红绿灯检测方法、装置、计算设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种红绿灯检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：识别在前方视野图像中的目标红绿灯；根据定位信息和高精度地图，获取当前所在车道；根据所述当前所在车道，在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定所述车道对应的关注目标灯，根据所述关注目标灯获得所述当前所在车道的交通指示。该方法通过将智能行驶设备所在车道与关注目标灯对应起来，在多个红绿灯中只关注对应的红绿灯，能够对行驶行为需要关注的红绿灯进行准确的定位，直接给出智能驾驶相关的交通指示，避免出现多个红绿灯需要关注的情况，提高了处理效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
红绿灯检测方法、装置、计算设备和存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别是涉及一种红绿灯检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]对于自动驾驶技术而言，准确地识别路口的红绿灯及其交通指示，能够为自动驾驶控制做出正确决策提供了基础，确保车辆以及行人安全。因此，能够准确识别红绿灯及其交通指示至关重要。
[0003]传统的红绿灯检测方法利用定位确认车辆在地图中的当前位置后，找出对应的红绿灯位置，根据地图确定的红绿灯位置，将其投影车辆拍摄的前方图像中，确定一个红绿灯的感兴趣区域，对前方图像的红绿灯感兴趣区域进行识别，检测红绿灯。
[0004]然而，采用该方法可能能够识别到多个红绿灯，对于车辆而言，并不能够直接根据红绿灯识别结果得出交通指示。即该方法存在效率低的技术问题。

技术实现思路

[0005]根据本申请的内容，提供一种红绿灯检测方法、装置、计算设备和存储介质。
[0006]一种红绿灯检测方法，包括:
[0007]识别在前方视野图像中的目标红绿灯；
[0008]根据定位信息和高精度地图，获取当前所在车道；
[0009]根据所述当前所在车道，在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定所述车道对应的关注目标灯，根据所述关注目标灯获得所述当前所在车道的交通指示。
[0010]一种红绿灯检测装置，其特征在于，包括:
[0011]识别模块，用于识别在前方视野图像中的目标红绿灯；
[0012]车道定位模块，用于根据定位信息和高精度地图，获取当前所在车道；
[0013]关注灯确定模块，用于根据所述当前所在车道，在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定所述车道对应的关注目标灯，根据所述关注目标灯获得所述当前所在车道的交通指示。
[0014]一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述各实施例所述方法的步骤。
[0015]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述各实施例所述方法的步骤。
[0016]上述的红绿灯检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将智能行驶设备所在车道与关注目标灯对应起来，在多个红绿灯中只关注对应的红绿灯，能够对行驶行为需要关注的红绿灯进行准确的定位，直接给出智能驾驶相关的交通指示，避免出现多个红绿灯需要关注的情况，提高了处理效率。
附图说明
[0017]图1为一个实施例中红绿灯检测方法的应用环境示意图；
[0018]图2为一个实施例中红绿灯检测方法的流程示意图；
[0019]图3为另一个实施例中红绿灯检测方法的流程示意图；
[0020]图4为一个实施例中红绿灯检测装置的结构示意图；
[0021]图5为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
[0022]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0023]本申请提供的红绿灯检测方法，可应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，包括：智能行驶设备101、以及搭载在智能行驶设备101上的定位设备102、照相机103和车辆控制器104，车辆控制器104内置有高精度地图105。智能行驶设备101在公路上行驶，定位设备102实时进行定位，照相机103采集前方图像，车辆控制器根据定位实时加载高精度地图，根据定位、高精度地图以及图像进行红绿灯检测。其中，智能行驶设备包括但不限于自动驾驶车辆、行走机器人和其他行驶设备。
[0024]在一个实施例中，如图2所示，提供一种红绿灯检测方法，以该方法应用于图1中的车辆控制器为例进行说明，包括以下步骤：
[0025]S202，识别在前方视野图像中的目标红绿灯。
[0026]其中，前方视野图像指是的智能行驶设备在目标行驶方向的前方视野图像，是智能行驶设备所搭载的照相机所拍摄的其视野范围内的图像，例如行驶设备正向行驶时，所采集的行驶方向的前方视野图像，又如，行驶设备倒车时，所采集的行驶方向的前方视野图像。可以理解的是，前方视野图像的视野范围与照相机的安装位置有关，为了具有一个较好的视野范围，通常将照相机安装在智能行驶设备的顶部。
