【技术实现步骤摘要】
交通灯检测方法、计算机设备和汽车
[0001]本专利技术涉及人工智能
,尤其涉及一种交通灯检测方法、计算机设备和汽车。
技术介绍
[0002]交通灯检测是无人驾驶与辅助驾驶技术中不可或缺的一部分,其识别精度直接关系到智能驾驶的安全。当前交通灯检测技术主要分为传统方法和深度学习方法,这两种检测方法均存在效率低和准确性低的问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种交通灯检测方法、计算机设备和汽车,以解决现有交通灯检测存在效率低和准确性低的问题。
[0004]本专利技术实施例提供一种交通灯检测方法,包括:
[0005]获取待检测交通灯图像;
[0006]采用预先训练的目标交通灯检测模型,将所述待检测交通灯图像划分为N个网格进行识别,输出每个网格对应的M个尺度对应的交通灯检测结果,每一所述交通灯检测结果包括外框置信度、外框位置和至少一个内框属性,每一所述内框属性包括内框置信度、内框位置、内框颜色和内框形状,所述外框位置包括交通灯外框相对于所述网格的中心位置及宽高偏移量,所 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交通灯检测方法,其特征在于,包括:获取待检测交通灯图像;采用预先训练的目标交通灯检测模型,将所述待检测交通灯图像划分为N个网格进行识别,输出每个网格对应的M个尺度对应的交通灯检测结果,每一所述交通灯检测结果包括外框置信度、外框位置和至少一个内框属性,每一所述内框属性包括内框置信度、内框位置、内框颜色和内框形状,所述外框位置包括交通灯外框相对于所述网格的中心位置及宽高偏移量,所述内框位置包括交通灯内框相对于所述网格的中心位置及宽高偏移量,N≥2,M≥2。2.如权利要求1所述的交通灯检测方法,其特征在于,所述交通灯检测方法还包括:根据所述交通灯检测结果,确定所述待检测交通灯图像是否包含数字形状;若所述待检测交通灯图像包含数字形状,则采用预先设置的倒计时识别模型,对所述待检测交通灯图像进行识别,获取交通灯倒计时。3.如权利要求2所述的交通灯检测方法,其特征在于,所述采用预先设置的倒计时识别模型,对所述待检测交通灯图像进行识别,获取交通灯倒计时,包括:对所述待检测交通灯图像中的数字形状区域进行裁剪,获取有效交通灯图像;根据所述有效交通灯图像,获取至少一个有效数字图像;采用预先设置的倒计时识别模型,对至少一个所述有效数字图像进行识别,获取交通灯倒计时。4.如权利要求3所述的交通灯检测方法,其特征在于,所述根据所述有效交通灯图像,获取至少一个有效数字图像,包括:获取所述有效交通灯图像对应的有效宽高比,将所述有效宽高比与宽高比阈值进行比较;若所述有效宽高比小于宽高比阈值,则将所述有效交通灯图像确定为有效数字图像;若所述有效宽高比不小于宽高比阈值,则将所述有效交通灯图像分割为至少两个有效数字图像。5.如权利要求3所述的交通灯检测方法,其特征在于,所述采用预先设置的倒计时识别模型,对至少一个所述有效数字图像进行识别,获取交通灯倒计时,包括:采用倒计时识别模型,对每一所述有效数字图像进行识别,获取所有标准数字的识别置信度;根据所有所述标准数字的识别置信度,获取所述有效数字图像对应的有效数字;根据至少一个所述有效数字图像对应的有效数字,获取交通灯倒计时。6.如权利要求5所述的交通灯检测方法,其特征在于,所述根据所有所述标准数字的识别置信度,获取所述有效数字图像对应的有效数字,包括:从至少一个所述标准数字的识别置信度,选取识别置信度较大的...
【专利技术属性】
技术研发人员:覃小艺,闵欢,刘文如,张剑锋,王玉龙,
申请(专利权)人:广州汽车集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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