[發明專利]一種交通燈智能提醒方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 201910394130.0
• 申請日: 2019-05-13
• 公開（公告）號: CN111923915B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 俞力;王鵬;劉思思;朱凌峰;鄭安琪;姚杰;冷宏祥;項黨
• 申請（專利權）人: 上海汽車集團股份有限公司
• 主分類號: B60W40/105
• 分類號: B60W40/105;B60W50/14
• 代理公司: 北京信遠達知識產權代理有限公司 11304
• 代理人: 魏曉波

本發明提供了一種交通燈智能提醒方法、裝置及系統，可以通過目標檢測網絡和數字識別分類網絡識別圖像數據中交通燈的狀態和倒計時數據，進而在車輛接近交通燈路口、且交通燈狀態為紅燈狀態時結合位置數據、車速數據、交通燈的狀態和倒計時數據預測車輛行駛至待通過交通燈路口時的交通燈實際狀態，并在交通燈實際狀態為紅燈狀態時進行剎車提醒。基于本發明，可以在駕駛員通過交通路口之前及時提醒剎車，以此減少甚至避免闖紅燈的情況，提高行車安全性。

技術領域

本發明涉及汽車技術領域，更具體地說，涉及一種交通燈智能提醒方法、裝置及系統。

背景技術

隨著我國的汽車保有量日益增多，城市交通安全和路口通行效率問題已成為亟需解決的問題。

現階段，駕駛員通過交通路口時主要以主觀意識判斷來決策，盡管有嚴格的交通法規，仍會出現闖紅燈的情況，帶來安全隱患。

發明內容

有鑒于此，為解決上述問題，本發明提供一種交通燈智能提醒方法、裝置及系統。技術方案如下：

一種交通燈智能提醒方法，所述方法包括：

獲取車輛前方目標的圖像數據、所述車輛與待通過交通燈路口的位置數據、以及所述車輛的車速數據；

將所述圖像數據輸入預構建的目標檢測網絡中，通過所述目標檢測網絡確定所述圖像數據中交通燈的狀態和所述交通燈的檢測框；其中，所述目標檢測網絡是基于預設深度卷積神經網絡所構建的，所述預設深度卷積神經網絡包括卷積層、池化層和全連接層，所述卷積層包括位于深度卷積層輸出端的大尺度淺層特征層，所述大尺度淺層特征層用于對所述深度卷積層所提取的特征進行回歸運算，所述卷積層和所述池化層均與所述全連接層連接，所述全連接層用于融合各層所輸出的特征；

將所述圖像數據中被所述交通燈的檢測框所標注的目標圖像數據輸入至預構建的數字識別分類網絡中，通過所述數字識別分類網絡確定所述目標圖像數據中的倒計時數據；

在所述位置數據符合指定的用于表征接近交通燈路口的第一條件、且所述交通燈的狀態為紅燈狀態的情況下，利用所述位置數據、所述車速數據、所述交通燈的狀態和所述倒計時數據，預測所述車輛駛至所述待通過交通燈路口時的交通燈實際狀態；

若所述交通燈實際狀態為所述紅燈狀態，進行剎車提醒。

優選的，所述將所述圖像數據中被所述交通燈的檢測框所標注的目標圖像數據輸入至預構建的數字識別分類網絡中之前，所述方法還包括：

計算所述交通燈的檢測框在連續兩幀圖像間的邊框重疊率；

基于所述邊框重疊率對所述交通燈的檢測框進行追蹤。

優選的，所述進行剎車提醒，包括：

以語音播放的方式進行剎車提醒。

優選的，所述方法還包括：

在所述位置數據符合指定的用于表征駛至交通燈路口的第二條件、且所述交通燈的狀態為所述紅燈狀態的情況下，至少基于所述車速數據進行制動提醒。

優選的，所述方法還包括：

在所述位置數據符合指定的用于表征駛至交通燈路口的第二條件、且所述交通燈的狀態為綠燈狀態的情況下，獲取所述交通燈識別模型識別到的距離當前最近的歷史交通燈的狀態；

若所述歷史交通燈的狀態為所述紅燈狀態，獲取指定時長內所述車輛的新車速數據，并在所述新車速數據為零時進行起步提醒。

一種交通燈智能提醒裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取車輛前方目標的圖像數據、所述車輛與待通過交通燈路口的位置數據、以及所述車輛的車速數據；