[发明专利]车辆尾灯识别方法、装置及车辆

权利要求书

1.一种车辆尾灯识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据采集到的历史车前图像，对第一目标车辆的尾灯进行识别；

根据识别的结果，确定所述第一目标车辆的尾灯在所述历史车前图像中的历史位置区域；

根据所述历史位置区域的最小外接矩形框边界位置信息和所述历史位置区域所在的车前图像的采集时间，获取第一随机时间序列；

将所述第一随机时间序列分解成四个一维的时间序列，采用AR模型分别预测所述历史位置区域的四个坐标分量在当前车前图像的采集时刻的坐标，得到目标检测区域；

在所述当前车前图像的目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别，以得到所述第一目标车辆的尾灯的当前信息；

所述根据采集到的历史车前图像，对第一目标车辆的尾灯进行识别的步骤包括：

在所述历史车前图像的预设感兴趣区域内筛除颜色特征满足第一预设条件的区域，确定目标区域；

利用最大类间方差法对所述目标区域的图像进行自适应阈值分割，得到二值化图像；

根据所述二值化图像中亮块的第一特征信息，筛除与车辆尾灯的形状特征不相符的干扰亮块，以提取出候选亮块；

根据多个所述候选亮块两两组合得到的亮块对的第二特征信息，提取出目标亮块对作为所述第一目标车辆的尾灯。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

每间隔预设时间，在采集到的当前车前图像的所述目标检测区域以外的区域，进行尾灯识别；

若在采集到的所述当前车前图像的目标检测区域以外的区域识别到第二目标车辆的尾灯，则根据识别的结果，确定所述第二目标车辆的尾灯在车前图像中的位置区域；

将根据所述第二目标车辆的尾灯在车前图像中的位置区域的最小外接矩形框边界位置和所述车前图像的采集时间获取到的第二随机时间序列加入所述第一随机时间序列中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别的步骤还包括：

若采集的预设帧数的当前车前图像中，均未在所述目标检测区域内识别到所述第一目标车辆的尾灯，则将所述第一随机时间序列删除。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标检测区域内，对所述第一目标车辆的尾灯进行识别的步骤包括：

按照预设规则，将所述目标检测区域进行扩展；

在扩展后的目标检测区域内对所述第一目标车辆的尾灯进行识别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征信息包括：面积、最小外接矩形框的高度和最小外接矩形框的宽度；

所述根据所述二值化图像中亮块的特征信息，提取出候选亮块，包括：

对所述二值化图像进行连通和标注，得到含标记的亮块；

从所述亮块中提取出所述面积小于预设面积阈值且所述最小外接矩形框的高度和所述最小外接矩形框的宽度满足第一预设范围的亮块作为所述候选亮块。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二特征信息包括：所述亮块对中亮块的面积、中心点、对称性和所述亮块对的最小外接矩形框；

所述根据多个所述候选亮块两两组合得到的亮块对的第二特征信息，提取出目标亮块对作为所述第一目标车辆的尾灯的步骤，包括：

从所述亮块对中提取所述面积和所述中心点满足第二预设范围的亮块对作为候选亮块对；

从所述候选亮块对中提取出所述最小外接矩形框满足第三预设范围且所述对称性满足第二预设条件的目标亮块对作为所述第一目标车辆的尾灯。