[发明专利]制动灯检测

说明书

本文公开了用于检测制动灯的系统、方法和设备。一种系统包括模式部件、车辆区域部件和分类部件。模式部件被配置为基于图像帧中的像素亮度来选择夜间模式或白天模式。车辆区域部件被配置为当处于夜间模式时基于来自距离传感器的数据或者当处于白天模式下基于摄像机图像数据来检测与车辆相对应的区域。分类部件被配置为基于与车辆相对应的区域中的图像数据来将车辆的制动灯分类为开或关。

技术领域

本公开总体上涉及用于自动制动灯检测的方法、系统和装置，并且更具体地涉及使用深度学习实现的白天或夜间制动灯检测的方法、系统和装置。

背景技术

机动车为商业、政府和私人实体提供了大部分的运输。目前正在开发和部署自主车辆和驾驶辅助系统以提供安全性、减少所需的用户输入量、甚至完全消除用户参与。例如，一些驾驶辅助系统(例如防撞系统)可以在人类驾驶时监视车辆以及其他对象的行驶、位置和速度。当系统检测到碰撞或撞击即将到来时，防撞系统可能会干预并施加制动、转向车辆，或执行其他规避或安全操纵。作为另一示例，自主车辆可以在很少或者没有用户输入的情况下驾驶和导航车辆。由于驾驶中包含的危险以及车辆成本，重要的是自主车辆和驾驶辅助系统安全运行，并且能够准确地检测对象和当前状况。

发明内容

根据本发明，提供一种方法，包含：

基于图像帧中的像素亮度来选择夜间模式或白天模式；

当处于夜间模式时基于来自距离传感器的数据或者当处于白天模式时基于摄像机图像数据来检测与车辆相对应的区域；和

基于与车辆相对应的区域中的图像数据来将车辆的制动灯分类为开或关。

根据本发明的一个实施例，方法进一步包含确定在与车辆相对应的区域中的与车辆的制动灯相对应的一个或多个边界框。

根据本发明的一个实施例，确定一个或多个边界框包含：

在与车辆相对应的区域中提取轮廓；和

选择具有与制动灯形状或尺寸相对应的形状或尺寸的轮廓。

根据本发明的一个实施例，分类制动灯包含：基于与一个或多个边界框相对应的图像数据来分类。

根据本发明的一个实施例，确定与制动灯相对应的一个或多个边界框包含：针对白天模式基于色调、饱和度和明度(HSV)格式的图像数据以及针对夜间模式基于亮度、A通道和B通道(LAB)格式的图像数据来确定。

根据本发明的一个实施例，将车辆的制动灯分类为开或关包含：使用神经网络来分类。

根据本发明的一个实施例，当处于夜间模式时基于来自距离传感器的数据来检测与车辆相对应的区域包含：

识别与车辆相对应的距离数据中的点集群；和

将点集群的边界框映射到相应的图像帧。

根据本发明的一个实施例，夜间模式中的距离数据包含雷达数据、超声数据和LIDAR数据中的一个或多个。

根据本发明，提供一种系统，包含：

模式部件，模式部件被配置为基于图像帧中的像素亮度来选择夜间模式或白天模式；

车辆区域部件，车辆区域部件被配置为当处于夜间模式时基于来自距离传感器的数据或者当处于白天模式时基于摄像机图像数据来检测与车辆相对应的区域；和

分类部件，分类部件被配置为基于与车辆相对应的区域中的图像数据来将车辆的制动灯分类为开或关。

根据本发明的一个实施例，系统进一步包含制动灯区域部件，制动灯区域部件被配置为确定在与车辆相对应的区域中的与车辆的制动灯的相对应的一个或多个边界框。