红绿灯识别作为自动驾驶汽车感知模块的重要组成部分,在智能交通系统中发挥着至关重要的作用。现今流行的基于深度学习的红绿灯识别方法在很大程度上依赖于训练数据的数量及多样性。然而,在各种稀有场景下（如闪烁、停电或极端天气）收集数据相当具有挑战性,各类别数据不平衡使得真实数据呈现长尾分布,从而导致模型在尾部类别上的表现不佳。本论文提出了基于生成对抗网络的红绿灯图像生成算法,并应用合成数据降低了真实数据长尾分布对红绿灯识别模型的影响,有效提升了模型的性能,使得模型在尾部类别上的表现明显提升。本文主要工作如下:1、提出了一个基于双编码器的红绿灯图像生成模型,利用两个编码器分别编码红绿灯的颜色特征和结构特征,并通过同类别和跨类别红绿灯图像生成任务实现图像颜色特征与结构特征的解耦,应用该模型生成的图像可以有效合成闪烁序列,可极大地利用已有的数据集生成样本量少的数据,但是该模型存在生成图像数量有限且仅能用于红绿灯分类任务的缺点。2、提出了一个基于风格控制的红绿灯图像生成模型,该模型可分为三个阶段:实现条件生成;应用风格混合获取可以将灯泡区域（前景）从图像中分离出来的掩膜;设计并应用模板损失以提高生成图像的质量。该生成模型既可以生成高质量多样的红绿灯图像,同时又能够输出红绿灯的边界框信息,包括灯箱的边界框和灯泡的边界框。本文利用该模型生成的图像构建了一个百万数量级的红绿灯数据集TL-Detection,其中每张红绿灯图像都有灯泡、灯箱的边界框信息及类别标签,既能用于红绿灯分类任务也可用于检测任务。3、提出了一个基于时序的实时红绿灯识别模型,并将合成数据集TL-Detection应用于该模型的训练过程,从而降低了真实数据长尾分布对模型性能的影响。该红绿灯识别模型不仅能够同时检测红绿灯的灯泡及灯箱,还能输出红绿灯的颜色、工作状态、闪烁状态及灯泡亮灭状态。本文进一步使用合成数据集TL-Detection对模型进行预训练,最终使得模型在尾部类别上的表现明显提升,从而证明了使用合成数据能够有效降低长尾分布对模型性能的影响。