解決自動駕駛汽車準確識別交通信號燈的問題對于所有車輛安全都至關重要，與人類駕駛的汽車不同，自動駕駛汽車僅依靠其計算機視覺系統及導航數據來識別交通信號燈。
交通信號燈識別是實現城區自動駕駛能力最為關鍵的一環，現實世界的交通信號燈的位置、朝向并無規律可言，想在圖像中找到隨機懸掛在路口的交通信號燈卻并不是一件容易的事情。那么交通信號燈識別究竟有哪些難點，我們又有哪些技術方案能夠實現交通信號燈檢測呢？
交通信號燈識別的技術難點
1、小物體檢測
交通信號燈檢測屬于小物體檢測問題，在一副圖像上所占的像素比極小，并且不同于車輛，行人的檢測，交通信號燈所能提取的特征有限，基本上是顏色特征，這個對設計神經網絡的特征提取提出極大的挑戰。還需從其它角度考慮，如交通信號燈的位置始終在高處，交通信號燈的時序信息等去判斷。
另外對于相機的選型也有要求，選擇FOV（field Of View，視野）小的，聚焦功能好，所檢測的距離遠，但視野范圍小；選擇FOV大的，視野范圍大，但檢測距離近，所以可能會配合兩個甚至多個不同FOV大小的相機來檢測交通信號燈，這又會涉及到多個相機融合的難點問題。
2、交通信號燈實時變化
雖然跟交通標志牌類似，都屬于靜態物體檢測，但交通信號燈的狀態是實時發生變化的，這提升了檢測的難度。此外，在不同光照條件下，紅燈和黃燈的相似度很接近，甚至人眼都難以區分，只能根據燈的位置信息來區分。
另外，不同地區的交通信號燈設計方式，展現形式不一樣，如天津地區的條形展現形式，這就對交通信號燈的數據采集提出更多的挑戰，要覆蓋更多場景，增加了采集成本，同時對檢測網絡提出了更高的要求，具備更強的泛化性。
3、交通信號燈倒計時
交通信號燈還會有倒計時的問題，在檢測到交通信號燈狀態的同時，對數字的倒計時同樣需要進行檢測。此外同一個交叉路口，存在多個不同狀態下的交通信號燈，對這么多類型的交通信號燈檢測，就算是人可能也沒辦法區分清楚，需要配合一定的經驗。而對于機器來說，它需要的是短時間能做出判斷，難度極大。
4、交通信號燈漏檢與誤檢
僅憑感知層面的交通信號燈檢測是遠遠不夠的，容易誤檢、漏檢，這對決策規劃層有極大的影響，紅燈識別成綠燈，繼續往前行駛，想想都是很危險的。通過單車智能的方式去感知交通信號燈難度太大，而且不能保證100%的識別成功率，交通信號燈的誤識別后果影響很嚴重，所以智能交通基礎設施建設需要及時跟上，包括交通信號燈的智能化、動態道路分配、智能路網設計等；這就需要得到城市政府部門的支持，能夠獲得城市路網的檢測數據，同時對獲得到數據的分析能力，高頻次的流動車的數據，位置信息，需要極佳的信號燈控制算法及產品才能把優勢發揮出來。
