪烁的黄灯，提示车辆、行人通行时注意了望，确认安全后通过。
第四十三条 道路与铁路平面交叉道口有两个红灯交替闪烁或者一个红灯亮时，表示禁止车辆、行人通行；红灯熄灭时，表示允许车辆、行人通行。
一般圆形灯在路口只有一盏灯，红灯亮时禁止直行和左转，可以右转弯，绿灯亮时可直行和左转，可以右转弯；
三盏灯要看最左端的灯绿了或有向左的绿箭头就可左转。
㈤ 交通信号灯故障的检测
一种用于道路交通信号灯故障监督检测的装置及其检测方法，包括有故障检测单元和与其相连接的信号机处理器，所述的故障检测单元分别为电流检测模块和电压检测模块；电压检测模块输出的TTL电平信号与电流检测模块输出的TTL电平信号通过与门与嵌入式处理器的检测IO口相连；嵌入式处理器信号输出端与所述信号机处理器信号输入端连接。
㈥ 求完整的基于opencv的交通信号灯检测与识别的代码
OpenCV
整个项目的结构图：
编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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.编写测试类：
[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();
}
}
//运行结果:
//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();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png