[发明专利]交通信号灯数字识别方法及数字识别系统

说明书

本发明提供了一种交通信号灯数字识别方法及数字识别系统，涉及车辆自动驾驶技术领域。本发明的交通信号灯数字识别方法包括：获取交通信号灯的图像或视频；根据交通信号灯的图像或视频识别图像或视频中的交通信号灯的形状；根据交通信号灯的形状选择预先建立的识别模型；根据识别模型，对图像或视频进行数据预处理；将预处理后的图像或视频输入到识别模型中对交通信号灯中的倒计时数字进行识别。利用本发明的交通信号灯数字识别方法可以使识别过程简单，且对交通信号灯的倒计时数字识别准确，保证自动驾驶车辆安全、平稳驾驶，防止自动驾驶车辆出现急刹车、闯红灯等而导致交通事故的严重后果。

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，特别是涉及一种交通信号灯数字识别方法及数字识别系统。

背景技术

自动驾驶技术是当前汽车产业的技术热点，根据SAE的自动驾驶分级，目前主要将自动驾驶划分为L0-L5六个等级，其中，L0级指没有任何自动驾驶功能的车辆，L1-L2级自动驾驶本质上仍是驾驶辅助系统(ADAS)，L3级自动驾驶可以称之为准自动驾驶系统，L4-L5级自动驾驶可以认为是真正有意义的自动驾驶系统。

传统的L1-L2级别自动驾驶车辆，主要利用车辆自身的传感器(前向雷达、前视摄像头、超声波雷达、GPS、IMU、轮速传感器等)实现简单场景的辅助驾驶功能，例如ACC(Adaptive Cruise Control)，AEB，TJA，HWA等。随着车辆自动驾驶功能和安全等级的提升，车辆需要具有更精确的感知定位能力，更加可靠稳定的决策控制能力，能够处理更复杂的场景，对于自车和周边环境感知能力提出了更高的要求。例如L3级别及以上级别的自动驾驶车辆中，通过增加前向激光雷达、多个角雷达和侧雷达、800万像素前视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头、高精度地图服务器等设备来实现高精度地图/定位、动静态目标检测跟踪、车道路沿检测、交通标识识别等环境感知能力。

现有的L1-L3级别车辆更多的是利用车辆自身传感器来提供的环境感知信息，为了实现更高级别(L4-L5)的自动驾驶功能，需要增加车辆自身的传感器种类、增强传感器感知能力、和增强车载计算机处理能力，来覆盖更加复杂的驾驶场景(比如人流车流较多的交通路口)、增加自动驾驶功能、提升系统的安全等级等。

交通信号灯的检测与识别是L4及以上级别自动驾驶系统核心功能之一。正确识别当前路口交通灯的指示颜色等指示信号是保证车辆在人流车辆较多的交通路口正常、安全的保障是保证自动驾驶车辆在运营道路上不间断、正常行驶的保障。

交通信号灯的倒计时数字是交通路口重要的指示信息，自动驾驶车辆通过识别交通灯的倒计时数字信息，提前对车辆的行驶速度甚至行驶路线进行局部规划，保证车辆安全、平稳的驾驶，防止自动驾驶车辆出现急刹车、闯红灯等严重后果。

而目前的L4及以上级别自动驾驶系统的车辆中，对于交通路口的交通信号灯的倒计时数字的识别受到了诸多因素的影响，例如，交通灯形状规格不一样、倒计时数字的显示形式不一样，同时交通信号灯可能出现被遮挡或破损的情况，造成对于基于深度学习方法的交通灯倒计时数字识别造成困难或误识别的情况。

发明内容

本发明的第一方面的一个目的是要提供一种交通信号灯数字识别方法，解决上述至少一个问题。

本发明的第一方面的另一个目的是解决现在有技术中基于深度学习的方法对交通信号灯的倒计时数字识别困难或者误识别的问题。

本发明的第一方面的一个目的是解决现有技术中基于深度学习的方法对交通信号灯的倒计时数字识别时倒计时数字识别采集数据不均衡问题的问题。

本发明的第二方面的一个目的是提供一种交通信号灯数字识别系统。

特别地，本发明提供一种交通信号灯数字识别方法，包括：

获取交通信号灯的图像或视频；

根据交通信号灯的所述图像或视频识别所述图像或视频中的交通信号灯的形状；