[發(fā)明專利]識別圓形交通燈的方法、裝置及車輛

有效

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• 申請日: 2016-09-30
• 公開（公告）號: CN107886033B
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發(fā)明（設計）人: 高上添
• 申請（專利權）人: 比亞迪股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京英創(chuàng)嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 魏嘉熹;南毅寧

本公開提供了一種識別圓形交通燈的方法、裝置及車輛。該方法基于3D攝像頭采集到的具有深度信息的圖像，對圓形交通燈進行識別。由于3D攝像頭的深度成像原理不受自然光照影響，所以在識別圓形交通燈的過程中，對于白天、夜晚等不同光照情況下的識別會更加準確。并且，由于深度信息是由3D攝像頭直接輸出的，無需額外處理，因此在一定程度上可以減少圖像處理的復雜度，提升識別效率。此外，3D攝像頭對深度信息與顏色信息的輸出在時間軸上幾乎是一致的，這樣使得在結合兩者對圓形交通燈進行識別時，識別結果更加準確。無需采集樣本以及機器學習，簡化了識別圓形交通燈的過程，提高了識別圓形交通燈的效率和準確度。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，具體地，涉及一種識別圓形交通燈的方法、裝置及車輛。

背景技術

隨著科學技術的不斷發(fā)展，車輛駕駛智能化已經從想象逐漸變成了現實，基于交通信號燈的檢測、識別與跟蹤算法，為機動車駕駛甚至無人駕駛的實現提供了很大的幫助。

當前的交通信號燈識別方法都是采用單個2D攝像頭來獲取圖像，再利用模式匹配和機器學習等圖像處理技術來實現識別。要想獲得準確的識別結果，除了對圖像質量要求特別高之外，對算法的復雜度要求也很苛刻，同時識別結果也不盡人意，主要原因在于2D攝像頭采集到的圖像本身的圖像質量有一定局限，且圖像質量受外界干擾影響比較大，這些都會對識別結果產生直接的影響。

發(fā)明內容

本公開的目的是提供一種識別圓形交通燈的方法、裝置及車輛，以簡化識別圓形交通燈的過程，提高識別圓形交通燈的效率和準確度。

為了實現上述目的，本公開提供一種識別圓形交通燈的方法，所述方法包括：

從3D攝像頭采集到的具有深度信息的圖像中分割出具有紅、綠或黃任一種顏色特性的圓形目標區(qū)域；

從3D攝像頭采集到的具有深度信息的圖像中提取出滿足預設深度閾值范圍的目標深度圖像；

對比所述圓形目標區(qū)域和所述目標深度圖像，以從所述目標深度圖像中定位出矩形背景框；

根據所述矩形背景框的面積與所述矩形背景框包含的圓形目標區(qū)域的面積之間的大小關系，確定所述矩形背景框包含的圓形目標區(qū)域為圓形交通燈；

結合所述圓形交通燈的顏色特性，確定所述圓形交通燈的類型。

可選地，根據所述矩形背景框的面積與所述矩形背景框包含的圓形目標區(qū)域的面積之間的大小關系，確定所述矩形背景框包含的圓形目標區(qū)域為圓形交通燈，包括：

確定所述矩形背景框的面積與所述矩形背景框包含的圓形目標區(qū)域的面積之比；

若比值符合預設范圍，則所述矩形背景框為圓形交通燈背景框，所述矩形背景框包含的圓形目標區(qū)域為圓形交通燈。

可選地，從3D攝像頭采集到的具有深度信息的圖像中分割出具有紅、綠或黃任一種顏色特性的圓形目標區(qū)域，包括：

從3D攝像頭采集到的具有深度信息的圖像中分割出具有紅、綠或黃任一種顏色特性的目標區(qū)域；

根據所述目標區(qū)域的長寬比，濾除非圓形區(qū)域；

判斷濾除后的目標區(qū)域的Hu特征與圓形交通燈模板的Hu特征是否匹配；

從所述濾除后的目標區(qū)域中提取出匹配成功的區(qū)域。

可選地，所述方法還包括：

對3D攝像頭采集到的具有深度信息的圖像進行直方圖均衡化；

對經直方圖均衡化后的圖像進行降噪處理；

對經降噪處理后的圖像進行形態(tài)學處理；