[发明专利]信号灯的检测方法、装置及智能驾驶设备

说明书

本申请提供一种信号灯的检测方法、装置及智能驾驶设备，所述方法的一具体实施方式包括：确定当前图像帧的裁剪范围；按照所述当前图像帧的裁剪范围对所述当前图像帧进行裁剪，得到目标裁剪图像；基于所述目标裁剪图像及预先训练的信号灯检测模型，针对当前图像帧进行信号灯检测，得到信号灯检测的目标结果。该实施方式能够基于目标裁剪图像以及信号灯检测模型对信号灯进行检测，减少了当前图像帧中的干扰因素对信号灯检测的影响，因此，减少了信号灯检测的误检率。并且，无需对采集到的图像帧进行全图识别，提高了信号灯检测的检测效率。

技术领域

本申请涉及智能驾驶技术领域，特别涉及一种信号灯的检测方法、装置及智能驾驶设备。

背景技术

目前来说，智能驾驶技术发展迅速，信号灯的检测变得尤为重要。在相关技术中，一般是对采集到的图像帧进行全图识别，根据待检测信号灯的颜色和/或形状进行信号灯的检测。在实际场景中，采集到的图像帧通常具有较为复杂的背景，且待检测信号灯的在图像帧中所占区域较小。因此，图像帧中的干扰因素较多，容易出现检测错误，增加了信号灯检测的误检率，并且，也降低了信号灯检测的检测效率。

发明内容

为了解决上述技术问题之一，本申请提供一种信号灯的检测方法、装置及智能驾驶设备。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种信号灯的检测方法，包括：

确定当前图像帧的裁剪范围；

按照所述当前图像帧的裁剪范围对所述当前图像帧进行裁剪，得到目标裁剪图像；

基于所述目标裁剪图像及预先训练的信号灯检测模型，针对当前图像帧进行信号灯检测，得到信号灯检测的目标结果。

可选的，所述基于所述目标裁剪图像及预先训练的信号灯检测模型，针对当前图像帧进行信号灯检测，包括：

将所述目标裁剪图像输入至所述信号灯检测模型；

获取所述信号灯检测模型输出的第一结果，所述第一结果包括所述目标裁剪图像中的一个或多个待定区域及每个待定区域对应的置信度；

基于所述第一结果，执行信号灯检测的操作。

可选的，所述基于所述第一结果，执行信号灯检测的操作，包括：

若基于所述第一结果确定所述目标裁剪图像中存在置信度大于预设阈值的待定区域，将置信度大于预设阈值的待定区域中的物体确定为目标信号灯。

可选的，所述基于所述第一结果，执行信号灯检测的操作，还包括：

若基于所述第一结果确定所述目标裁剪图像中不存在置信度大于预设阈值的待定区域，将所述当前图像帧输入至所述信号灯检测模型；

获取所述信号灯检测模型输出的第二结果，所述第二结果包括所述当前图像帧中的一个或多个待定区域以及每个待定区域对应的置信度；

若基于所述第二结果确定所述当前图像帧中存在置信度大于预设阈值的待定区域，将置信度大于预设阈值的待定区域中的物体确定为目标信号灯；

若基于所述第二结果确定所述当前图像帧中不存在置信度大于预设阈值的待定区域，确定未检测到目标信号灯。

可选的，如果所述当前图像帧为非末帧图像帧，所述方法还包括：

基于所述目标结果，确定下一图像帧的裁剪范围。

可选的，所述基于所述目标结果，确定下一图像帧的裁剪范围，包括：

若所述目标结果指示检测到目标信号灯，将所述目标信号灯对应的待定区域作为目标区域，将覆盖所述目标区域的预设范围确定为下一图像帧的裁剪范围；