[发明专利]一种识别前方车辆尾灯及判断其状态的方法在审
| 申请号： | 201710443283.0 | 申请日： | 2017-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN107316010A | 公开（公告）日： | 2017-11-03 |
| 发明（设计）人： | 王宇宁;庞智恒;严先亮;徐乐;方舟 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司42102 | 代理人： | 张惠玲 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种识别前方车辆尾灯及判断其状态的方法，步骤一，将车载摄像头视频输入经过训练的YOLO神经网络1，识别出视频中的车辆；步骤二，将YOLO神经网络1识别出的车辆输入YOLO神经网络2，识别出车辆的尾灯；步骤三，每间隔多个帧图片获取一次尾灯的HSV值，计算相邻两次HSV值的差值是否大于阈值，若差值大于阈值，则车辆尾灯的转向信号灯闪烁或刹车信号灯点亮，进而判断前车将进行刹车或换道操作，若差值小于阈值，则车辆尾灯的转向信号灯不闪烁且刹车信号灯不亮，进而判断前车没有进行刹车及换道操作。本发明能够实现道路中的车辆识别并判断其是否刹车或变道。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 前方 车辆 尾灯 判断 状态 方法 | ||
【主权项】：
一种识别前方车辆尾灯及判断其状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S010，将车载摄像头视频输入经过训练的YOLO神经网络1，识别出视频中的车辆；步骤S020，将YOLO神经网络1识别出的车辆输入YOLO神经网络2，识别出车辆的尾灯；步骤S030，每间隔多个帧图片获取一次尾灯的HSV值，计算相邻两次HSV值的差值是否大于阈值，若差值大于阈值，则车辆尾灯的转向信号灯闪烁或刹车信号灯点亮，进而判断前车将进行刹车或换道操作，若差值小于阈值，则车辆尾灯的转向信号灯不闪烁且刹车信号灯不亮，进而判断前车没有进行刹车及换道操作。
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