文 献 综 述
- 课题的研究背景
当今社会，汽车已经是人们很普遍的交通工具，尤其是近二十来年，随着人们生活水平的提高，私家车的数量大大增加。但随之带来的是交通压力，环境污染以及交通事故的增加。研究表明，大多数的交通事故的发生可以归因于驾驶员的操作不当、反应能力的延迟、道路环境的复杂、天气状况恶劣（雨雪天气）。由此人们开始逐步研究车辆驾驶的智能化，用先进的计算机技术来代替驾驶员的操作，以此来降低交通事故的发生。在此环境下，智能车辆的研究开始兴起。
智能车辆在很多领域都有应用，例如航空，军事，民用等。在航空方面，智能车辆可以在外太空代替人来采集太空样本，探测太空环境，做一些外太空实验；在军事方面，智能车辆可以进行人类难以实现的操作，例如代替人类进战场，从而可以减少生命损失；在民用方面，许多残疾人，色盲患者如果想要开车，必定离不开车辆的智能操作。由此可以看出研究智能车辆的重要性和实用性，如今，许多国家都在研究智能车辆，尤其是一些发达国家。当然，我国在二十一世纪初也开始着手研究智能车辆，并取得了一些突破性的进展。[1]
作为智能车辆研究的重要部分，无人驾驶必定成为重点研究对象。无人驾驶汽车结合了计算机技术，信息技术，自动控制技术，包括汽车对环境的感知，汽车的导航定位，汽车的路径规划以及汽车的运动控制。[2]
本课题所研究的前方车辆尾灯检测，就是无人驾驶技术中汽车对环境的感知。车辆的尾灯状态是汽车行驶过程中，向外界环境中的行人和车辆传达的重要信息，可以称之为汽车语言。当驾驶一辆汽车时，如果看到前方车辆出现刹车灯，这时候，驾驶员就得到了前车发来的提醒减速的信息。然而有些情况下，由于驾驶员或者外界环境的原因，驾驶员可能会做出其他的一些非正常的操作，这就可能会造成交通事故。在此环境下，需要利用计算机技术来智能化地检测前方车辆的尾灯状态来减少交通事故。但是，计算机可没有人类的大脑那么智能。人眼可以快速识别车灯颜色，形状，闪烁状态以及更复杂的情况，这是人类进化的结果。对于计算机而言，这些并不是很简单，计算机只会执行人类赋予它的行为，在计算机视觉领域中，人们利用现代计算机技术研究计算机对环境感知技术。如何能够让计算机代替人眼来识别并判断车辆尾灯信息是本课题的研究重点。
二．课题研究的目的和意义
本课题为前方车辆的尾灯检测，其目的在于赋予计算机人眼能力，即利用现代计算机技术实现车辆对前方尾灯的自动检测技术，实现车辆的智能化。对于获取的前方车辆的尾灯状态图片，可以判别出尾灯状态，从而做出正确的决断。
正如研究背景里面所说，在交通事故频发的当今社会，若实现这一技术，必定可以减少交通事故的发生，实现车辆自主驾驶，同时还能促进智能车辆在军事，民用等领域的发展。
三．国内外研究现状
车辆尾灯作为汽车之间交流的语言，已经成为汽车非常重要的一部分。在实际的研究中，车灯的大小、形状、颜色都是比较多样性的，另外汽车在行驶过程中的微小颤动都会给研究或多或少带来不便。对车辆尾灯的研究有白天和夜晚之分，有些研究者利用色彩模型，例如HSV、RGB等；有些研究者利用尾灯的形状建立模型从而识别；还有的研究车辆尾灯的对称性。相对于白天复杂的交通环境，研究夜晚尾灯状态较容易些。[5]目前，国内外关于此课题的研究成果还是很多的，接下来看看学者们对于汽车尾灯的研究方法及实现。
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