用于自动驾驶的交通灯检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种用于自动驾驶的交通灯检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取原始的交通灯检测结果，具体包括多个交通灯检测框和对应的交通灯颜色；根据多个交通灯检测框的位置与道路图像的有效检测区域的相对位置关系对交通灯检测框进行筛选，得到第一筛选集合；根据第一筛选集合中各个交通灯检测框的位置和面积对第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合；根据高精地图中的交通灯信息对第二筛选集合进行筛选，得到第三筛选集合；根据第三筛选集合中的交通灯检测框和交通灯颜色确定最终的交通灯检测结果。本申请通过有效检测区域、交通灯检测框的位置和面积及高精地图的交通灯信息等组合筛选出自车关注的交通灯，简便高效且鲁棒性高。高效且鲁棒性高。高效且鲁棒性高。

Traffic light detection method, device and electronic equipment for automatic driving

【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶的交通灯检测方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种用于自动驾驶的交通灯检测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]通过摄像头检测和识别前方交通灯并正确理解其意义是自动驾驶车辆必备的能力。目前主要采用的方案是利用深度学习模型对摄像头拍摄的图像进行实时目标检测，识别出其中的交通灯并解析其含义。但在实际场景中，一张图像中往往会包含若干类型的交通灯，如直行灯、左转灯、掉头灯、行人红绿灯、自行车红绿灯，甚至包含相邻路口或远处路口的交通灯。因此，如何从检测到的众多交通灯中准确筛选出当前自动驾驶车辆需要关注的交通灯是一大难题。
[0003]如图1所示，提供了现有技术中一种交通灯检测结果示意图，如图2所示，提供了现有技术中另一种交通灯检测结果示意图。图1和图2中标记为1的椭圆框是当前自动驾驶车辆需要关注的交通灯，而图1中标记为2和3的椭圆框以及图2中标记为4的椭圆框中的交通灯也会被模型检测出来，从而造成干扰。
[0004]对此，现有技术中提供了一种解决方案，由于自车定位已知，因此可以先从高精地图中获取自车前方第一个路口的有效交通灯在大地坐标系下的坐标以及其具体类型(如掉头/左转/直行/右转)。由于已知自车定位和摄像头内外参，便可以将交通灯在大地坐标系下的坐标转换到图像坐标系下。将转换获得的道路图像坐标与交通灯检测模型检测到的交通灯进行一一匹配便可从图像中确定出自车需要关注的交通灯，最后再根据模型检测出的交通灯颜色，使自车知晓此时应该行驶还是停止。
[0005]上述方案需要结合自车定位、高精地图以及相机内外参信息来确定自车需要关注的交通灯检测框，然而这些信息都存在误差，且自车行驶过程中会有抖动，多种误差在坐标转换过程中重叠，而交通灯尺寸小，导致最终输出的坐标很难与模型检测出的交通灯检测框正确匹配，导致交通灯检测效果并不好。
[0006]如图3所示，提供了现有技术中一种交通灯检测结果与高精地图信息的匹配效果示意图，图3中的两个黑点表示高精地图中的交通灯位置在转换到图像坐标系之后的位置，两个白色检测框为交通灯检测框。可以看出，高精地图中的交通灯位置在转换到图像坐标系之后，与对应的交通灯检测模型检测到的交通灯检测框位置之间存在较大偏差。

