【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种车辆的信号灯检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、交通信号灯的检测与识别是无人驾驶系统必不可少的一部分,其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。在自动驾驶系统中，感知也是其中至关重要的一个模块。bev感知框架是一种基于鸟瞰图的感知方法，它可以将车辆周围的环境建模为一个二维平面，将车辆周围的点云数据映射到一个鸟瞰图上，实现对车辆周围环境的理解和识别。
2、现有基于鸟瞰图的自动驾驶感知技术仅支持3d物体检测、分割等任务，不支持信号灯检测任务。基于鸟瞰图的网络与信号灯检测网络相互独立，没有统一的框架，因此，在进行信号灯检测时需要一个独立的网络模型进行检测。
3、现有方法导致模型推理速度慢，无法高效利用大量数据，同时无法实现端到端的开发模式，使开发工作复杂繁琐。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种车辆的信号灯检测方法、装置、设备及存储介质，以实现融合鸟瞰图感知网络的信号灯检测。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种车辆的信号灯检测方法，包括：
3、基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据，提取所述环视图像数据中的前视特征图；
4、对所述前视特征图进行信号灯检测，得到当前帧信号灯检测结果；
5、获取历史信号灯检测结果，根据所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果确定最终信号灯检测结果。
6、进一步地，对所述前视特征图进行信号灯检测，得到当前帧信号灯检测结果，
7、根据所述前视特征图，结合训练好的信号灯检测模型，得到信号灯位置和大小信息；
8、根据所述信号灯位置和大小信息截取所述前视特征图，得到信号灯特征图；
9、根据所述信号灯特征图，结合训练好的信号灯分类模型，得到信号灯类别与置信度信息，将所述信号灯类别与置信度信息作为所述当前帧信号灯检测结果。
10、进一步地，所述历史信号灯检测结果包括所述当前帧信号灯检测结果之前连续设定帧数的信号灯检测结果，根据所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果确定最终信号灯检测结果，包括：
11、将所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果进行对比，若所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果一致，则将所述当前帧信号灯检测结果确定为所述最终信号灯检测结果。
12、进一步地，基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据，提取所述环视图像数据中的前视特征图之前，还包括：
13、根据高清地图数据发起信号灯检测请求。
14、进一步地，根据高清地图数据发起信号灯检测请求，包括：
15、获取所述高清地图数据，所述高清地图数据中包括信号灯位置信息；
16、当根据所述高清地图数据中的信号灯位置信息与当前车辆位置信息确定车辆前方出现信号灯时，发起信号灯检测请求。
17、进一步地，基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据之后，还包括：
18、根据所述环视图像数据进行鸟瞰图感知。
19、进一步地，根据所述环视图像数据进行鸟瞰图感知，包括：
20、根据所述环视图像数据提取环视图像特征；
21、根据所述环视图像特征进行坐标系转换，得到视觉鸟瞰图特征；
22、将所述视觉鸟瞰图特征与根据激光点云数据提取的激光点云特征以及根据雷达点云数据提取的雷达点云特征进行融合，将得到的融合特征作为鸟瞰图感知结果。
23、根据本专利技术的另一方面，提供了一种车辆的信号灯检测装置，包括：
24、前视特征图提取模块，用于基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据，提取所述环视图像数据中的前视特征图；
25、当前帧信号灯检测结果获取模块，用于对所述前视特征图进行信号灯检测，得到当前帧信号灯检测结果；
26、最终信号灯检测结果确定模块，用于获取历史信号灯检测结果，根据所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果确定最终信号灯检测结果。
27、可选的，当前帧信号灯检测结果获取模块还用于：
28、根据所述前视特征图，结合训练好的信号灯检测模型，得到信号灯位置和大小信息；
29、根据所述信号灯位置和大小信息截取所述前视特征图，得到信号灯特征图；
30、根据所述信号灯特征图，结合训练好的信号灯分类模型，得到信号灯类别与置信度信息，将所述信号灯类别与置信度信息作为所述当前帧信号灯检测结果。
31、可选的，所述历史信号灯检测结果包括所述当前帧信号灯检测结果之前连续设定帧数的信号灯检测结果，最终信号灯检测结果确定模块还用于：
32、将所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果进行对比，若所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果一致，则将所述当前帧信号灯检测结果确定为所述最终信号灯检测结果。
33、可选的，装置还包括信号灯检测请求发起模块，用于根据高清地图数据发起信号灯检测请求。
34、可选的，信号灯检测请求发起模块还用于：
35、获取所述高清地图数据，所述高清地图数据中包括信号灯位置信息；
36、当根据所述高清地图数据中的信号灯位置信息与当前车辆位置信息确定车辆前方出现信号灯时，发起信号灯检测请求。
37、可选的，装置还包括鸟瞰图感知模块，用于根据所述环视图像数据进行鸟瞰图感知。
38、可选的，鸟瞰图感知模块还用于：
39、根据所述环视图像数据提取环视图像特征；
40、根据所述环视图像特征进行坐标系转换，得到视觉鸟瞰图特征；
41、将所述视觉鸟瞰图特征与根据激光点云数据提取的激光点云特征以及根据雷达点云数据提取的雷达点云特征进行融合，将得到的融合特征作为鸟瞰图感知结果。
42、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
43、至少一个处理器；以及
44、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
45、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的车辆的信号灯检测方法。
46、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的车辆的信号灯检测方法。
47、本专利技术公开的车辆的信号灯检测方法，首先基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据，提取环视图像数据中的前视特征图，然后对前视特征图进行信号灯检测，得到当前帧信号灯检测结果，最后获取历史信号灯检测结果，根据当前帧信号灯检测结果与历史信号灯检测结果确定最终信号灯检测结果。本专利技术公开的车辆的信号灯检测方法，通过融合信号灯检测与鸟瞰图感知网络，实现了整体感知框架的简化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆的信号灯检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述前视特征图进行信号灯检测，得到当前帧信号灯检测结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史信号灯检测结果包括所述当前帧信号灯检测结果之前连续设定帧数的信号灯检测结果，根据所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果确定最终信号灯检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据，提取所述环视图像数据中的前视特征图之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据高清地图数据发起信号灯检测请求，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据之后，还包括：
7.根据权要求6所述的方法，其特征在于，根据所述环视图像数据进行鸟瞰图感知，包括：
8.一种车辆的信号灯检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读
...【技术特征摘要】
1.一种车辆的信号灯检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述前视特征图进行信号灯检测，得到当前帧信号灯检测结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史信号灯检测结果包括所述当前帧信号灯检测结果之前连续设定帧数的信号灯检测结果，根据所述当前帧信号灯检测结果与所述历史信号灯检测结果确定最终信号灯检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于鸟瞰图感知骨干网络获取环视图像数据，提取所述环视图像数据中的前视特征图之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：于梦滢，黄梓航，陈炫翰，刘妮妮，李宜恒，李玉鑫，赵晟皓，姚松杉，伍小军，
申请(专利权)人：惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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