[发明专利]一种交通灯智能提醒方法、装置及系统

权利要求书

1.一种交通灯智能提醒方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆前方目标的图像数据、所述车辆与待通过交通灯路口的位置数据、以及所述车辆的车速数据；

将所述图像数据输入预构建的目标检测网络中，通过所述目标检测网络确定所述图像数据中交通灯的状态和所述交通灯的检测框；其中，所述目标检测网络是基于预设深度卷积神经网络所构建的，所述预设深度卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述卷积层包括位于深度卷积层输出端的大尺度浅层特征层，所述大尺度浅层特征层用于对所述深度卷积层所提取的特征进行回归运算，以实现像素放大，所述卷积层和所述池化层均与所述全连接层连接，所述全连接层用于融合各层所输出的特征；

使用匹配算法计算任意连续的两帧图像间的边框重叠率，重叠率大于所设阈值的两个交通灯的检测框确定为同一检测框，并基于所述边框重叠率对所述交通灯的检测框进行追踪

将所述图像数据中被所述交通灯的检测框所标注的目标图像数据输入至预构建的数字识别分类网络中，通过所述数字识别分类网络确定所述目标图像数据中的倒计时数据；

在所述位置数据符合指定的用于表征接近交通灯路口的第一条件、且所述交通灯的状态为红灯状态的情况下，利用所述位置数据、所述车速数据、所述交通灯的状态和所述倒计时数据，预测所述车辆驶至所述待通过交通灯路口时的交通灯实际状态；

若所述交通灯实际状态为所述红灯状态，进行刹车提醒。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行刹车提醒，包括：

以语音播放的方式进行刹车提醒。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述位置数据符合指定的用于表征驶至交通灯路口的第二条件、且所述交通灯的状态为所述红灯状态的情况下，至少基于所述车速数据进行制动提醒。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述位置数据符合指定的用于表征驶至交通灯路口的第二条件、且所述交通灯的状态为绿灯状态的情况下，获取所述交通灯识别模型识别到的距离当前最近的历史交通灯的状态；

若所述历史交通灯的状态为所述红灯状态，获取指定时长内所述车辆的新车速数据，并在所述新车速数据为零时进行起步提醒。

5.一种交通灯智能提醒装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取车辆前方目标的图像数据、所述车辆与待通过交通灯路口的位置数据、以及所述车辆的车速数据；

确定模块，用于将所述图像数据输入预构建的目标检测网络中，通过所述目标检测网络确定所述图像数据中交通灯的状态和所述交通灯的检测框；其中，所述目标检测网络是基于预设深度卷积神经网络所构建的，所述预设深度卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层，所述卷积层包括位于深度卷积层输出端的大尺度浅层特征层，所述大尺度浅层特征层用于对所述深度卷积层所提取的特征进行回归运算，以实现像素放大，所述卷积层和所述池化层均与所述全连接层连接，所述全连接层用于融合各层所输出的特征；使用匹配算法计算任意连续的两帧图像间的边框重叠率，重叠率大于所设阈值的两个交通灯的检测框确定为同一检测框，并基于所述边框重叠率对所述交通灯的检测框进行追踪；将所述图像数据中被所述交通灯的检测框所标注的目标图像数据输入至预构建的数字识别分类网络中，通过所述数字识别分类网络确定所述目标图像数据中的倒计时数据；

预测模块，用于在所述位置数据符合指定的用于表征接近交通灯路口的第一条件、且所述交通灯的状态为红灯状态的情况下，利用所述位置数据、所述车速数据、所述交通灯的状态和所述倒计时数据，预测所述车辆驶至所述待通过交通灯路口时的交通灯实际状态；

提醒模块，用于若所述交通灯实际状态为所述红灯状态，进行刹车提醒。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

追踪模块，用于计算所述交通灯的检测框在连续两帧图像间的边框重叠率；基于所述边框重叠率对所述交通灯的检测框进行追踪。