[發(fā)明專利]交通信號燈檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011292400.6
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112288031A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設計）人: 歐陽真超;董曉云;崔家赫;李延祺;牛建偉
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學杭州創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京新知遠方知識產權代理事務所(普通合伙) 11397
• 代理人: 馬軍芳;張艷

1.一種交通信號燈檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

通過交通信號燈檢測模型對獲取到的待檢測圖像進行卷積處理，以獲取所述待檢測圖像中包括的交通信號燈的候選區(qū)域；

通過交通信號燈分類模型對所述候選區(qū)域進行卷積分類運算，獲得所述待檢測圖像中包括的交通信號燈的類別，其中，所述類別包括黃燈、紅燈、綠燈及轉向箭頭燈中的至少一種。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過交通信號燈分類模型對所述候選區(qū)域進行卷積分類運算，獲得所述待檢測圖像中包括的交通信號燈在所述待檢測圖像中的位置信息。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在通過交通信號燈檢測模型對獲取到的待檢測圖像進行卷積處理之前，所述方法還包括：

對所述待檢測圖像進行預處理，將所述待檢測圖像轉化為灰度圖像。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，交通信號燈檢測模型包括目標檢測層及多個卷積主干網絡，通過交通信號燈檢測模型對獲取到的待檢測圖像進行卷積處理，以獲取所述待檢測圖像中包括的交通信號燈的候選區(qū)域，包括：

對所述待檢測圖像的灰度圖像進行降采樣；

將降采樣后的灰度圖像分別輸入至多個所述卷積主干網絡中進行運算，獲得所述灰度圖像的多個不同尺寸的下采樣特征圖；

對所述灰度圖像的多個不同尺寸的下采樣特征圖進行融合，獲得融合特征圖；

對所述融合特征圖進行上采樣，并與主干網淺層對應尺度的特征圖進行跨層融合，獲得融合特征圖的多個上采樣特征圖；

通過所述目標檢測層分別對所述融合特征圖的多個上采樣特征圖進行目標檢測，輸出目標檢測結果，其中，所述目標檢測結果為所述灰度圖像中包括的交通信號燈的候選區(qū)域。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，其特征在于，在通過目標檢測層分別對多個所述上采樣特征圖進行目標檢測之前，所述方法還包括：

通過空間金字塔池化層對所述上采樣特征圖進行特征增強處理。

6.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過交通信號燈分類模型對所述候選區(qū)域進行卷積分類運算，包括：

根據(jù)所述候選區(qū)域計算所述待檢測圖像中與所述候選區(qū)域對應的圖像區(qū)域的顏色空間數(shù)據(jù)；

將所述顏色空間數(shù)據(jù)輸入至所述交通信號燈分類模型進行卷積分類運算，獲得所述待檢測圖像中包括的交通信號燈在所述待檢測圖像中的位置信息及交通信號燈的類別。

7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述候選區(qū)域計算所述待檢測圖像中與所述候選區(qū)域對應的圖像區(qū)域的顏色空間數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述灰度圖像中包括的交通信號燈的候選區(qū)域的坐標信息，提取所述待檢測圖像中與所述候選區(qū)域對應的圖像區(qū)域的RGB信息和HSV信息，其中，所述HSV信息包括色相信息、飽和度信息和明度信息。

8.一種交通信號燈檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

檢測模塊，用于通過交通信號燈檢測模型對獲取到的待檢測圖像進行卷積處理，以獲取所述待檢測圖像中包括的交通信號燈的候選區(qū)域；

分類模塊，用于通過交通信號燈分類模型對所述候選區(qū)域進行卷積分類運算，獲得所述待檢測圖像中包括的交通信號燈的類別，其中，所述類別包括黃燈、紅燈、綠燈及轉向箭頭燈中的至少一種。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執(zhí)行的機器可讀指令，當所述電子設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過所述總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執(zhí)行時執(zhí)行如權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執(zhí)行如權利要求1-7任一項所述的方法。