红绿灯的识别是无人驾驶车辆安全行驶的关键技术之一，它涉及到在视觉图像中定位信号灯的位置和判断其颜色状态。传统的信号灯检测方法依赖于颜色和形状等基础特征，例如通过设定颜色阈值来抑制背景干扰，或者基于颜色特征提取候选区域并进行分类。然而，这类方法在准确性上往往达不到低速无人驾驶车辆所需的高标准。因此，行业正在寻求创新的技术解决方案，以提高交通信号灯检测的精确度和可靠性。

解码用户痛点

INDUSTRY PAIN POINT

智能交通系统在实现高效、安全运营的过程中，红绿灯识别的准确性至关重要。传统红绿灯识别技术在实际应用中常遇到光照变化敏感、背景干扰、遮挡问题以及实时性不足等瓶颈，这些痛点严重制约低速无人驾驶系统的效能和可靠性。

科聪针对低速无人驾驶领域的挑战，应用开发红绿灯识别算法。采用前沿的深度学习技术，结合卷积神经网络的高阶特征提取能力，提升红绿灯状态识别的精准性，确保在复杂多变交通环境中的高稳定性和鲁棒性。

红绿灯识别算法

ALGORITHM

深度学习与卷积神经网络

系统依托于深度学习框架，基于卷积运算的神经网络系统（CNN），自动提取图像中的特征，并进行高效的学习和识别。通过卷积神经网络的多级特征抽象能力，为红绿灯状态的精准识别提供强有力的技术支撑。

数据增强技术的创新应用

科聪采用多种数据增强技术，包括图像的随机翻转、亮度调整、噪声添加，以及模拟极端天气条件等，提高模型对不同环境条件的泛化能力，增强在复杂多变交通环境中的稳定性和鲁棒性。

注意力机制的集成

通过集成注意力机制，系统能够识别图像中最为关键的信息区域，优化了识别流程，提升了识别效率，特别是在复杂动态交通场景中，能够快速精确地定位到红绿灯信号。

硬件加速与模型优化

科聪利用TensorRT等硬件加速技术，对模型进行了轻量化优化，减少了计算资源的消耗，同时保持了算法的高性能。确保红绿灯识别算法即使在计算能力受限的嵌入式平台上，也能实现快速响应和高效运行。

科聪多年深耕于移动机器人导航控制系统研发，致力于为移动机器人运动控制提供创新解决方案。针对不同行业的特定算法需求，不断进行创新开发和应用实践，为低速无人驾驶车辆的导航决策提供了精确且可靠的技术支持。科聪持续为行业提供先进的产品服务和技术，助力客户在移动机器人领域实现突破和发展。

关于浙江科聪

浙江科聪（KC）是国家高新技术企业，总部位于杭州滨江，安吉设制造和测试中心。作为中国移动机器人控制系统行业领军者，业务连续多年翻倍增长，市占率第一。持续为行业输出先进、可靠的移动机器人控制系统，赋能移动机器人落地于仓储物流、汽车制造、3C电子、通用制造、半导体、新能源锂电、航天军工、教育科研等各行各业。

浙江科聪是国内领先的机器人核心控制系统和整体解决方案提供商。公司成立于2015年，位于美丽杭州的钱塘江畔。公司致力于为客户提供国际一流的机器人技术、产品和解决方案。公司产品广泛应用于无人巡检、仓储、物流、安保巡逻、清洁、工程车辆、农业机械等众多领域。

公司技术实力强劲，拥有移动机器人全方位技术研发、产品化和工程化能力，覆盖机器人技术相关机械、电路、软件、算法、电气、整机集成交叉学科全领域。核心团队成员均为从业10年以上的机器人、自动化和人工智能行业技术专家。公司依托浙江大学、清华大学和中国科技大学等国内高校平台，并在国际范围内与美国卡耐基梅隆大学、德国德累斯顿大学、慕尼黑工业大学、美国硅谷的人工智能技术团队达成了伙伴合作关系。公司已掌握智能移动机器人基于多传感器融合的环境学习与精确定位技术、动态路径规划与精确轨迹跟踪技术、移动机器人多驱运动控制技术、基于深度学习与智能云的数据挖掘技术、多智体分布式协作技术、特种环境防护技术与本质安全防爆技术等一系列国内领先国际一流技术。