随着交通拥堵问题的日益突出,人们驾驶机动车出行时需花费更多的时间和精力,同时,长时间的交通拥堵还会使驾驶员精神高度紧张,从而更容易疲劳,不利于行车安全。交通拥堵的产生因素有很多,其中之一便是机动车在“临时驻车-起动”过程中,驾驶员不能及时起步或匆忙起步,导致行车效率降低,从而造成交通的拥堵。本课题主要针对上述问题,利用视觉理解技术,对道路交通中机动车辆临时驻车起步智能提示系统进行了相关研究。考虑到车辆驻车有路口临时驻车和路间临时驻车两种情况,路口临时驻车的起步情况是根据信号灯的提示,判断是否起步;而路间临时驻车的起步则是根据前车的运动状态进行判断,因此研究也分为两部分,内容如下:(1)交叉路口处信号灯的检测和识别。首先,对采集到的交叉路口的图像进行预处理,利用颜色分割和形状分割提取信号灯识别区域;其次,采用圆形度算法和模板匹配的方法识别信号灯类型;最后,利用HSI颜色空间的色度H值的取值范围对其进行颜色判别,识别信号灯。实验结果表明本文算法能可靠准确地识别复杂背景下不同类型的信号灯。(2)前车运动状态的判别。前车运动状态判别包括车间距和车速判别,首先,由于己方车辆自身的振动以及前车的运动使得采集到的车牌图像为模糊图像,因此需对模糊车牌图像复原;然后根据复原后车牌图像的面积建立车距模型,求取车距;最后,根据求得的车距建立车速模型,求取车速。经实验验证,本算法测得的车距误差可以控制在5.5%以内,测得的车速和实际车速之间最大误差为4%。综上所述,本文通过对交叉路口处信号灯的检测识别和前车运动状态的判别两种情况进行的研究,能为道路交通中机动车辆临时驻车起步智能提示系统的构建提供理论和技术的支持。