一种运动意图确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种运动意图确定方法、装置、设备及存储介质，其中，获取交通图像；基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息；基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图。图。图。

【技术实现步骤摘要】
一种运动意图确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及智能驾驶
，涉及但不限于一种运动意图确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近些年来，随着行车灯和示宽灯的兴起，车灯呈现着复杂化的态势，仅根据左右两个整灯的亮暗情况无法准确判断车辆是否在刹车或者转向。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种运动意图确定技术方案。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]本申请实施例提供一种运动意图确定方法，所述方法包括：获取交通图像；基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息；基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图。
[0006]在一些实施例中，所述基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息，包括：基于所述交通图像，确定所述交通图像中所述车辆的点亮的目标车灯的位置信息；基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的外观信息；基于所述车辆的外观信息，确定所述车辆的车头的朝向信息；基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：基于所述车辆的目标车灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定所述车辆的运动意图。如此，将目标车灯的位置信息与车辆的朝向信息相结合，能够更加准确地预测出车辆的转向。
[0007]在一些实施例中，所述目标车灯为单个转向灯，所述基于所述车辆的目标车灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：基于所述单个转向灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定转向灯指示的转向信息；根据所述转向信息，确定所述车辆的转向意图。如此，通过分析单个转向灯的位置和车头的朝向能够准确得到该转向灯所指示的转向信息，进而能够精准预测车辆的转向意图。
[0008]在一些实施例中，所述基于所述车辆的目标车灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：响应于所述车灯信息中未包括刹车灯信息、且所述目标车灯为多个转向灯，确定所述车辆处于制动状态。如此，通过识别多个转向灯是否同时处于点亮状态，可准确预测该车辆是否处于制动状态。
[0009]在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车型信息；基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：基于所述车灯信息、朝向信息和车型信息，确定所述车辆的运动意图。如此，将车灯信息、朝向信息以及车型信息相结合，能够准确得到车辆的转向灯所指示的转向信息，即预测到该车辆的运动意图。
[0010]在一些实施例中，在确定所述车辆的运动意图时，确定所述车辆的运动意图的置
信度，所述方法还包括：响应于所述朝向信息指示所述车辆为横向，降低所述运动意图的置信度。如此，在所述朝向信息为车辆横向的情况下，降低所述运动意图的置信度，能够提高对车辆运动意图的预测准确度。
[0011]在一些实施例中，在确定所述车辆的运动意图时，确定所述车辆的运动意图的置信度；所述方法还包括：获取对所述车辆的运动意图进行预测的应用需求；确定与所述应用需求匹配的置信度阈值；在确定所述车辆的运动意图之后，所述方法还包括：将置信度大于所述置信度阈值的运动意图作为所述车辆的确定运动意图。如此，按照应用需求设定置信度阈值，从而能够使得预测的运动意图更好地满足用户需求。
[0012]在一些实施例中，确定所述车灯信息、所述朝向信息和所述车辆的运动意图由神经网络执行；所述神经网络中的第一分类器利用标注了车灯信息和朝向信息的样本图像训练得到，所述神经网络中的第二分类器利用标注了车辆的运动意图的样本图像训练得到。如此，采用包括多个分类器的识别网络对车辆的运动意图进行识别，能够提高运动意图预测的准确度。
[0013]在一些实施例中，所述第二分类器包括以下至少之一：用于对车辆的基础运动意图进行分类的基础分类器、用于对车辆的扩展运动意图进行分类的扩展分类器，其中，所述基础分类器是基于标注了车辆的整体车灯状态的样本图像训练得到的；所述扩展分类器是基于标注了车辆的转向灯的车灯状态的样本图像训练得到的。如此，将基础分类器和扩展分类器在训练过程中互相辅助，在训练的过程中网络先考虑整体车灯状态，再考虑整体车灯中转向灯的转头，能够更加准确地预测车辆的运动意图。
[0014]在一些实施例中，利用所述神经网络，基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息，包括：利用所述神经网络的卷积层，确定所述交通图像的注意力掩模；基于所述注意力掩模，确定所述交通图像的空间特征；将所述空间特征与所述交通图像的时间特征进行合并，得到所述交通图像的图像特征；采用所述第一分类器，基于所述图像特征，确定所述车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息。如此，通过使用多任务学习，可以使用车辆朝向、车辆类型的分类器等辅助车灯状态分类的分类器；进而能够提高对车灯的显示状态进行预测的准确度。
[0015]在一些实施例中，所述基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：将所述车灯信息和所述朝向信息，输入所述第二分类器，所述第二分类器输出所述车辆的预测运动意图；响应于所述预测运动意图与所述第一分类器输出的分类结果不匹配，分别确定所述预测运动意图的第一置信度和所述分类结果的第二置信度；基于所述预测运动意图的第一置信度和所述分类结果的第二置信度中较大置信度对应的预测结果，确定所述车辆的运动意图。如此，在多个分类器的预测结果产生冲突时，选择置信度较大的作为最终的预测结果，能够更加准确地预测出车辆的运动意图。
[0016]本申请实施例提供一种运动意图确定装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取交通图像；信息确定模块，用于基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息；意图确定模块，用于基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图。
[0017]对应地，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被执行后，能够实现上述所述的方法步骤。
[0018]本申请实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时可实现上述所述的方法步骤。
[0019]本申请实施例提供一种运动意图确定方法、装置、设备及存储介质，通过在获取的交通图像中，确定车辆的车灯信息和朝向信息；将车灯信息与朝向信息相结合，判断该车辆是否要制动或者转向等运动意图；如此，能够更加准确地预测出车辆的运动意图。
附图说明
[0020]图1为本申请实施例运动意图确定方法的实现流程示意图；
[0021]图2为本申请实施例提供的运动意图确定方法的另一实现流程示意图；
[0022]图3为本申请实施例提供的运动意图确定方法的应用场景示意图；
[0023]图4为本申请实施例提供的运动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动意图确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取交通图像；基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息；基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车灯信息和所述车辆的朝向信息，包括：基于所述交通图像，确定所述交通图像中所述车辆的点亮的目标车灯的位置信息；基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的外观信息；基于所述车辆的外观信息，确定所述车辆的车头的朝向信息；所述基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：基于所述车辆的目标车灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定所述车辆的运动意图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标车灯为单个转向灯，所述基于所述车辆的目标车灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：基于所述单个转向灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定转向灯指示的转向信息；根据所述转向信息，确定所述车辆的转向意图。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆的目标车灯的位置信息和所述车辆的车头的朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：响应于所述车灯信息中未包括刹车灯信息、且所述目标车灯为多个转向灯，确定所述车辆处于制动状态。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述交通图像，确定所述交通图像中的车辆的车型信息；所述基于所述车灯信息和所述朝向信息，确定所述车辆的运动意图，包括：基于所述车灯信息、朝向信息和车型信息，确定所述车辆的运动意图。6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，在确定所述车辆的运动意图时，确定所述车辆的运动意图的置信度，所述方法还包括：响应于所述朝向信息指示所述车辆为横向，降低所述运动意图的置信度。7.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，在确定所述车辆的运动意图时，确定所述车辆的运动意图的置信度；所述方法还包括：获取对所述车辆的运动意图进行预测的应用需求；确定与所述应用需求匹配的置信度阈值；在确定所述车辆的运动意图之后，所述方法还包括：将置信度大于所述置信度阈值的运动意图作为所述车辆的确定运动意图。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述车灯信...

【专利技术属性】
技术研发人员：何园，蒋沁宏，
申请(专利权)人：本田技研工业株式会社，
类型：发明
国别省市：