视频交通信号灯识别算法广泛地应用在智能汽车和辅助驾驶系统中。本文结合研究现状,设计了一种适应多种信号灯类型的识别方法,在保证算法实时性和准确性的同时,针对性地改进了常见算法难以适应光线变化和复杂背景环境的不足,算法在电子警察系统中进行了前端测试。主要完成的工作如下:1.提出利用成像控制和图像增强的闭环系统来确保输入码流质量,利用图像降采样和初定位来压缩算法时间和空间开销。2.提出了一种改进的HSV颜色分割方法以适应色偏和过曝情况,改进了联通域分析方法以提升算法速度和感兴趣目标的检出率,利用信号灯几何约束模型来过滤以得到感兴趣目标。然后,结合相对独立的颜色信息和形状信息的分割结果,利用感兴趣区域颜色主成分判定方法和视频多帧检测统计获取信号灯的初步识别结果。测试数据证明,以上改进对检测效果提升明显。3.考虑到HOG描述子极好的几何旋转和光线变化不变性,结合PCA降维,提出了基于PCA-HOG描述子的SVM分类方法来进一步判定识别结果。4.在PC端和电子警察系统前端实现本文算法,进行测试。测试结果表明,本文方法对适应多种类型信号灯识别的同时,实时性、准确率和对复杂环境和光照的鲁棒性符合预期目标。