无人驾驶的智能车辆提高了车辆驾驶时的安全性,交通灯的准确识别是无人驾驶系统中至关重要的环节。交通灯识别研究方法有实车实验,但其成本高、试验周期性长,而软件仿真又是对理想状态下的模拟。在缩微交通环境下开展对交通灯识别的研究,该方法具有实时性好、重复性高、准确率高等特点。故文主要对圆形和箭头形交通灯进行识别方法的研究。首先,查找交通灯兴趣区域,在对圆形交通灯的检测中,通过对RGB、HIS、HSV以及LAB色彩空间的分析,选择了在HIS色彩空间上进行高斯建模以对交通灯进行颜色识别。对色彩分割后的图像进行处理后,采用HOUGH、圆形度检测方法分别检测圆形交通灯外部型状,根据圆形交通灯模板库中已有的交通灯模板进行模板匹配,确定圆形交通灯,次方法识别成功率高达98.8%。在对箭头指示形交通灯的识别中,图像预处理后,采用CANNY算子对交通灯进行外部轮廓检测,获取箭头形交通灯的轮廓特征,然后根据改进的HU不变矩进行交通灯的方向识别,最后根据欧式距离对箭头形交通灯进行分类。实验结果表明,该方法能很好的识别箭头形交通灯。