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随着工业智能技术的发展，无人驾驶技术已经越来越受到人们的关注，无人驾驶中的交通灯识别与跟踪算法也成为人们研究的重点，但国内对交通信号灯的研究还处于初级阶段。在当前交通信号灯研究的基础上，本文主要研究了交通信号灯的检测、识别与跟踪的方法，主要工作总结如下: 首先，本文对视频图像进行预处理，使视频图像的质量得到改善，针对交通信号灯的检测问题，提出一种二值化图像与彩色图像相结合的分割方法，在Lab空间对信号灯进行颜色分割，保留了图像中的红色、黄色以及绿色信息，通过交通信号灯的形状信息滤除掉部分干扰信息，得到感兴趣区域。 然后，本文针对交通信号灯的识别问题，分别研究了基于Hu不变矩特征匹配方法以及DtB特征匹配方法，分析了两种方法的识别率，以及存在的优缺点，提出一种融合Hu矩特征匹配与DtB特征匹配方法，提高了信号灯的识别率，减小了误识别率。 最后，为了提高系统的实时性，对交通信号灯进行了跟踪，本文针对目前的跟踪方法进行了比较研究，分析了单个跟踪算法的效果，提出一种融合Camshift与Kalman滤波的方法对目标进行跟踪，解决了目标颜色与背景颜色信息相近时跟踪丢失的问题。