[发明专利]车辆尾灯识别方法、装置及车辆

说明书

本公开公开了一种车辆尾灯识别方法、装置及车辆，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，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，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。本公开利用车辆尾灯的历史位置区域预测当前车前图像的车辆尾灯位置区域得到目标检测区域，并只在该目标检测区域内进行车辆尾灯识别，达到了降低运算量、提高检测效率和提高实时性的效果。

技术领域

本公开涉及智能交通系统领域，具体地，涉及一种车辆尾灯识别方法、装置及车辆。

背景技术

随着科学技术的迅速发展，在智能交通系统领域，通过对前方车辆进行检测来提高对路面的辨识能力，尤其是在道路交通环境复杂的夜间行驶时对前方车辆进行识别，给驾驶人更多的安全警示及辅助，从而提高车辆的主动安全性，已成为该领域发展的重要方向。

目前，在夜间行车环境下对前方车辆识别一般通过对识别前车尾灯来实现。相关技术中，对车辆尾灯的识别，通常利用车辆尾灯的特征制定相应的提取和匹配规则，并根据提取和匹配规则从采集到的每帧车前图像中对尾灯进行识别。

相关技术中的尾灯识别方法，需要对采集到的每一帧车前图像的所有区域都进行检测，以识别出车辆尾灯。因此，相关技术的识别方法，检测运算量大，检测效率低，检测实时性差。

发明内容

本公开的目的是提供一种车辆尾灯识别方法、装置及车辆，可以解决相关技术中需要对采集到的每一帧车前图像的所有区域都进行检测而使得检测运算量大、检测效率低、检测实时性差的问题，达到提高检测效率和实时性的效果。

为了实现上述目的，本公开提供一种车辆尾灯识别方法，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，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，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。

可选地，所述预设模型为AR模型；

所述根据所述历史位置区域，利用预设模型，对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测，得到目标检测区域的步骤包括：

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；

根据所述第一随机时间序列，利用所述AR模型对所述第一目标车辆的尾灯在采集到的当前车前图像中的位置进行预测。

可选地，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。

可选地，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：