由于现有方法大部分基于逐个像素的颜色分量来检测交通灯，这就导致了具有相似颜色分量的像素误检率和白噪声出现频率变高，Min等人[13]使用卷积神经网络提出了一种交通信号灯颜色的检测方法用以减少这些问题的出现。类似卷积的图像处理方法对照明条件的改变非常敏感，Kim等人[14]提出了一种实时交通灯检测算法来克服这种问题。Itti等人[15]提出的颜色图和色相饱和度值（HSV）来找到交通灯，随后使用传统的定向梯度直方图 (HOG) 描述符和支持向量机 (SVM) 检测交通灯。