在自动驾驶领域，环境感知技术是实现安全驾驶的关键环节。单目相机作为自动驾驶系统中的核心传感器之一，被广泛用于获取周围环境的信息，其中包括斑马线和红绿灯的识别。这两种交通标志对于确保车辆遵守交通规则、保护行人安全至关重要。
单目相机的安装与调试是整个识别系统的起点。相机的位置需精心调整，以确保覆盖到车辆前方广阔的视野，同时避免光照、天气等因素对成像质量的影响。在调试阶段，会调整相机的焦距、曝光时间和白平衡，以保证在各种条件下都能捕捉到清晰的图像。
斑马线的识别主要依赖于其独特的几何特征。通过分析图像中斑马线的条数、线条之间的间隔以及它们的宽度，可以确定这些特征是否符合斑马线的标准。在图像处理阶段，通常会采用区域分割算法，将图像划分为不同的部分，然后通过对特定区域的灰度特征分析，区分出斑马线与其他路面的区别。例如，斑马线通常具有较高的对比度，这可以通过阈值分割或边缘检测等技术来识别。
红绿灯识别则更为复杂，因为需要区分不同颜色的灯光以及它们的形状。需要定位到可能包含红绿灯的图像区域，这可以通过目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）来实现。然后，对选定区域进行颜色分析，红绿灯的红色和绿色特征在色彩空间中具有明显的分布，可以使用色彩直方图或者HSV色彩模型来提取。此外，形状识别也非常重要，通常红绿灯具有特定的圆形或矩形形状，这可以通过形状匹配或轮廓分析来确认。
课程小结，单目相机在自动驾驶中的应用不仅限于斑马线和红绿灯的识别，它还用于识别行人、车辆、交通标志等多种元素，构建完整的道路场景理解。这种技术的发展依赖于深度学习、计算机视觉和图像处理等领域的进步。通过不断优化算法和提升硬件性能，单目相机将在未来的自动驾驶系统中发挥越来越重要的作用，为智能出行提供更加安全、可靠的环境感知能力。
