[发明专利]基于机器视觉的预防车辆闯红灯的系统、方法、装置和介质

权利要求书

1.一种基于机器视觉的预防车辆闯红灯的系统，其特征在于，所述系统设于车辆上，其包括：

图像采集装置，用于采集前方路况的实时图像；

图像处理装置，连接所述图像采集装置，用于接收并提取实时图像中的交通指示灯信息；所述交通指示灯信息包括是否有交通指示灯以及指示灯状态；

车速检测装置，用于检测车辆的当前车速；

断电保护装置，用于为车辆提供或切断电源；

降速判断装置，分别连接所述图像处理装置、车速检测装置和断电保护装置；

其中，所述降速判断装置从所述图像处理装置接收所述交通指示灯信息，并从所述车速检测装置接收车辆的当前车速信息；所述降速判断装置在指示灯状态为红灯状态时，根据车辆的当前车速信息判断车辆是否满足降速要求，并在判断为不满足降速要求时通过所述断电保护装置切断车辆的电源。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的预防车辆闯红灯的系统，其特征在于，所述降速判断装置在判断车辆的当前车速递减且根据当前车速递减的状态预测其能够在预设时段内降速至预设阈值时，判断车辆满足降速要求。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉的预防车辆闯红灯的系统，其特征在于，所述降速判断装置记录在一时段内的一组连续的车速数组，通过判断所述车速数组是否为降序排列来判断车辆的当前车速是否递减；并利用数据拟合算法来预测车辆的车速，据以判断车辆在经历所述预设时段后的车速是否降至所述预设阈值。

4.一种基于机器视觉的预防车辆闯红灯的方法，其特征在于，应用于图像处理装置；所述图像处理装置设于车辆上；所述方法包括：

接收车辆前方路况的实时图像；

利用目标检测模型检测所述实时图像中是否有交通指示灯；

利用图像分类模型对所述实时图像中交通指示灯的状态进行分类；

将所述实时图像中的交通指示灯的状态信息向外发送，以供在交通指示灯为红灯时，根据车辆的当前车速信息判断车辆是否满足降速要求，并在判断为不满足降速要求时切断车辆的电源。

5.一种基于机器视觉的预防车辆闯红灯的方法，其特征在于，应用于降速判断装置；所述降速判断装置设于车辆上；所述方法包括：

接收交通指示灯信息和车辆的当前车速信息；

若根据所述交通指示灯信息确定当前指示灯为红灯，则根据所述车辆的当前车速信息判断车辆是否满足降速要求；

若不满足降速要求，则发出切断车辆电源的控制指令；

其中，所述降速要求包括车辆的当前车速递减且根据当前车速递减的状态预测其能够在预设时段内降速至预设阈值。

6.如权利要求5所述的基于机器视觉的预防车辆闯红灯的方法，其特征在于，所述方法还包括：

记录在一时段内的一组连续的车速数组；

判断所述车速数组是否为降序；

若所述车速数组不为降序，则发出切断车辆电源的控制指令；

若所述车速数组为降序，则利用数据拟合算法来预测车辆的车速，并判断车辆在经历所述预设时段后的车速是否降至所述预设阈值；

若降至所述预设阈值，则判断车辆满足降速要求；

否则，发出切断车辆电源的控制指令。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一接收模块，用于接收车辆前方路况的实时图像；

目标检测模块，用于利用目标检测模型检测实时图像中是否有交通指示灯；

图像分类模块，用于利用图像分类模型对所述实时图像中交通指示灯的状态进行分类；

第一发送模块，用于将所述实时图像中的交通指示灯的状态信息向外发送，以供在交通指示灯为红灯时，根据车辆的当前车速信息判断车辆是否满足降速要求，并在判断为不满足降速要求时切断车辆的电源。