技术实现思路

[0007]本申请实施例提供了一种用于自动驾驶的交通灯检测方法、装置及电子设备，以提高交通灯检测的精度。
[0008]本申请实施例采用下述技术方案：
[0009]第一方面，本申请实施例提供一种用于自动驾驶的交通灯检测方法，其中，所述方法包括：
[0010]获取原始的交通灯检测结果，所述原始的交通灯检测结果通过交通灯检测模型对道路图像进行检测得到，所述原始的交通灯检测结果包括多个交通灯检测框和对应的交通灯颜色；
[0011]根据多个交通灯检测框的位置与所述道路图像的有效检测区域的相对位置关系，对多个交通灯检测框进行筛选，得到第一筛选集合；
[0012]根据所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置和面积，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合；
[0013]根据高精地图中对应的交通灯信息，对所述第二筛选集合进行筛选，得到第三筛选集合；
[0014]根据所述第三筛选集合中的交通灯检测框和对应的交通灯颜色确定最终的交通灯检测结果。
[0015]可选地，所述交通灯检测框的位置包括交通检测框的中心位置坐标，所述根据多个交通灯检测框的位置与所述道路图像的有效检测区域的相对位置关系，对多个交通灯检测框进行筛选，得到第一筛选集合包括：
[0016]确定所述道路图像的有效检测区域；
[0017]根据各个交通灯检测框的中心位置坐标中的横坐标，确定位于所述有效检测区域内的交通灯检测框；
[0018]根据位于所述有效检测区域内的交通灯检测框确定所述第一筛选集合。
[0019]可选地，所述根据所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置和面积，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合包括：
[0020]确定所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的面积；
[0021]根据所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的面积，确定最大面积的交通灯检测框，作为基准检测框；
[0022]根据所述基准检测框以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合。
[0023]可选地，所述交通灯检测框的位置包括交通检测框的中心位置坐标，所述根据所述基准检测框以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合包括：
[0024]确定所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标和所述基准检测框的高度；
[0025]根据所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标和所述基准检测框的高度，以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合。
[0026]可选地，所述根据所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标和所述基准检测框的高度，以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合包括：
[0027]根据所述基准检测框的高度确定预设高度偏差范围；
[0028]确定所述第一筛选集合中的交通灯检测框的中心位置坐标中的纵坐标与所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标的差值；
[0029]若所述差值在所述预设高度偏差范围内，则将所述第一筛选集合中对应的交通灯
检测框保留；
[0030]否则，则将所述第一筛选集合中对应的交通灯检测框删除。
[0031]可选地，所述根据高精地图中对应的交通灯信息，对所述第二筛选集合进行筛选，得到第三筛选集合包括
[0032]获取自动驾驶车辆的当前定位信息；
[0033]根据所述当前定位信息获取对应的局部高精地图数据，所述局部高精地图数据包括所述自动驾驶车辆对应的下一个路口的交通灯信息；
[0034]根据所述第二筛选集合中的交通灯检测框的面积以及所述局部高精地图数据，对所述第二筛选集合进行筛选，得到第三筛选集合。
[0035]可选地，所述下一个路口的交通灯信息包括下一个路口的交通灯数量，所述根据所述第二筛选集合中的交通灯检测框的面积以及所述局部高精地图数据，对所述第二筛选集合进行筛选，得到第三筛选集合包括：
[0036]确定所述第二筛选集合中的各个交通灯检测框的面积，并按照升序或者降序的方式对各个所述交通灯检测框的面积进行排序，得到第一排序结果；
[0037]根据所述下一个路口的交通灯数量，从所述第一排序结果中筛选出对应数量的交通灯检测框，得到所述第三筛选集合。
[0038]可选地，所述下一个路口的交通灯信息包括下一个路口的交通灯的相对顺序，所述根据所述第三筛选集合中的交通灯检测框和对应的交通灯颜色确定最终的交通灯检测结果包括：
[0039]根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于自动驾驶的交通灯检测方法，其中，所述方法包括：获取原始的交通灯检测结果，所述原始的交通灯检测结果通过交通灯检测模型对道路图像进行检测得到，所述原始的交通灯检测结果包括多个交通灯检测框和对应的交通灯颜色；根据多个交通灯检测框的位置与所述道路图像的有效检测区域的相对位置关系，对多个交通灯检测框进行筛选，得到第一筛选集合；根据所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置和面积，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合；根据高精地图中对应的交通灯信息，对所述第二筛选集合进行筛选，得到第三筛选集合；根据所述第三筛选集合中的交通灯检测框和对应的交通灯颜色确定最终的交通灯检测结果。2.如权利要求1所述方法，其中，所述交通灯检测框的位置包括交通检测框的中心位置坐标，所述根据多个交通灯检测框的位置与所述道路图像的有效检测区域的相对位置关系，对多个交通灯检测框进行筛选，得到第一筛选集合包括：确定所述道路图像的有效检测区域；根据各个交通灯检测框的中心位置坐标中的横坐标，确定位于所述有效检测区域内的交通灯检测框；根据位于所述有效检测区域内的交通灯检测框确定所述第一筛选集合。3.如权利要求1所述方法，其中，所述根据所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置和面积，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合包括：确定所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的面积；根据所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的面积，确定最大面积的交通灯检测框，作为基准检测框；根据所述基准检测框以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合。4.如权利要求3所述方法，其中，所述交通灯检测框的位置包括交通检测框的中心位置坐标，所述根据所述基准检测框以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合包括：确定所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标和所述基准检测框的高度；根据所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标和所述基准检测框的高度，以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合。5.如权利要求4所述方法，其中，所述根据所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标和所述基准检测框的高度，以及所述第一筛选集合中的各个交通灯检测框的位置，对所述第一筛选集合进行筛选，得到第二筛选集合包括：根据所述基准检测框的高度确定预设高度偏差范围；确定所述第一筛选集合中的交通灯检测框的中心位置坐标中的纵坐标与所述基准检测框的中心位置坐标中的纵坐标的差值；
若所述差值在所述预设高度偏差范围内，则将所述第一筛选集合中对应的交通灯检测框保留；否则，则将所述第一筛选集合中对应的交通灯检测框删除。6.如权利要求1所述方法，其中，所述根据高精地...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗壮，张雪，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：