一种智能车辆行车提醒方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种智能车辆行车提醒方法及装置，涉及信息处理技术领域，应用于车辆中安装的行车记录设备，其中，上述方法包括：获得待检测图像；确定所述待检测图像中的目标交通信号灯区域；获得所述目标交通信号灯区域中交通信号灯的状态；根据第一图像对应的交通信号灯的状态、以及待检测图像对应的交通信号灯的状态，获得红灯处于当前状态的第一时间和绿灯处于当前状态的第二时间；根据所述第一时间和所述第二时间检测是否发生交通信号灯转换；在检测结果显示发生交通信号灯转换的情况下，生成行车提醒信息。应用本申请实施例提供的方案进行提醒，提高了交通信号灯转换检测的准确度，进而提高了提醒的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种智能车辆行车提醒方法及装置
本申请涉及信息处理
，特别涉及一种智能车辆行车提醒方法及装置。
技术介绍
随着经济的快速增长和社会的快速发展，私家车的拥有量逐年升高，行车安全和交通拥堵备受关注。实际应用中，为减少交通事故发生，提高路面行车效率，通常会对交通信号灯的转换进行检测，这样可以及时通知驾驶员改变行车状态。现有技术中，检测交通信号灯是否发生转换时，一般通过对采集的图像进行分析，确定其中的交通信号灯所在区域，然后获得上述区域中交通信号灯的颜色，并根据交通信号灯的颜色判断是否发生了转换。通常情况下，应用上述方式能够检测出是否发生了交通信号灯转换，然而，实际道路上情况比较复杂，例如，可能会存在其他车辆车灯、路灯、广告灯等等，这些因素均有可能会造成所获得的交通信号灯的颜色错误，进而导致检测交通信号灯转换失败，检测准确度低，进一步的，基于上述方式生成行车提醒信息时，所生成的行车提醒准确率低。
技术实现思路
本申请实施例公开了一种智能车辆行车提醒方法及装置，以提高检测准确度，进而提高所生成的行车提醒信息的准确度。为达到上述目的，本申请实施例公开了一种智能车辆行车提醒方法，所述方法包括：获本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能车辆行车提醒方法，其特征在于，所述方法包括：获得待检测图像；确定所述待检测图像中的目标交通信号灯区域；获得所述目标交通信号灯区域中交通信号灯的状态；根据第一图像对应的交通信号灯的状态、以及所述待检测图像对应的交通信号灯的状态，获得红灯处于当前状态的第一时间和绿灯处于当前状态的第二时间，其中，所述第一图像为：采集时刻位于所述待检测图像的采集时刻之前、且与所述待检测图像相邻的图像；根据所述第一时间和所述第二时间检测是否发生交通信号灯转换；在检测结果显示发生交通信号灯转换的情况下，生成行车提醒信息。

【技术特征摘要】
1.一种智能车辆行车提醒方法，其特征在于，所述方法包括：获得待检测图像；确定所述待检测图像中的目标交通信号灯区域；获得所述目标交通信号灯区域中交通信号灯的状态；根据第一图像对应的交通信号灯的状态、以及所述待检测图像对应的交通信号灯的状态，获得红灯处于当前状态的第一时间和绿灯处于当前状态的第二时间，其中，所述第一图像为：采集时刻位于所述待检测图像的采集时刻之前、且与所述待检测图像相邻的图像；根据所述第一时间和所述第二时间检测是否发生交通信号灯转换；在检测结果显示发生交通信号灯转换的情况下，生成行车提醒信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时间和所述第二时间检测是否发生交通信号灯转换，包括：判断所述第一时间和所述第二时间是否满足预设的时间关系；若为是，获得所述目标交通信号灯区域中红灯的第一位置和绿灯的第二位置；判断所述第一位置和所述第二位置是否满足预设的位置关系；若满足，判定发生交通信号灯转换。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述红灯的当前状态为：熄灭状态，所述绿灯的当前状态为：亮起状态的情况下，所述判断所述第一时间和所述第二时间是否满足预设的时间关系，包括：判断所述第一时间和所述第二时间是否满足以下表达式：tred_dark-tgrn_light<T其中，tred_dark表示所述第一时间，tgrn_light表示所述第二时间，T表示预设的时间阈值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一位置和所述第二位置是否满足预设的位置关系，包括：判断所述第一位置和所述第二位置是否满足以下关系式中的至少一个：|xred-xgrn|<D1且|yred-ygrn|<D2|xred-xgrn|<D2且|yred-ygrn|<D1其中，xred、yred表示所述第一位置中心点的横坐标、纵坐标，xgrn、ygrn表示所述第二位置中心点的横坐标、纵坐标，D1表示第一预设位置阈值，D2表示第二预设位置阈值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测图像中的目标交通信号灯区域，包括：获得所述待检测图像中交通信号灯的目标嫌疑区域；通过预设的机器学习算法从所述目标嫌疑区域中确定目标交通信号灯区域。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得所述待检测图像中交通信号灯的目标嫌疑区域，包括：获得所述待检测图像中的连通区域；根据所述连通区域的几何特征，获得所述待检测图像中交通信号灯的目标嫌疑区域。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述通过预设的机器学习算法从所述目标嫌疑区域中确定目标交通信号灯区域，包括：获得当前车辆的状态，并获得所述目标嫌疑区域与当前车辆之间的相对状态；根据当前车辆的状态以及所述相对状态，对所述目标嫌疑区域进行过滤处理；通过预设的机器学习算法从过滤处理后的所述目标嫌疑区域中确定目标交通信号灯区域。8.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述通过预设的机器学习算法从所述目标嫌疑区域中确定目标交通信号灯区域，包括：计算所述目标嫌疑区域分别与当前时刻之前第一预设时段内所检测图像中嫌疑区域之间的关联置信度；通过预设的机器学习算法，从关联置信度大于第一预设阈值的所述目标嫌疑区域中确定目标交通信号灯区域。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从当前时刻之前第二预设时段内所检测图像中，确定交通信号灯区域与所述目标交通信号灯区域之间关联置信度大于第二预设阈值的图像；依据所确定图像的针对交通信号灯转换的检测结果，对所述待检测图像的针对交通信号灯转换的检测结果进行校正。10.一种智能车辆行车提醒装置，其特征在于，所述装置包括：图像获得模块，用于获得待检测图像；区域确定模块，用于确定所述待检测图像中的目标交...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙杰，屈凯，邝宏武，韩杰茜，朱江，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33