交通信号灯区域检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请提供一种交通信号灯区域检测方法、装置及设备，该方法包括：对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图；依据预设分割阈值，对所述显著图进行分割，得到二值化图像；依据交通信号灯的先验特征信息，确定所述二值化图像中的候选交通信号灯区域；依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从所述候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域。该方法可以提高交通信号灯检测的准确性。交通信号灯检测的准确性。交通信号灯检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
交通信号灯区域检测方法、装置及设备


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种交通信号灯区域检测方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]在道路监控场景中，交通信号灯区域的检测是一个很重要的应用。当前，对于交通信号灯的检测基本都是基于颜色信息和形状实现的，即先通过颜色的阈值分割大致确定初步位置，再利用一些交通信号灯的特征来筛选这些区域，最终得到检测区域。
[0003]然而，在实际监控场景中，往往会出现曝光不佳的情况，从而导致了在视频图像中交通信号灯的颜色并非完全对应其真实的颜色(例如，红色可能会泛黄，绿色可能会泛白等，尤其是在夜晚产生光晕时几乎无法判断其真实颜色)，仅利用颜色信息很难在这种情况下精确定位出交通信号灯的区域。此外，传统交通信号灯区域检测方案对于交通信号灯的检测常常局限于圆形的信号灯，但在实际场景中往往会出现其他形状的信号灯(例如，人行道信号灯可能是一个人形，车行道信号灯上可能会有提示文字等，尤其是在夜晚产生光晕时几乎无法判断其真实形状)，这些信号灯无法基于形状特征进行检测。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供一种交通信号灯区域检测方法、装置及设备。
[0005]具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
[0006]根据本申请实施例的第一方面，提供一种交通信号灯区域检测方法，包括：
[0007]对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图；
[0008]依据预设分割阈值，对所述显著图进行分割，得到二值化图像；
[0009]依据交通信号灯的先验特征信息，确定所述二值化图像中的候选交通信号灯区域；所述交通信号灯的先验特征信息为对所述待检测视频图像进行处理之前已确定的所述交通信号灯的特征信息；
[0010]依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从所述候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域。
[0011]根据本申请实施例的第二方面，提供一种处理单元，用于对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图；
[0012]分割单元，用于依据预设分割阈值，对所述显著图进行分割，得到二值化图像；
[0013]第一确定单元，用于依据交通信号灯的先验特征信息，确定所述二值化图像中的候选交通信号灯区域；所述交通信号灯的先验特征信息为对所述待检测视频图像进行处理之前已确定的所述交通信号灯的特征信息；
[0014]第二确定单元，用于依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从所述候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域。
[0015]根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器和机器可读存储
介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器用于执行机器可执行指令，以实现上述交通信号灯区域检测方法。
[0016]根据本申请实施例的第四方面，提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质内存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现上述交通信号灯区域检测方法。
[0017]本申请实施例的交通信号灯区域检测方法，对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图；依据预设分割阈值，对显著图进行分割，得到二值化图像；依据交通信号灯的先验特征信息，确定二值化图像中的候选交通信号灯区域；依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域，通过利用交通信号灯的显著性特征进行交通信号灯区域的检测，避免实际监控场景在曝光不佳的情况下无法利用颜色和形状准确检测交通信号灯区域的缺陷，提高了交通信号灯检测的准确性。
附图说明
[0018]图1为本申请一示例性实施例示出的一种交通信号灯区域检测方法的流程示意图；
[0019]图2为本申请一示例性实施例示出的一种交通信号灯区域检测方案的总体系统框图；
[0020]图3为本申请一示例性实施例示出的一种交通信号灯区域检测装置的结构示意图；
