【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆驾驶技术，尤其涉及一种红绿灯识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着智能驾驶技术的不断发展，在智能驾驶汽车运动过程中，如何对当前道路中的红绿灯的位置和状态进行检测是高级辅助驾驶和无人驾驶中一项重要的技术。
2、现有技术中的对于道路中红绿灯的检测，通常是基于整体的图像数据对其中的红绿灯进行检测识别，而基于整体的图像数据区域进行提取，然后进行红绿灯识别，由于需要识别的区域视野广，需要识别的要素多，因此造成需要计算的量较大，并且由于存在非红绿灯设备外的像素干扰识别，造成识别效果较差。
3、因此现有技术针对基于整体的图像数据区域进行红绿灯识别时，在计算量和识别效果方面仍有所欠缺。
技术实现思路
1、本申请提供一种红绿灯识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术针对基于整体的图像数据区域进行红绿灯识别时，在计算量和识别效果方面仍有所欠缺的问题。
2、第一方面，本申请提供一种红绿灯识别方法，包括：
3、通过各车载传感器获取...
【技术保护点】
1.一种红绿灯识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据获取点云杆状物边框，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述高度过滤过后点云获取杆状物点云，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述特性过滤后点云进行聚类分割，以获取多个杆状物点云，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云杆状物边框统一转换至所述图像数据所在的坐标系中，以获取目标杆状物边框，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种红绿灯识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据获取点云杆状物边框，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述高度过滤过后点云获取杆状物点云，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述特性过滤后点云进行聚类分割，以获取多个杆状物点云，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云杆状物边框统一转换至所述图像数据所在的坐标系中，以获取目标杆状物边框，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：王学鹏，张进，秦涛，田磊，刘阳，郭鹏，郭强，
申请(专利权)人：中国重汽集团济南动力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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