[發明專利]車燈狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110338964.7
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN112949578B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 葛鶴銀;牛群遙;郭旭;章勇;曹李軍
• 申請（專利權）人: 蘇州科達科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/56;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州謹和知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32295
• 代理人: 許冬瑩

本申請涉及一種車燈狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法包括：獲取車輛視頻圖像；將所述車輛視頻圖像輸入預先訓練好的車輛檢測模型，進行車輛目標檢測，得到對應車輛的車燈狀態識別區域；將所述車燈狀態識別區域輸入預先訓練好的車燈識別模型，識別對應車輛的車燈狀態。本申請的車燈識別方法針對隧道場景圖像光照問題，采用兩級深度學習模型，實現對車燈狀態的識別，提高了車燈狀態識別的精度和準確度，可以督促隧道場景下駕駛員按規范開啟車燈，保障出行安全。解決了隧道場景下車燈狀態識別準確率低的問題。

技術領域

本申請涉及車燈狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

隧道交通作為交通樞紐的主要組成部分，其安全性日益重要。隧道環境較為密閉，其光照主要靠在隧道內安裝照明系統，同時，駛入隧道的車輛的車燈會影響隧道內部的光照環境。

目前，道路交通部門為緩解駕駛人員由于光照突變而產生的不適應性，會根據隧道外亮度來分階段調節隧道內照明亮度。

隧道內車燈的使用狀態是關系隧道行車安全的重要影響因素。一般情況下，車輛進入隧道行駛，以開啟近光燈為主。日間行車燈、遠光燈不適用隧道場景。車輛在進入隧道行駛過程中，駕駛員如果受到對面遠光刺激，易產生炫目、突盲等不良反應，嚴重危害駕駛安全。

發明內容

本申請提供了一種車燈狀態識別方法、裝置、設備及存儲介質，以解決隧道光照環境復雜，車燈狀態識別困難，影響隧道場景的駕駛安全問題。

為解決上述技術問題，本申請提供如下技術方案：

本申請實施例的第一方面，提供了一種車燈狀態識別方法，所述方法包括：

獲取車輛視頻圖像；

將所述車輛視頻圖像輸入預先訓練好的車輛檢測模型，進行車輛目標檢測，得到對應車輛的車燈狀態識別區域；

將所述車燈狀態識別區域輸入預先訓練好的車燈識別模型，識別對應車輛的車燈狀態。

本申請的車燈識別方法針對隧道場景圖像光照問題，通過訓練車輛檢測模型，并根據訓練好的車輛檢測模型，用于定位車輛位置，截取車燈狀態識別區域。通過訓練車燈識別模型，將車燈狀態識別區域作為訓練好的車燈識別模型的輸入，識別車燈狀態。本申請通過采用上述兩級網絡實現對車燈狀態的識別，提高了隧道場景下，車燈狀態識別的精度和準確度，可以督促隧道場景下駕駛員按規范開啟車燈，保障出行安全。

在本申請第一方面的第一種可能的實施方式中，所述車輛檢測模型為YOLOv3-SPP網絡；

所述YOLOv3-SPP網絡為在YOLOv3網絡大目標檢測分支的第一卷積層和第二卷積層之間添加SPP空間金字塔結構得到。

本實施例的方案通過SPP金字塔結構對多尺度局部區域特征進行池化合并，使輸出特征圖聚合了局部特征，然后將全局和局部多尺度特征結合起來，以提高目標檢測的精度。

在本申請第一方面的第二種可能的實施方式中，在所述YOLOv3-SPP目標檢測網絡的小目標檢測分支中融合淺層特征。

因為淺層特征中飽含圖像的顏色特征、紋理特征等，本實施例的方案在目標檢測網絡的小目標檢測分支融合圖像的淺層特征，有利于建立隧道光照模型，使得網絡對隧道場景的光照條件具有自適應性。而且，淺層特征中，對于同樣大小的目標框，大分辨率的圖像有利于提取小目標特征圖，從而實現對遠處小目標的定位，提高了對遠處小目標檢測的準確率。

在本申請第一方面的第三種可能的實施方式中，所述根據所述車輛視頻圖像，采用預先訓練好的車輛檢測模型，進行車輛目標檢測，確定對應車輛的車燈狀態識別區域，包括：

將所述車輛視頻圖像輸入預先訓練好的車輛檢測模型，得到高度為H的指示車輛位置信息的目標框；