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根据相标志牌关部门的统计数据
【专利摘要】本发明公开了一种便携式色盲色弱人员交通信号灯辨别方法。色盲色弱人员在通过设有交通信号灯的路口时，首先将该便携式设的后置摄像头对准路口的交通信号灯，并通过手指触屏方式确定交通信号灯在屏幕上的位置，然后该设的交通信号灯识别系统将利用机器视觉和数字图像处理的相关算法，判断手工所确定位置处的交通信号灯的颜色，并把识别结果同时以屏幕文字提示和扬声器播音两种形式反馈给用户。本发明的有益效果是：辅助色盲色弱人员正确判断交通信号灯，弥补色盲色弱人员只能靠信号灯相对位置判断交通信号的缺憾；同时，对于色盲色弱人员在其他场合快速正确判定色彩信息也有重要帮助。
[0002] 色盲是指缺乏或完全没有辨别色彩的能力。通常说的色盲多是指红绿色盲。 根据相关部门的统计数据，在我国男性色盲发病率为4. 71±0. 074%，女性色盲率为 0. 67±0. 036%，色盲基因携带者的频率为8. 98%。多数色盲患者属于遗传性疾病，是一种 基因的缺陷，先天性色觉障碍终生不变，目前尚缺乏。有先天性色觉障碍者，在生 产生活中有诸多的麻烦和限制。比如，我国相关的法律法规以及行业规范等就规定交通运 输、化学、医药等工作人员必须有正常的色觉。
[0003] 许多情况下，色盲色弱人员只能按照交通信号灯的相对位置来判断当前交通信号 灯的状态，这给日常出行带来很多不便；另外，在其他的日常生活中，色盲色弱人员也经常 需要判断颜色。
[0004] 随着智能手机的日益普及，智能手机的功能也越来越强大，其所配置的触摸屏和 前后置摄像头分辨率越来越高、CPU运行速度越来越快、内存卡和缓存容量越来越大等，人 们在其上开发了许多便捷实用的软件系统，显然这也为解决色盲色弱人员在日常生活中的 颜色判断带来了福音。
[0005] 为解决以上技术上的不足，本发明提供了一种简单易行的便携式色盲色弱人员交 通信号灯辨别方法。
[0007] 本发明的一种便携式色盲色弱人员交通信号灯辨别方法，包括以下
[0009] 步骤1，在智能手机中装载颜色识别系统，并在该颜色识别系统中建立颜色识别数 据库，颜色识别数据库中存储了多种颜色各自在HSV颜色空间模型中色度H、饱和度S和亮 度V的参数分布范围；
[0010] 步骤2,采用智能手机的摄像头对准交通信号灯并拍照，颜色识别系统将拍摄的照 片进行处理，进一步选定该照片中暗色区域框中鲜艳和亮度较高的颜色；
[0011] 步骤3,将步骤2终选定的颜色进行分析处理，得出该颜色在HSV颜色空间模型 中的色度H、饱和度S和亮度V的参数分布范围，并与颜色识别数据库中存储的参数分布范 围进行比对，得出匹配度的颜色名称并以文字形式显示在智能手机的显示屏上或语音 播报。
[0012] 上述步骤1中HSV颜色空间模型由RGB颜色空间转换而来，具体公式如下：
[0021] 本发明的有益效果是：辅助色盲色弱人员正确判断交通信号灯，弥补色盲色弱人 员只能靠信号灯相对位置判断交通信号的缺憾；同时，对于色盲色弱人员在其他场合快速 正确判定色彩信息也有重要帮助。
[0025] 本发明的便携式色盲色弱人员交通信号灯辨别方法，是为了解决色盲色弱人员在 日常生活中辨别颜色，包括在出行时判别交通信号灯，我们利用日益普及的智能手机提出 一种面向色盲色弱人员的交通信号灯辨别方法。具体包括以下步骤：
[0026] 步骤1，在智能手机中装载颜色识别系统，并在该颜色识别系统中建立颜色识别数 据库，颜色识别数据库中存储了多种颜色各自在HSV颜色空间模型中色度H、饱和度S和亮 度V的参数分布范围。
[0027] 本发明选择的是HSV颜色空间的简单阈值模型，其中Η是色度，描述颜色的种类， 主要与光的波长有光；S是饱和度，描述颜色的深、浅、浓、淡；V是亮度，描述像素的整体亮 度而不考虑色彩。
[0028] HSV颜色空间模型分离了色彩的灰度信息和颜色信息，HSV可以由RGB颜色空间转 换而来，具体公式如下：
[0037] 在HSV颜色空间下各个颜色的分布范围，据此可以判断交通信号灯的颜色如表1 所示：
1. 一种便携式色盲色弱人员交通信号灯辨别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，在智能手机中装载颜色识别系统，并在该颜色识别系统中建立颜色识别数据 库，颜色识别数据库中存储了多种颜色各自在HSV颜色空间模型中色度H、饱和度S和亮度 V的参数分布范围； 步骤2,采用智能手机的摄像头对准交通信号灯并拍照，颜色识别系统将拍摄的照片进 行处理，进一步选定该照片中暗色区域框中鲜艳和亮度较高的颜色； 步骤3,将步骤2终选定的颜色进行分析处理，得出该颜色在HSV颜色空间模型中 的色度H、饱和度S和亮度V的参数分布范围，并与颜色识别数据库中存储的参数分布范围 进行比对，得出匹配度的颜色名称并以文字形式显示在智能手机的显示屏上或语音播 报。
【发明者】李金屏, 吴翔, 黄艺美, 夏英杰, 韩延彬 申请人:济南大学
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