[0021]图4为本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0022]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0023]在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
[0024]为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案，并使本申请实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请实施例中技术方案作进一步详细的说明。
[0025]请参见图1，为本申请实施例提供的一种交通信号灯区域检测方法的流程示意图，如图1所示，该交通信号灯区域检测方法可以包括以下步骤：
[0026]步骤S100、对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图。
[0027]本申请实施例中，待检测视频图像帧可以包括需要进行交通信号灯区域检测的视频数据中的任一视频图像帧，或者，对需要进行交通信号灯区域检测的视频数据进行采样得到的采样图像帧。
[0028]例如，上述视频数据可以为部署有交通信号灯的路口的监控前端设备的视频数据。
[0029]本申请实施例中，考虑到交通信号灯往往与周边存在显著差异，为了准确地实现交通信号灯区域检测，可以对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著性特征图(可以简称为显著图)。示例性的，针对交通信号灯，在显著图中显示的显著性目标为亮灯状态的信号灯(如红灯、绿灯或黄灯等信号灯)。
[0030]示例性的，可以利用主流的显著性检测算法，如Yun Zhai等人提出的LC算法、由Ming
‑
Ming Cheng提出的HC算法、由Radhakrishna Achantay等人提出的FT算法和AC算法等，对待检测视频图像帧进行显著性检测处理。
[0031]步骤S110、依据预设分割阈值，对显著图进行分割，得到二值化图像。
[0032]本申请实施例中，考虑到显著图除了交通信号灯之外，可能还会存在其它显著性目标(如与周围环境颜色差别较明显的目标)，如橙色或红色的房顶、孤立的小树等。
[0033]同时，考虑到不同显著性目标的显著性程度可能不同，而交通信号灯的显著性程度一般会较高，因此，可以通过设定一个像素阈值(本文中称为分割阈值)，依据该分割阈值对显著图进行分割，将显著图中显著性目标进行筛选。
[0034]示例性的，对于步骤S100中得到的显著图，可以依据预设分割阈值，对该显著图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通信号灯区域检测方法，其特征在于，包括：对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图；依据预设分割阈值，对所述显著图进行分割，得到二值化图像；依据交通信号灯的先验特征信息，确定所述二值化图像中的候选交通信号灯区域；所述交通信号灯的先验特征信息为对所述待检测视频图像进行处理之前已确定的所述交通信号灯的特征信息；依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从所述候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据预设分割阈值，对所述显著图进行分割，得到二值化图像，包括：将所述显著图中像素值小于所述预设分割阈值的像素位置的像素值设置为第一像素值，并将所述显著图中像素值大于所述预设分割阈值的像素位置的像素值设置为第二像素值；所述依据交通信号灯的先验特征信息，确定所述二值化图像中的候选交通信号灯区域，包括：将所述二值化图像中，与所述先验特征信息匹配的第二区域，确定为候选交通信号灯区域；其中，所述第二区域内各像素位置的像素值为所述第二像素值；其中，所述先验特征信息包括：先验位置信息和/或先验尺寸信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述待检测视频图像包括按照相同采样率分别从两路视频数据中采样得到的亮帧图像和暗帧图像，所述两路视频数据通过监控前端设备按照不同曝光参数获取；所述对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，包括：分别对所述亮帧图像和所述暗帧图像进行显著性检测处理。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从所述候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域之前，还包括：对于任一亮帧图像中的任一候选交通信号灯区域，当该亮帧图像对应的暗帧图像中不存在与该候选交通信号灯区域的位置匹配的候选交通信号灯区域时，对该候选交通信号灯区域进行筛除。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据预设数量的待检测视频图像中各候选交通信号灯区域出现的次数和/或频次，从所述候选交通信号灯区域中确定交通信号灯区域之后，还包括：依据所确定的交通信号灯区域，识别所述待检测视频图像帧的交通信号灯区域中的目标颜色区域，所述目标颜色为红色、绿色和黄色的其中之一；对于任一目标颜色区域，当该目标颜色区域的周围区域不是黑色区域时，对该交通信号灯区域进行筛除；和/或，当连续多个待检测视频图像帧中，该交通信号灯区域中的目标颜色区域在固定位置出现的次数不满足要求时，对该交通信号灯区域进行筛除。
6.一种交通信号灯区域检测装置，其特征在于，包括：处理单元，用于对待检测视频图像帧进行显著性检测处理，得到显著图；分割单元，用于依据预设分割...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕成城，
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：