信号灯检测：自动驾驶与智能交通感知的核心技术

信号灯检测是现代自动驾驶系统和智能交通管理的关键感知技术。它要求计算机视觉系统能够在复杂多变的道路环境中，实时、准确地识别交通信号灯的位置、颜色状态以及指示含义。

一、 信号灯检测的核心任务

  1. 定位： 在图像或视频帧中精确找出信号灯所在的位置边界框。
  2. 识别：
    • 类别识别： 区分是机动车信号灯、行人信号灯、方向指示信号灯还是其他特殊信号灯。
    • 状态识别： 判断当前亮起的灯色（红、黄、绿）以及其含义（如箭头方向、闪烁状态）。对于行人灯，还需区分“行走”和“站立”图符。
    • 读数识别： 对于配备倒计时功能的信号灯，识别并解析显示的倒计时数字。
 

二、 技术实现方案

现代信号灯检测主要依赖深度学习技术：

  1. 目标检测模型：

    • 主流模型： 采用先进的卷积神经网络模型作为基础架构。这些模型通常采用单阶段或多阶段检测范式。单阶段模型推理速度快，能直接预测边界框和类别概率。多阶段模型则先生成候选区域再精细分类和定位，精度常更高。
    • 定位与初步分类： 模型输出信号灯在图像中的位置以及其所属的基本类别（如“机动车灯”、“行人灯”）。

  2. 颜色与状态识别：

    • 关键挑战： 信号灯颜色极易受光照（如强烈阳光、黄昏、阴雨、车灯眩光）、天气、镜头污损、运动模糊等因素影响，简单的RGB阈值分割或传统图像处理算法鲁棒性差。
    • 深度学习解决方案：
      • 端到端识别： 一些先进的目标检测模型本身就能同时输出位置、类别和灯色状态（如红灯、绿灯、黄灯）。
      • 级联识别： 更常见的做法是先进行目标检测定位信号灯区域，然后将定位后的信号灯区域图像（Region of Interest, ROI）输入到专门训练的灯色/状态分类器中。这个分类器可以是另一个轻量级的卷积神经网络。
    • 特征融合： 利用目标检测模型提取的深层特征，直接进行状态分类，避免ROI裁剪和重缩放导致的精度损失。
    • 时间序列建模： 结合前后帧信息（如使用卷积长短时记忆网络），识别闪烁状态或解决单帧判断模糊的问题。

  3. 解决小目标挑战：

    • 问题： 远距离或高分辨率图像中的信号灯占据像素极少，小目标检测是核心难点。
    • 策略：
      • 高分辨率输入/特征图： 输入高分辨率图像或设计保留更多高层语义信息的特征金字塔网络。
      • 优化锚框设置： 为目标检测模型设计适配小信号灯尺寸的锚框。
      • 上下文信息利用： 结合信号灯通常位于路口、安装在横杆或立杆上等空间先验知识。
      • 注意力机制： 引入通道或空间注意力模块，让模型更聚焦于小目标区域。

  4. 多传感器融合：

    • 必要性： 纯视觉在极端天气或光照下性能下降。融合不同传感器数据提升鲁棒性。
    • 主要方式：
      • 视觉+高清地图： 结合车辆自身高精度定位与包含精确信号灯地理位置信息的高精地图，可大幅缩小视觉搜索范围，预测信号灯在图像中的大致位置，辅助检测与识别。这是当前主流自动驾驶方案的关键环节。
      • 视觉+激光雷达： 激光雷达提供精确的三维点云信息，帮助判断物体距离和三维位置，可辅助区分重叠的信号灯（如多层立杆）或在三维空间中定位信号灯，减少透视投影带来的歧义。

  5. 后处理：

    • 非极大值抑制： 去除重叠的冗余检测框。
    • 状态平滑/滤波： 对连续帧的识别结果进行滤波平滑处理（如简单的移动平均、卡尔曼滤波），避免状态在边界附近的频繁跳变，输出更稳定可靠的信号灯状态。
 

三、 核心挑战与研究方向

  1. 极端光照与环境：

    • 强烈逆光（太阳在信号灯后方）导致信号灯区域严重过曝。
    • 黄昏/黎明环境光照剧烈变化，信号灯亮度与背景对比度低。
    • 恶劣天气（雨、雪、雾）导致图像模糊、对比度下降、水滴附着遮挡。
    • 夜间低照度环境及车灯等光源造成的眩光。
    • 研究方向： 更鲁棒的图像增强/复原模型；利用多光谱信息；设计光照不变的特征表示。

  2. 小目标与远距离检测：

    • 提升模型对小目标的特征提取能力和检测精度。
    • 研究方向： 更高效的特征金字塔结构；Transformer架构的自注意力机制；超分辨率辅助检测。

  3. 遮挡与复杂背景：

    • 部分或完全遮挡（被树木、广告牌、大型车辆、其他交通参与者遮挡）。
    • 与背景中相似色块（如红色广告牌、绿色树叶）混淆。
    • 研究方向： 更强的上下文建模能力；利用时间信息预测被短暂遮挡的信号灯；结合三维空间信息。

  4. 多样性与标准化不足：

    • 全球各地信号灯的外观、形状（圆形、箭头形、人形）、排列方式、安装位置存在差异。
    • 新旧信号灯并存（如LED灯与老式白炽灯）。
    • 特殊类型的信号灯（如公交专用灯、有轨电车灯）。
    • 研究方向： 设计具有强泛化能力的模型；大规模、多样化、高质量数据集的构建；领域自适应、元学习技术应用。

  5. 实时性与计算效率：

    • 自动驾驶要求毫秒级响应，需在车载嵌入式平台上高效运行。
    • 研究方向： 模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏）；轻量级网络架构设计；硬件加速优化。

  6. 时序状态建模与闪烁识别：

    • 准确捕捉闪烁状态（如绿灯闪烁提示即将变灯）对安全和舒适驾驶至关重要。
    • 黄灯状态的精确识别。
    • 研究方向： 高效的视频时空建模网络；在线状态机设计。
 

四、 应用价值

  1. 自动驾驶： 为车辆决策规划模块提供关键的路口通行权信息，确保安全、合规通行，是L3及以上级别自动驾驶落地必不可少的感知能力。
  2. 高级驾驶辅助系统： 支持交通信号灯提醒、闯红灯预警等功能，提升主动安全性。
  3. 智能交通监控与管理： 自动监测路口信号灯工作状态、车辆闯红灯行为、路口交通流量，优化信号配时。
  4. 驾驶员行为分析： 研究驾驶员在信号灯前的反应和操作。
  5. 高精地图构建与更新： 自动采集并验证路口信号灯的地理位置信息。
 

五、 结论

信号灯检测是机器感知真实复杂道路环境的关键一步。尽管深度学习极大地推动了该领域的进步，但在应对光照剧变、严重遮挡、目标微小及全球多样形态等方面仍存在严峻挑战。未来的突破将依赖于更鲁棒的模型架构、多模态数据的深度融合、更大规模且精细标注的训练数据以及面向实际车载场景的持续优化。随着技术的不断演进，高精度、高可靠性的信号灯检测将成为支撑下一代智能交通和自动驾驶系统安全高效运行的坚实基石。