[0027]智能行驶设备在行驶过程中不间断的拍摄前方视野图像，车辆控制器获取前方视野图像进行识别，识别视野范围内是否有红绿灯，以及红绿灯的交通指示信息，其中，交通指示信息包括灯亮信息和指示方向。一般来说，红绿灯识别结果包括：前方视野图像是否存在红绿灯，以及存在红绿灯时红绿灯的坐标信息、灯亮信息和指示方向。其中，指示方向为指示车辆直行、右转或左转对应的指示方向。灯亮信息包括灯的颜色以及灯亮状态，灯的颜色包括红灯、绿灯和黄灯。灯亮状态包括灯亮和灯灭两种状态。例如，一个红绿灯出现直行指示且为绿色时，表示当前可直行。可以理解的是，各地的红绿灯并不是统一的，各地略有差异，但通常来说，通过识别灯亮信息和指示信息，能够得出交通指示信息。
[0028]其中，目标红绿灯可以为一个，是对于智能行驶设备当前行驶路径而言所要关注的红绿灯，通常为距离智能行驶设备最近的红绿灯。目标红绿灯还可以为多个，在前方视野图像中，对于复杂的路口能够拍摄到多个红绿灯，目标红绿灯为距离当前定位在预设范围内的红绿灯，即与当前定位的距离超出预设范围的红绿灯排除在关注范围，减少数据处理量，且符合驾驶习惯。
[0029]其中，可基于高精度地图确定目标红绿灯，结合对前方视野图像进行图像识别，得
到的红绿灯识别结果，将二者进行匹配，识别在前方视野图像中的目标红绿灯。高精度地图相比传统地图，高精度道路导航地图具有更加丰富细致的道路信息，可以更加精准地反映道路的真实情况。高精度地图中标注了车道线，交叉路口、变道路口等马路类型，以及红绿灯路口红绿灯的相对几何位置等。
[0030]S204，根据定位信息和高精度地图，获取当前所在车道。
[0031]高精度地图中标注了车道线，交叉路口、变道路口等马路类型，以及红绿灯路口红绿灯的相对几何位置等。根据定位，找到当前智能行驶设备在高精度地图中的位置，通过该位置确定当前智能行驶设备在高精地图中的车道线位置。
[0032]车道按行走方向分，可分为可右转车道、可直行车道和可左转车道。不同车道的作用通常已标注在了高精度地图当中。一些车道中，车道为单一功能车道，如一个车道只能右转，走行或左转。一些车道可具有两种功能，例如直行右转车道和直行左转车道，是一条车道可以混和两种行车控制的车道，如在直行右转车道，可以直行，也可以右转。智能行驶设备根据路径规划，行驶在相应的车道上，右在路口即将右转，行驶在右转车道，或是直行右转车道上。
[0033]S206，根据所述当前所在车道，在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定所述车道对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红绿灯检测方法，其特征在于，包括:识别在前方视野图像中的目标红绿灯；根据定位信息和高精度地图，获取当前所在车道；根据所述当前所在车道，在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定所述车道对应的关注目标灯，根据所述关注目标灯获得所述当前所在车道的交通指示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别在前方视野图像中的目标红绿灯，包括：在高精度地图中，根据定位信息确定对应的目标红绿灯在高精度地图中的坐标信息；对前方视野图像进行识别，得到红绿灯检测结果，所述红绿灯检测结果包括所述前方视野图像中存在的红绿灯的坐标信息；将所述目标红绿灯在高精度地图中的坐标信息，投影至所述前方视野图像中，得到所述目标红绿灯在所述前方视野图像的投影坐标信息；将所述目标红绿灯在所述前方视野图像的投影坐标信息与所述前方视野图像中存在的红绿灯的坐标信息进行匹配，确定所述目标红绿灯在所述前方视野图像中的坐标信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在高精度地图中，根据定位信息确定对应的目标红绿灯在高精度地图中的坐标信息，包括：基于高精度地图和定位信息，获取距离当前定位在预设距离范围内的红绿灯，得到目标红绿灯在高精度地图中的坐标信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在高精度地图中，根据定位信息确定对应的目标红绿灯在高精度地图中的坐标信息，包括：基于所述高精度地图和定位信息，获取距离当前定位最近的红绿灯确定为目标红绿灯；获取所述目标红绿灯在高精度地图中的坐标信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前所在车道，在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定所述当前所在车道对应的关注目标灯，包括：若所述当前所在车道为可右转车道，则在所述前方视野图像中的目标红绿灯中确定与所述可右转车道对应的关注目标灯，所述关注目标灯包括右转指示红绿灯；若所述当前所在车道为可左转车道，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁杰夫，何明，周光，杨伟，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：