一种红绿灯检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种红绿灯检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括获取红绿灯图像；利用红绿灯检测模型，对所述红绿灯图像进行检测，得到与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯预测框；其中，所述红绿灯检测模型包括基于注意力机制检测框架。本技术方案，通过基于注意力机制的红绿灯检测模型对红绿灯图像进行检测，可以快速准确的实现红绿灯感知，有效的提升了红绿灯检测模型的鲁棒性和泛化能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶的视觉感知开发，尤其涉及一种红绿灯检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、感知模块是自动驾驶车辆与外部世界沟通的桥梁。在感知模块中，红绿灯感知是其中的重要一环，因为红绿灯语义信息是对车辆的行驶有非常重要的影响。因此红绿灯检测是自动驾驶系统中非常重要的功能模块，检测结果对车辆运动规划十分重要。

2、目前的自动驾驶红绿灯检测方案，主要是anchor-based的方法，对预定义的anchors进行类别的预测和bbox(bounding box)的回归。

3、这种方法也有一定局限性，首先自动驾驶所需要的模型需要海量的数据去进行超大规模的训练，数据量在亿级别，在这个情况下anchor-based的方案性能就不突出；其次针对一些图像扰动，红绿灯被遮挡的情况，anchor-based的模型鲁棒性，泛化能力不够。因此需要一种红绿灯检测方法，既能在海量数据训练下有较好的模型性能，模型还具有高可以高鲁棒性，强泛化能力。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种红绿灯检测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种红绿灯检测方法，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，利用红绿灯检测模型，对所述红绿灯图像进行检测，得到与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯预测框，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用红绿灯检测模型对所述红绿灯图像执行红绿灯检测任务，并通过所述红绿灯检测模型执行所述红绿灯检测任务，输出与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯预测框，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过红绿灯检测模型中的基于注意力机制检测框架，对所述图像特征进行检测，得到与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯...

【技术特征摘要】

1.一种红绿灯检测方法，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，利用红绿灯检测模型，对所述红绿灯图像进行检测，得到与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯预测框，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用红绿灯检测模型对所述红绿灯图像执行红绿灯检测任务，并通过所述红绿灯检测模型执行所述红绿灯检测任务，输出与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯预测框，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过红绿灯检测模型中的基于注意力机制检测框架，对所述图像特征进行检测，得到与所述红绿灯图像相对应的红绿灯类别和红绿灯预测框，包括：

5.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：许际晗，陈博，陈光，尹荣彬，徐名源，邱璆，王佑星，宋楠楠，张达明，王宇凡，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：