紅綠燈的識別是無人駕駛車輛安全行駛的關鍵技術之一，它涉及到在視覺圖像中定位信號燈的位置和判斷其顏色狀態。傳統的信號燈檢測方法依賴于顏色和形狀等基礎特征，例如通過設定顏色閾值來抑制背景干擾，或者基于顏色特征提取候選區域并進行分類。然而，這類方法在準確性上往往達不到低速無人駕駛車輛所需的高標準。因此，行業正在尋求創新的技術解決方案，以提高交通信號燈檢測的精確度和可靠性。

解碼用戶痛點

INDUSTRY PAIN POINT

智能交通系統在實現高效、安全運營的過程中，紅綠燈識別的準確性至關重要。傳統紅綠燈識別技術在實際應用中常遇到光照變化敏感、背景干擾、遮擋問題以及實時性不足等瓶頸，這些痛點嚴重制約低速無人駕駛系統的效能和可靠性。

科聰針對低速無人駕駛領域的挑戰，應用開發紅綠燈識別算法。采用前沿的深度學習技術，結合卷積神經網絡的高階特征提取能力，提升紅綠燈狀態識別的精準性，確保在復雜多變交通環境中的高穩定性和魯棒性。

紅綠燈識別算法

ALGORITHM

深度學習與卷積神經網絡

系統依托于深度學習框架，基于卷積運算的神經網絡系統（CNN），自動提取圖像中的特征，并進行高效的學習和識別。通過卷積神經網絡的多級特征抽象能力，為紅綠燈狀態的精準識別提供強有力的技術支撐。

數據增強技術的創新應用

科聰采用多種數據增強技術，包括圖像的隨機翻轉、亮度調整、噪聲添加，以及模擬極端天氣條件等，提高模型對不同環境條件的泛化能力，增強在復雜多變交通環境中的穩定性和魯棒性。

注意力機制的集成

通過集成注意力機制，系統能夠識別圖像中最為關鍵的信息區域，優化了識別流程，提升了識別效率，特別是在復雜動態交通場景中，能夠快速精確地定位到紅綠燈信號。

硬件加速與模型優化

科聰利用TensorRT等硬件加速技術，對模型進行了輕量化優化，減少了計算資源的消耗，同時保持了算法的高性能。確保紅綠燈識別算法即使在計算能力受限的嵌入式平臺上，也能實現快速響應和高效運行。

科聰多年深耕于移動機器人導航控制系統研發，致力于為移動機器人運動控制提供創新解決方案。針對不同行業的特定算法需求，不斷進行創新開發和應用實踐，為低速無人駕駛車輛的導航決策提供了精確且可靠的技術支持。科聰持續為行業提供先進的產品服務和技術，助力客戶在移動機器人領域實現突破和發展。

關于浙江科聰

浙江科聰（KC）是國家高新技術企業，總部位于杭州濱江，安吉設制造和測試中心。作為中國移動機器人控制系統行業領軍者，業務連續多年翻倍增長，市占率第一。持續為行業輸出先進、可靠的移動機器人控制系統，賦能移動機器人落地于倉儲物流、汽車制造、3C電子、通用制造、半導體、新能源鋰電、航天軍工、教育科研等各行各業。

浙江科聰是國內領先的機器人核心控制系統和整體解決方案提供商。公司成立于2015年，位于美麗杭州的錢塘江畔。公司致力于為客戶提供國際一流的機器人技術、產品和解決方案。公司產品廣泛應用于無人巡檢、倉儲、物流、安保巡邏、清潔、工程車輛、農業機械等眾多領域。

公司技術實力強勁，擁有移動機器人全方位技術研發、產品化和工程化能力，覆蓋機器人技術相關機械、電路、軟件、算法、電氣、整機集成交叉學科全領域。核心團隊成員均為從業10年以上的機器人、自動化和人工智能行業技術專家。公司依托浙江大學、清華大學和中國科技大學等國內高校平臺，并在國際范圍內與美國卡耐基梅隆大學、德國德累斯頓大學、慕尼黑工業大學、美國硅谷的人工智能技術團隊達成了伙伴合作關系。公司已掌握智能移動機器人基于多傳感器融合的環境學習與精確定位技術、動態路徑規劃與精確軌跡跟蹤技術、移動機器人多驅運動控制技術、基于深度學習與智能云的數據挖掘技術、多智體分布式協作技術、特種環境防護技術與本質安全防爆技術等一系列國內領先國際一流技術。