[发明专利]交通信号灯识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种交通信号灯识别方法、装置、电子设备和存储介质。其中，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解析，得到多个阶段特征；将所述多个图像特征进行融合，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，识别出包含一个交通信号灯的内框；根据识别出的交通信号灯的外框和灯的内框确定所述交通信号灯的属性信息。上述方案不仅能够识别出一组交通信号灯，而且通过掩膜技术，即使该组交通信号灯内多个灯泡同时亮起，也能准确识别各灯泡的位置和属性等信息。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，具体涉及一种交通信号灯识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

自动驾驶正处在蓬勃发展中，其中通过获取红绿灯路口的当前状态来决定汽车是直行还是停止，左转还是右转，因此，红绿灯的准确检测对自动驾驶来说至关重要。

现有方案在红绿灯检测中存在的主要缺陷在于，由于红绿灯灯泡很小，不容易检测。有些检测方案选择不检测每个小的红绿灯灯泡，只针对一组红绿灯泡的外框进行检测，但该方案无法处理多个小灯泡同时亮的情况。而现有对包含一组红绿灯的外框和针对每个灯泡的内框同时检测的方案，利用外大框判断图像中某一位置是否存在红绿灯，再通过小内框确定该组红绿灯的每个灯泡的状态，但由于对外框和内框这种大小包含关系的框架一起检测，增加了检测难度，对识别模型来说也不容易训练。

申请内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种交通信号灯识别方法、装置、电子设备和存储介质。

依据本申请的一个方面，提供了一种交通信号灯识别方法，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的属性信息。

可选的，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：所述外框的位置属性、所述内框的位置属性、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。

可选的，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。

可选的，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。