本公开提供了一种车灯检测方法、装置、电子设备以及存储介质，其中，该方法包括：获取目标车辆的多张目标车灯图像；每张所述目标车灯图像为包含所述目标车辆的目标车灯的图像，所述目标车灯为所述目标车辆中用于指示所述目标车辆的运行状态的车灯；基于每张所述目标车灯图像的相邻车灯图像，对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像；基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态。示状态。示状态。
【技术实现步骤摘要】
一种车灯检测方法、装置、电子设备以及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理的
，具体而言，涉及一种车灯检测方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]车灯检测技术可以应用于自动驾驶领域和违章检测领域，车灯检测技术主要用于检测车辆行驶指示灯(例如，车尾灯)的指示状态，进而根据该指示状态确定该车辆的行驶状态。
[0003]通过现有的车灯检测技术对车辆行驶指示灯进行检测的检测结果容易受到光照、天气的影响，导致车辆行驶指示灯的检测精度低，从而影响了车辆的行驶状态的确定精度。若该车灯检测技术应用于自动驾驶领域，车辆的行驶状态的确定精度的下降，还将导致自动驾驶车辆的决策准确度降低，从而影响驾驶员的安全。
技术实现思路
[0004]本公开实施例至少提供一种车灯检测方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种车灯检测方法，该方法包括：获取目标车辆的多张目标车灯图像；每张所述目标车灯图像为包含所述目标车辆的目标车灯的图像，所述目标车灯为所述目标车辆中用于指示所述目标车辆的运行状态的车灯；基于每张所述目标车灯图像的相邻车灯图像，对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像；基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态。
[0006]一种可选的实施方式中，所述方法还包括：在获取到所述目标车辆的多张目标车灯图像之后，将每张所述目标车灯图像依次输入至刹车灯检测模型中进行刹车检测，得到所述目标车灯的刹车检测结果，其中，所述刹车检测结果用于指示所述目标车辆是否处于刹车状态。
[0007]一种可选的实施方式中，获取目标车辆的每张目标车灯图像，包括：获取包含至少一个车辆的待检测图像；确定所述待检测图像中每个车辆的包围框，得到至少一个包围框；对所述待检测图像中位于每个所述包围框内的图像进行截取，得到至少一个子图像，并基于所述至少一个子图像确定所述目标车辆的每张目标车灯图像。
[0008]一种可选的实施方式中，所述基于每张所述目标车灯图像的相邻车灯图像，对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像，包括：计算所述相邻车灯图像和所述目标车灯图像之间的旋转矩阵；基于所述旋转矩阵，对所述目标车灯图像进行旋转处理，并对旋转之后的所述目标车灯图像和所述相邻车灯图像进行差分处理，得到该目标车灯图像所对应的差分图像。
[0009]一种可选的实施方式中，所述基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态，包括：对每个所述差分图像进行
边缘裁剪，得到多个差分子图像；将所述多个差分子图像输入至所述车灯检测模型中，得到所述目标车灯的车灯指示状态。
[0010]一种可选的实施方式中，所述车灯检测模型包含多个车灯子检测模型，每个车灯子检测模型用于检测一种车灯指示状态；将所述多个差分子图像输入至所述车灯检测模型中，得到所述目标车灯的车灯指示状态，包括：在所述多个差分子图像中确定多个目标差分图像；将所述多个目标差分子图像分别输入至每个所述车灯子检测模型中，得到多个子车灯指示状态，并基于所述多个子车灯指示状态确定所述目标车灯的车灯指示状态。
[0011]一种可选的实施方式中，所述车灯子检测模型包括：第一子检测模型和第二子检测模型，其中，所述第一子检测模型用于检测所述目标车灯的左转指示状态，所述第二子检测模型用于检测所述目标车灯的右转指示状态，所述第一子检测模型和所述第二子检测模型的模型参数至少部分相同。
[0012]一种可选的实施方式中，获取目标车辆的每张目标车灯图像，包括：获取多个初始车灯图像，其中，所述多个初始车灯图像为在同一时刻对所述目标车辆的目标车灯进行采集得到的图像；确定每个所述初始车灯图像的图像分辨率，并基于所述图像分辨率在所述多个初始车灯图像中确定所述目标车灯图像。
[0013]一种可选的实施方式中，所述方法还包括：在对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像之后，判断所述多个差分图像的数量是否满足车灯检测要求；在判断出所述多个差分图像的数量是否满足车灯检测要求的情况下，基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态。
