通過感知去識別紅綠燈，有一種舍身取義的感覺，效果一般，適應性差，條件允許的話，能裝V2X就裝V2X，多個備份冗余，V2X > 高精度地圖 > 感知識別。若碰上GPS信號弱的時候，感知識別可以出場了，大部分情況，V2X足以覆蓋掉大部分的場景。感知方案的具體實現(xiàn)主要為紅綠燈數(shù)據(jù)集采集，標簽處理，檢測模型訓練，算法部署，追蹤后端優(yōu)化，接口開發(fā)。

    紅綠燈廠家介紹道：在我們?nèi)粘Ｉ钪胁黄鹧鄣窃诔鞘械缆凡豢苫蛉钡募t綠燈，要達到量產(chǎn)級別的檢測識別，難度是相當大的，涉及到不同地區(qū)的場景，光照條件的影響，多種技術(shù)的融合多相機的融合等，難度遠遠超過車輛行人的檢測，所以紅綠燈問題難度大，棘手，又是在復雜城區(qū)智能駕駛不可回避的一個問題。通過單車智能的方式去感知紅綠燈難度太大，而且不能保證100%的識別成功率，紅綠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，包括紅綠燈的智能化、動態(tài)道路分配、智能路網(wǎng)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(wǎng)的檢測數(shù)據(jù)，同時對獲得到數(shù)據(jù)的分析能力，高頻次的流動車的數(shù)據(jù)，位置信息，需要極佳的信號燈控制算法及產(chǎn)品才能把優(yōu)勢發(fā)揮出來。