车辆尾灯识别方法、装置及车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆尾灯识别方法、装置及车辆，所述方法包括：根据采集到的历史车前图像，对第一目标车辆的尾灯进行识别；根据识别的结果，确定所述第一目标车辆的尾灯在所述历史车前图像中的历史位置区域；根据所述历史位置区域，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，得到目标检测区域；在所述当前车前图像的目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别，以得到所述第一目标车辆的尾灯的当前信息。本公开利用车辆尾灯的历史位置区域预测当前车前图像的车辆尾灯位置区域得到目标检测区域，并只在该目标检测区域内进行车辆尾灯识别，达到了降低运算量、提高检测效率和提高实时性的效果。

Vehicle taillight identification method, device and vehicle

The invention discloses a method, device and vehicle for identifying the tail lamp of a vehicle. The method includes: identifying the taillight of the first target vehicle according to the collected historical car image, and determining the historical location of the taillight of the first target vehicle in the historical front image of the historical vehicle according to the identified results; A predetermined model is used to predict the position of the taillight of the first target vehicle in the current precar image collected by the first target vehicle, and the target detection area is obtained. The taillight of the first target vehicle is identified in the target detection area of the current pre vehicle image to obtain the first one. The current information of the taillight of the target vehicle. The target detection area is obtained by using the historical location area of the taillight of the vehicle to predict the target detection area of the vehicle taillight area of the current car front image, and the vehicle tail lamp recognition is carried out only in the target detection area, which achieves the effect of reducing the computation, improving the detection efficiency and improving the real-time performance.

【技术实现步骤摘要】
车辆尾灯识别方法、装置及车辆
本公开涉及智能交通系统领域，具体地，涉及一种车辆尾灯识别方法、装置及车辆。
技术介绍
随着科学技术的迅速发展，在智能交通系统领域，通过对前方车辆进行检测来提高对路面的辨识能力，尤其是在道路交通环境复杂的夜间行驶时对前方车辆进行识别，给驾驶人更多的安全警示及辅助，从而提高车辆的主动安全性，已成为该领域发展的重要方向。目前，在夜间行车环境下对前方车辆识别一般通过对识别前车尾灯来实现。相关技术中，对车辆尾灯的识别，通常利用车辆尾灯的特征制定相应的提取和匹配规则，并根据提取和匹配规则从采集到的每帧车前图像中对尾灯进行识别。相关技术中的尾灯识别方法，需要对采集到的每一帧车前图像的所有区域都进行检测，以识别出车辆尾灯。因此，相关技术的识别方法，检测运算量大，检测效率低，检测实时性差。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种车辆尾灯识别方法、装置及车辆，可以解决相关技术中需要对采集到的每一帧车前图像的所有区域都进行检测而使得检测运算量大、检测效率低、检测实时性差的问题，达到提高检测效率和实时性的效果。为了实现上述目的，本公开提供一种车辆尾灯识别方法，所述方法包括：根据采集到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆尾灯识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据采集到的历史车前图像，对第一目标车辆的尾灯进行识别；根据识别的结果，确定所述第一目标车辆的尾灯在所述历史车前图像中的历史位置区域；根据所述历史位置区域，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，得到目标检测区域；在所述当前车前图像的目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别，以得到所述第一目标车辆的尾灯的当前信息。

【技术特征摘要】
1.一种车辆尾灯识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据采集到的历史车前图像，对第一目标车辆的尾灯进行识别；根据识别的结果，确定所述第一目标车辆的尾灯在所述历史车前图像中的历史位置区域；根据所述历史位置区域，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，得到目标检测区域；在所述当前车前图像的目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别，以得到所述第一目标车辆的尾灯的当前信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型为AR模型；所述根据所述历史位置区域，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，得到目标检测区域的步骤包括：根据所述历史位置区域的最小外接矩形框边界位置信息和所述历史位置区域所在的车前图像的采集时间，获取第一随机时间序列；根据所述第一随机时间序列，利用所述AR模型对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：每间隔预设时间，在采集到的当前车前图像的所述目标检测区域以外的区域，进行尾灯识别；若在采集到的所述当前车前图像的目标检测区域以外的区域识别到第二目标车辆的尾灯，则根据识别的结果，确定所述第二目标车辆的尾灯在车前图像中的位置区域；将根据所述第二目标车辆的尾灯在车前图像中的位置区域的最小外接矩形框边界位置和所述车前图像的采集时间获取到的第二随机时间序列加入所述第一随机时间序列中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别的步骤还包括：若采集的预设帧数的当前车前图像中，均未在所述目标检测区域内识别到所述第一目标车辆的尾灯，则将所述第一随机时间序列删除。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别的步骤包括：按照预设规则，将所述目标检测区域进行扩展；在扩展后的目标检测区域内对所述第一目标车辆的尾灯进行识别。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的历史车前图像，对第一目标车辆的尾灯进行识别的步骤包括：在所述历史车前图像的预设感兴趣区域内筛除颜色特征满足第一预设条件的区域，确定目标区域；利用最大类间方差法对所述目标区域的图像进行自适应阈值分割，得到二值化图像；根据所述二值化图像中亮块的第一特征信息，提取出候选亮块；根据多个所述候选亮块两两组合得到的亮块对的第二特征信息，提取出目标亮块对作为所述第一目标车辆的尾灯。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一特征信息包括：面积、最小外接矩形框的高度和最小外接矩形框的宽度；所述根据所述二值化图像中亮块的特征信息，提取出候选亮块，包括：对所述二值化图像进行连通和标注，得到含标记的亮块；从所述亮块中提取出所述面积小于预设面积阈值且所述最小外接矩形框的高度和所述最小外接矩形框的宽度满足第一预设范围的亮块作为所述候选亮块。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二特征信息包括：所述亮块对中亮块的面积、中心点、对称性和所述亮块对的最小外接矩形框；所述根据多个所述候选亮块两两组合得到的亮块对的第二特征信息，提取出目标亮块对作为所述第一目标车辆的尾灯的步骤，包括：从所述亮块对中提取所述面积和所述中心点满足第二预设范围的亮块对作为候选亮块对；从所述候选亮块对中提取出所述最小外接矩形框满足第三预设范围且所述对称性满足第二预设条件的目标亮块对作为所述第一目标车辆的尾...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁赞，徐波，杨青，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44