【技术实现步骤摘要】
一种交通灯智能提醒方法、装置及系统
本专利技术涉及汽车
，更具体地说，涉及一种交通灯智能提醒方法、装置及系统。
技术介绍
随着我国的汽车保有量日益增多，城市交通安全和路口通行效率问题已成为亟需解决的问题。现阶段，驾驶员通过交通路口时主要以主观意识判断来决策，尽管有严格的交通法规，仍会出现闯红灯的情况，带来安全隐患。
技术实现思路
有鉴于此，为解决上述问题，本专利技术提供一种交通灯智能提醒方法、装置及系统。技术方案如下：一种交通灯智能提醒方法，所述方法包括：获取车辆前方目标的图像数据、所述车辆与待通过交通灯路口的位置数据、以及所述车辆的车速数据；将所述图像数据输入预构建的目标检测网络中，通过所述目标检测网络确定所述图像数据中交通灯的状态和所述交通灯的检测框；其中，所述目标检测网络是基于预设深度卷积神经网络所构建的，所述预设深度卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述卷积层包括位于深度卷积层输出端的大尺度浅层特征层，所述大尺度浅层特征层用于对所述深度卷积层所提取的特...
【技术保护点】
1.一种交通灯智能提醒方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取车辆前方目标的图像数据、所述车辆与待通过交通灯路口的位置数据、以及所述车辆的车速数据；/n将所述图像数据输入预构建的目标检测网络中，通过所述目标检测网络确定所述图像数据中交通灯的状态和所述交通灯的检测框；其中，所述目标检测网络是基于预设深度卷积神经网络所构建的，所述预设深度卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述卷积层包括位于深度卷积层输出端的大尺度浅层特征层，所述大尺度浅层特征层用于对所述深度卷积层所提取的特征进行回归运算，所述卷积层和所述池化层均与所述全连接层连接，所述全连接层用于融合各层所输出的特征；...
【技术特征摘要】
1.一种交通灯智能提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆前方目标的图像数据、所述车辆与待通过交通灯路口的位置数据、以及所述车辆的车速数据；
将所述图像数据输入预构建的目标检测网络中，通过所述目标检测网络确定所述图像数据中交通灯的状态和所述交通灯的检测框；其中，所述目标检测网络是基于预设深度卷积神经网络所构建的，所述预设深度卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述卷积层包括位于深度卷积层输出端的大尺度浅层特征层，所述大尺度浅层特征层用于对所述深度卷积层所提取的特征进行回归运算，所述卷积层和所述池化层均与所述全连接层连接，所述全连接层用于融合各层所输出的特征；
将所述图像数据中被所述交通灯的检测框所标注的目标图像数据输入至预构建的数字识别分类网络中，通过所述数字识别分类网络确定所述目标图像数据中的倒计时数据；
在所述位置数据符合指定的用于表征接近交通灯路口的第一条件、且所述交通灯的状态为红灯状态的情况下，利用所述位置数据、所述车速数据、所述交通灯的状态和所述倒计时数据，预测所述车辆驶至所述待通过交通灯路口时的交通灯实际状态；
若所述交通灯实际状态为所述红灯状态，进行刹车提醒。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像数据中被所述交通灯的检测框所标注的目标图像数据输入至预构建的数字识别分类网络中之前，所述方法还包括：
计算所述交通灯的检测框在连续两帧图像间的边框重叠率；
基于所述边框重叠率对所述交通灯的检测框进行追踪。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行刹车提醒，包括：
以语音播放的方式进行刹车提醒。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述位置数据符合指定的用于表征驶至交通灯路口的第二条件、且所述交通灯的状态为所述红灯状态的情况下，至少基于所述车速数据进行制动提醒。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述位置数据符合指定的用于表征驶至交通灯路口的第二条件、且所述交通灯的状态为绿灯状态的情况下，获取所述交通灯识别模型识别到的距离当前最近的历史交通灯的状态；
若所述历史交通灯的状态为所述红灯状态，获取指定时长内所述车辆的新车速数据，并在所述新车速数据为零时进行起步提醒。
6.一种交通灯智能提醒装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取车辆前方目标的图像数据、所述车辆与待通过交通灯路口的位置数据、以及所述车辆的车速数据；
确定模块，用于将所述图像数据输入预构建的目标检测网络中，通过所述目标检测网络确定所述图像数据中交通灯的状态和所述交通灯的检测框；其中，所述目标检测网络是基于预设深度卷积神经网络所构建的...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞力，王鹏，刘思思，朱凌峰，郑安琪，姚杰，冷宏祥，项党，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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