环岛存在的情况下为何要设置红绿灯？
环岛主要是占地大，造价高，对慢行交通不友好，车道超过3条以后因为车辆交织，所以增加车道后通行能力折减较高，则收益较低。
且交通量达到上限后和十字交叉口不一样，十字交叉口排队长度比较长，太阳能信号灯，但是不影响通过交叉口的车辆；而环岛达到上限内部会锁l死，车辆无法通过环岛。
所以大型的环岛会控制进入岛内的车辆，在进环岛方向增加4组信号控制，防止锁l死，这种情况下可以减少环岛内部的车辆交织，提高环岛使用效率，但是左转车辆还是会影响对向直行车辆。
在此基础上，广安信号灯，在出环岛方向增加4组信号控制，使左转车辆停在不影响对向直行车辆的位置，等到相交方向绿灯时与相交方向直行车辆一起驶出环岛，可以很大限度利用环岛。
但是环岛信控比较难适应车流量的变化，而十字交叉口信控理论已经较为成熟，且十字交叉口占地小，所以很少使用环岛，环岛更多是作为地l标，或者是立交桥承担地面交通流转向的功能。
红绿灯厂家
红绿灯检测应用——技术路线方案
交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说，大多基于传统的图像处理方法；但目前也有用强学习能力的卷积神经网络去进行识别，但这类方法往往需要大量的训练样本避免过拟合的风险。截至目前的大多数方法都是在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先验进行分割得到兴趣区域，然后再通过信号灯所特有的形状特征和角点特征等进行进一步的判定。比如，led交通信号灯，Masako Omachi等人提出在RGB色彩空间分割交通信号灯，使用HOUGH变换检测分割出的信号灯所在的圆形区域；徐成等提出在Lab色彩空间分割交通信号灯，使用模板匹配的方法识别交通信号灯的状态；谷明琴等则在HSV色彩空间中使用颜色直方图统计图像的H分量，确定交通信号灯的类型。本项目将基于传统的图像处理算法来进行交通信号灯的识别，重点介绍核心技术。
该步骤在前一步骤的基础上根据信号灯的特有特征过滤出真正的信号灯区域。本技术使用了3个先验知识：信号灯面积；信号灯形状；信号灯的黑色边框。
信号灯面积
本技术设置的上下限是10，200；可根据实际情况进行设定，过滤面积过大或过小区域。
信号灯形状
形状特征是交通信号灯重要而显著的另一特征，尽管气候、道路环境等会对采集的交通信号灯产生不同程度的噪声、褪色及形变，交通信号灯厂家，但是交通信号灯的形状和几何尺寸不会发生太大的变化。对于圆形交通信号灯使用圆形度检测，过滤圆形度过低的区域，其中圆形度是指候选区域边缘接近圆形的程度 。圆度的定义为CircleMetric=潜在白色l区域面积/外接矩形框面积CircleMetric=潜在白色l区域面积/外接矩形框面积，该值如果为0.785，则为圆形；设置的阈值为0.5。
信号灯的黑色边框
交通信号灯在形状上有个显著的特征，即它的灯板是一个黑色矩形框。根据交通信号灯的设计规范，利用该特征可以将交通信号灯的范围提取出来。本技术采用了SVM分类器，进行识别。
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