[发明专利]交通灯检测方法、计算机设备和汽车

说明书

本发明公开一种交通灯检测方法、计算机设备和汽车。该方法包括：获取待检测交通灯图像；采用预先训练的目标交通灯检测模型，将待检测交通灯图像划分为N个网格进行识别，输出每个网格对应的M个尺度对应的交通灯检测结果，每一交通灯检测结果包括外框置信度、外框位置和至少一个内框属性，每一内框属性包括内框置信度、内框位置、内框颜色和内框形状，外框位置包括交通灯外框相对于网格的中心位置及宽高偏移量，内框位置包括交通灯内框相对于网格的中心位置及宽高偏移量，N≥2，M≥2。该方法可保障交通灯检测的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种交通灯检测方法、计算机设备和汽车。

背景技术

交通灯检测是无人驾驶与辅助驾驶技术中不可或缺的一部分，其识别精度直接关系到智能驾驶的安全。当前交通灯检测技术主要分为传统方法和深度学习方法，这两种检测方法均存在效率低和准确性低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种交通灯检测方法、计算机设备和汽车，以解决现有交通灯检测存在效率低和准确性低的问题。

本发明实施例提供一种交通灯检测方法，包括：

获取待检测交通灯图像；

采用预先训练的目标交通灯检测模型，将所述待检测交通灯图像划分为N个网格进行识别，输出每个网格对应的M个尺度对应的交通灯检测结果，每一所述交通灯检测结果包括外框置信度、外框位置和至少一个内框属性，每一所述内框属性包括内框置信度、内框位置、内框颜色和内框形状，所述外框位置包括交通灯外框相对于所述网格的中心位置及宽高偏移量，所述内框位置包括交通灯内框相对于所述网格的中心位置及宽高偏移量，N≥2，M≥2。

优选地，所述交通灯检测方法还包括：

根据所述交通灯检测结果，确定所述待检测交通灯图像是否包含数字形状；

若所述待检测交通灯图像包含数字形状，则采用预先设置的倒计时识别模型，对所述待检测交通灯图像进行识别，获取交通灯倒计时。

优选地，所述采用预先设置的倒计时识别模型，对所述待检测交通灯图像进行识别，获取交通灯倒计时，包括：

对所述待检测交通灯图像中的数字形状区域进行裁剪，获取有效交通灯图像；

根据所述有效交通灯图像，获取至少一个有效数字图像；

采用预先设置的倒计时识别模型，对至少一个所述有效数字图像进行识别，获取交通灯倒计时。

优选地，所述根据所述有效交通灯图像，获取至少一个有效数字图像，包括：

获取所述有效交通灯图像对应的有效宽高比，将所述有效宽高比与宽高比阈值进行比较；

若所述有效宽高比小于宽高比阈值，则将所述有效交通灯图像确定为有效数字图像；

若所述有效宽高比不小于宽高比阈值，则将所述有效交通灯图像分割为至少两个有效数字图像。

优选地，所述采用预先设置的倒计时识别模型，对至少一个所述有效数字图像进行识别，获取交通灯倒计时，包括：

采用倒计时识别模型，对每一所述有效数字图像进行识别，获取所有标准数字的识别置信度；

根据所有所述标准数字的识别置信度，获取所述有效数字图像对应的有效数字；

根据至少一个所述有效数字图像对应的有效数字，获取交通灯倒计时。

优选地，所述根据所有所述标准数字的识别置信度，获取所述有效数字图像对应的有效数字，包括：

从至少一个所述标准数字的识别置信度，选取识别置信度较大的前M个标准数字对应的标准数字图像；