[0014]第二方面，本公开实施例还提供一种车灯检测装置，包括：获取单元，用于获取目标车辆的多张目标车灯图像；每张所述目标车灯图像为包含所述目标车辆的目标车灯的图像，所述目标车灯为所述目标车辆中用于指示所述目标车辆的运行状态的车灯；差分单元，用于基于每张所述目标车灯图像的相邻车灯图像，对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像；检测单元，用于基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态。
[0015]第三方面，本公开实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0016]第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0017]通过上述描述可知，在本公开实施中，在获取到目标车辆的多张目标车灯图像之后，通过每张目标车灯图像的相邻车灯图像对该目标车辆图像进行图像差分处理的方式，可以排除目标车灯图像中的背景信息、光照信息、目标车辆的车型信息等与目标车灯不相关的干扰信息，从而更准确地保留目标车辆的目标车灯的相关特征。在基于该差分图像对目标车灯的状态进行检测时，可以提高目标车灯的车灯指示状态检测精度。
[0018]为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0020]图1示出了本公开实施例所提供的一种车灯检测方法的流程图；
[0021]图2示出了本公开实施例所提供的车灯检测方法中，通过不同的检测模型对目标车灯图像进行并行检测的方法的示意图；
[0022]图3示出了本公开实施例所提供的车灯检测方法中，获取目标车辆的每张目标车灯图像的方法的流程图；
[0023]图4示出了本公开实施例所提供的车灯检测方法中，从多个初始车灯本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车灯检测方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的多张目标车灯图像；每张所述目标车灯图像为包含所述目标车辆的目标车灯的图像，所述目标车灯为所述目标车辆中用于指示所述目标车辆的运行状态的车灯；基于每张所述目标车灯图像的相邻车灯图像，对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像；基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取到所述目标车辆的多张目标车灯图像之后，将每张所述目标车灯图像依次输入至刹车灯检测模型中进行刹车检测，得到所述目标车灯的刹车检测结果，其中，所述刹车检测结果用于指示所述目标车辆是否处于刹车状态。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标车辆的每张目标车灯图像，包括：获取包含至少一个车辆的待检测图像；确定所述待检测图像中每个车辆的包围框，得到至少一个包围框；对所述待检测图像中位于每个所述包围框内的图像进行截取，得到至少一个子图像，并基于所述至少一个子图像确定每个所述目标车辆的目标车灯图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每张所述目标车灯图像的相邻车灯图像，对每张所述目标车灯图像进行图像差分处理，得到多个差分图像，包括：计算所述相邻车灯图像和所述目标车灯图像之间的旋转矩阵；基于所述旋转矩阵，对所述目标车灯图像进行旋转处理，并对旋转之后的所述目标车灯图像和所述相邻车灯图像进行差分处理，得到该目标车灯图像所对应的差分图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个差分图像和车灯检测模型，对所述目标车灯进行状态检测，得到所述目标车灯的车灯指示状态，包括：对每个所述差分图像进行边缘裁剪，得到多个差分子图像；将所述多个差分子图像输入至所述车灯检测模型中，得到所述目标车灯的车灯指示状态。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述车灯检测模型包含多个车灯子检测模型，每个车灯子检测模型用于检测一种车灯指示状态；所述将所述多个差分子图像输入至所述车灯检测模型中，得到所述目标车灯的车灯指示状态，包括：在所述多个差分子图像中确定多个目标差分子图像；将所述多个目标差分子图像分别输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟鑫，徐泽林，蔡叶荷，牛靖博，
申请(专利权)人：北京航迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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