[发明专利]交通信号灯识别方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种交通信号灯识别方法，其特征在于，所述方法应用于交通信号灯识别模型中，包括：

基于多阶段网络对目标图像进行多阶段解析，得到多个阶段特征；

将所述多个阶段特征进行融合，得到融合特征；

基于所述融合特征，利用包围框回归方法，识别出包含一组交通信号灯的外框；

基于所述融合特征和识别出的外框，利用掩膜表示方法，识别出包含单个交通信号灯的内框；

根据识别出的包含一组交通信号灯的外框和包含单个交通信号灯的内框确定各所述交通信号灯的属性信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：制作交通信号灯的数据集，用于对所述交通信号灯识别模型进行训练，具体包括：

采集并获取实际路口的图片；

对各所述图片进行属性标注，所述属性标注包括如下中的至少一项：外框的位置属性、内框的位置属性、颜色属性、形状属性和方向属性；

将带有上述属性标注的图片进行电子标注并保存标注文件；

解析所述标注文件，提取所述外框和内框的数据，生成所述数据集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述基于所述融合特征，利用包围框回归方法，识别出包含一组交通信号灯的外框包括：

利用RPN网络根据所述融合特征提取出候选区域，从所述候选区域根据所述包围框回归方法识别出所述外框；

所述基于所述融合特征、识别出的外框和掩膜表示方法，识别出交通信号灯的内框包括：

基于所述识别出的外框从所述融合特征获取掩膜，通过所述掩膜的标签变换获取内框属性，通过过滤获得识别出交通信号灯的内框。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述掩膜的标签变换获取内框属性包括：

对所述掩膜进行编码获取像素点向量，解码所述像素点向量，获取内框的属性。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述掩膜像素点向量包括如下中的至少一项：颜色属性、内框与外框宽比值、内框与外框高比值、形状属性、方向属性、内框中心点x或y的取值与外框宽的比值。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述外框和内框进行可视化操作。

7.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

选取ResNet作为所述多阶段网络的主干网络，采用预训练的模型权值或kaiming初始化对所述交通信号灯识别模型进行初始化，实现对交通信号灯识别模型的配置。

8.一种交通信号灯识别装置，其特征在于，所述装置应用于交通信号灯识别模型中，包括：

解析单元，适于基于多阶段网络对目标图像进行解析，得到多个阶段特征；

融合单元，适于将所述多个阶段特征进行融合，得到融合特征；

回归单元，适于根据所述融合特征和包围框回归方法，识别出交通信号灯的外框；

掩膜单元，适于基于所述融合特征、识别出的外框和掩膜表示方法，识别出交通信号灯的内框；

识别单元，适于根据识别出的交通信号灯的外框和交通信号灯的内框确定所述交通信号灯。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。