[发明专利]一种仪表盘指示灯的识别方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种仪表盘指示灯的识别方法，在计算设备中执行，适于生成指示灯识别模型，该指示灯识别模型适于输出仪表盘图像中指示灯的位置信息和类别信息，该方法包括步骤：获取多个仪表盘图像，每个仪表盘图像中包括至少一个指示灯；标注仪表盘图像中各指示灯的位置和所属类别；将标注了指示灯的位置和所属类别的仪表盘图像作为训练图像，来训练所述指示灯识别模型。本发明一并公开了相应的计算设备。本发明的仪表盘指示灯的识别方法能够准确识别仪表盘图像中指示灯的位置信息和类别信息，便于用户理解指示灯的含义，以及针对该指示灯做出合适的判断和驾驶行为。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车辆仪表盘指示灯的识别方法及计算设备。

背景技术

仪表盘是车辆与驾驶员的主要交互界面。仪表盘上的指示灯，例如安全带未系指示灯、车门未关指示灯、刹车故障指示灯等，为驾驶员提供了车辆的重要信息。随着车辆功能的不断完善，指示灯的数量越来越多，且某些指示灯的图形和类别具有相似性，使得驾驶员难以理解指示灯的含义，无法针对指示灯及时做出判断。

一种现有的指示灯识别方法是，首先采用手机等终端设备拍摄车辆仪表盘的图像，根据该图像查询到相应的车型，加载该车型的指示灯库；然后拍摄指示灯的图像，将拍摄到的图像与指示灯库中的指示灯图像一一比对，确定指示灯的类型。该方法需要拍摄两次图像，一次仪表盘，一次指示灯，操作繁琐，实时性不高。此外，该方法的识别准确率依赖于用户拍摄的图像的质量，而用户拍摄的图像大小不一、质量难以保证，可能会出现模糊、倾斜、翻转、曝光过度/不足等问题，造成指示灯的误识别。

因此，需要提供一种能够高效、准确识别车辆仪表盘指示灯的方法。

发明内容

为此，本发明提供一种仪表盘指示灯的识别方法及计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的第一个方面，提供一种仪表盘指示灯的识别方法，在计算设备中执行，适于生成指示灯识别模型，所述指示灯识别模型适于输出仪表盘图像中指示灯的位置信息和类别信息，所述方法包括步骤：获取多个仪表盘图像，所述仪表盘图像中包括至少一个指示灯；标注仪表盘图像中各指示灯的位置和所属类别；将标注了指示灯的位置和所属类别的仪表盘图像作为训练图像，来训练所述指示灯识别模型，其中，所述指示灯识别模型包括多尺度特征提取模块、区域生成模块、目标检测模块和判定模块，所述多尺度特征提取模块以仪表盘图像为输入，输出所述仪表盘图像的多尺度特征图；所述区域生成模块包括多个区域生成单元，每个所述区域生成单元以所述多尺度特征提取模块所输出的一尺度特征图为输入，输出仪表盘图像中指示灯的候选位置；所述目标检测模块包括多个级联的目标检测单元，第一个目标检测单元以所述区域生成模块输出的多个候选位置为输入，其他目标检测单元以上一个目标检测单元输出的推荐位置为输入，输出仪表盘图像中指示灯的推荐位置和推荐类别；所述判定模块以所述多个目标检测单元输出的推荐位置和推荐类别为输入，输出仪表盘图像中指示灯的位置信息和类别信息。

可选地，在根据本发明的仪表盘指示灯的识别方法中，在所述标注仪表盘图像中各指示灯的位置和所属类别的步骤之前，还包括步骤：对所述多个仪表盘图像进行去重处理。

可选地，在根据本发明的仪表盘指示灯的识别方法中，所述去重处理包括步骤：分别提取所述多个仪表盘图像的特征向量；根据所述特征向量，对所述多个仪表盘图像进行聚类；分别对每一类进行去重处理。

可选地，在根据本发明的仪表盘指示灯的识别方法中，所述分别对每一类进行去重处理的步骤包括：若一类中的两个仪表盘图像的相似度大于第一阈值，则删除所述两个仪表盘图像中的任意一个，其中，所述相似度根据所述特征向量来计算。

可选地，在根据本发明的仪表盘指示灯的识别方法中，所述标注仪表盘图像中各指示灯的位置的步骤包括：在所述仪表盘图像中分别标注各指示灯所在的区域范围；对于每一个指示灯所在的区域范围：识别该区域范围中的连通域；分别计算各连通域的面积，将面积大于第二阈值的连通域作为有效连通域；将各有效连通域的外接矩形作为该指示灯的位置。