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在当今社会，随着社会工业的发展和社会经济能力的提升，汽车的保有量和道路交通流量日益增加。与此同时，城市交通道口的压力越来越大，城市交通的安全与通行效率等问题日益突出。为了...
在当今社会，随着社会工业的发展和社会经济能力的提升，汽车的保有量和道路交通流量日益增加。与此同时，城市交通道口的压力越来越大，城市交通的安全与通行效率等问题日益突出。为了有效降低交通事故的发生率，智能车在行驶过程中要实时快速识别交通信号灯的信息来进行驾驶行为的决策。
尽管计算机图像识别技术在不断发展，但由于交通信号灯环境光线的多变性，城市背景环境的复杂性，以及识别判断的实时性等要求，导致现有算法应用于交通信号灯识别时，不能很好的处理上述问题。
在这种背景下，本文首先分析了智能交通系统的背景以及发展现状，然后详细的研究了现有的图像识别算法，并且对其进行改进。同时对于模板识别算法，人工神经网络识别算法也进行了分析。对比了常见的两种图像识别算法：模板识别算法以及人工神经网络识别算法之间的优劣。在结合实际环境的情况下，得出了最优的算法。 展开
尽管计算机图像识别技术在不断发展，但由于交通信号灯环境光线的多变性，城市背景环境的复杂性，以及识别判断的实时性等要求，导致现有算法应用于交通信号灯识别时，不能很好的处理上述问题。
在这种背景下，本文首先分析了智能交通系统的背景以及发展现状，然后详细的研究了现有的图像识别算法，并且对其进行改进。同时对于模板识别算法，人工神经网络识别算法也进行了分析。对比了常见的两种图像识别算法：模板识别算法以及人工神经网络识别算法之间的优劣。在结合实际环境的情况下，得出了最优的算法。 展开
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