本发明实施例提供一种交通信号灯遮挡的识别方法及系统，属于人工智能的图像识别技术领域。所述识别方法包括：获取当前场景下的交通信号灯图像信息，并采用数据增强方法处理所述交通信号灯图像信息；采用卷积神经网络根据所述交通信号灯图像信息生成对应的...

本发明实施例提供一种交通信号灯亮灯颜色识别方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：采集交通信号灯场景图像信息，并基于预设裁剪算法获得交通信号灯区域图像信息；对所述交通信号灯区域图像信息进行通道分解及重新组合，获得重新组合后的图像...

本发明实施例提供一种交通信号灯自适应识别方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：采集交通信号灯场景下的光照强度信息；基于所述光照强度信息确定对应的交通信号灯识别方案；基于确定的交通信号灯识别方案，进行对应场景下的交通信号灯显色识...

本发明实施例提供一种夜晚场景下交通信号灯识别方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：获取夜晚场景下的交通信号灯图像信息；在RGB色彩模式下，对获取的交通信号灯图像信息进行组合通道处理，获得多个组合通道；计算获得每一个组合通道对应...

本发明实施例提供一种交通信号灯定位纠偏方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：采集交通信号灯图像信息；基于预设定位算法对所述交通信号灯图像信息进行处理，获得多个亮灯位置候选点；获得所有亮灯位置候选点的亮灯序号，并获得所有亮灯位置...

本发明提供一种交通信号灯识别方法及系统，属于图像识别技术领域。所述方法包括：S1)获取交通信号灯的场景图像，根据预设图像算法对所述场景图像进行预处理，获得预处理图像；S2)将所述预处理图像在RGB色域上进行通道分解，获得R通道、G通道和...

本发明公开了一种基于YOLOv4模型和DeepSORT模型的跟踪方法，包括：步骤1、使用YOLOv4模型对图片进行目标检测；步骤2、使用DeepSORT模型对YOLOv4模型检测到的多目标同时进行跟踪；步骤3、对DeepSORT模型跟踪...

本发明公开了一种基于YOLOv4模型的多目标跟踪方法，利用YOLOv4模型在视频中检测并跟踪目标物，具有较好的跟踪和去重效果，适应复杂场景视频中的多目标跟踪需求。

本发明实施方式提供一种交通信号灯纠偏的方法、系统及存储介质，属于交通信号灯的图像识别技术领域。该方法包括：确定样本图片中交通信号灯的至少一部分所在的区域；根据至少一部分所在的区域确定纠偏范围；采用训练好的卷积神经网络基于纠偏范围在待纠偏...

本发明实施方式提供一种用于检测交通信号灯故障的方法、系统及存储介质，属于图像识别技术领域。所述方法包括：获取交通信号灯的图片；分别按照红色区间、黄色区间和绿色区间的范围对所述图片进行二值化操作以得到对应的灰度图；分别计算每个所述灰度图中...