[发明专利]车辆识别方法、装置及存储介质

说明书

本申请提供一种车辆识别方法、装置及存储介质，可应用于无人驾驶领域，在该方案中，通过车辆上的图像采集装置获取车辆周围环境的多帧图像，基于多帧图像确定图像中目标车辆的车灯变化情况，同时基于至少一帧图像确定车辆所在环境的信息，根据车灯变化情况以及车辆所在环境的信息，综合判断车辆在当前环境下，车辆周围的目标车辆的车灯变化指示的实际行驶意图，实现对车灯识别方案的优化，提高了车灯状态识别的准确率，降低误判，提高车辆行驶安全。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车辆识别方法、装置及存储介质。

背景技术

近年来，随着人工智能、信息融合、通信以及自动控制等技术的不断进步，无人驾驶汽车的发展速度不断加快，人们对无人驾驶汽车的接受和需求度也在逐渐提升。无人驾驶汽车可以利用车载传感器，实时收集车内外的环境数据，实现对静态或动态物体的识别与追踪，从而协助驾驶者在最短时间内察觉潜在危险，提高行车安全。

目前，无人驾驶汽车在识别车灯方面，主要探讨不同类型车灯的识别方法，例如识别刹车灯、转向灯是否开启，大部分是利用图像分割技术，基于单帧检测车灯位置进行车灯识别。

然而，不同的天气或光照环境，车灯的使用方式不同，仅通过检测车灯位置并不能准确识别周围车辆的行驶意图，无法保证车辆的行驶安全。

发明内容

本申请实施例提供一种车辆识别方法、装置及存储介质，提高对车辆行驶意图识别的准确率。

第一方面，本申请实施例提供一种车辆识别方法，应用于第一车辆，该方法包括：

获取来自图像采集装置的多帧环境图像，每一帧所述环境图像用于呈现所述第一车辆周围的目标车辆的车灯信息以及所述第一车辆所在环境的信息；

根据所述多帧环境图像，确定所述目标车辆的车灯变化信息；

根据至少一帧所述环境图像，确定所述第一车辆所在环境的信息；

根据所述第一车辆所在环境的信息以及所述目标车辆的车灯变化信息，确定所述目标车辆的行驶意图。

在本申请的一个实施例中，所述根据所述多帧环境图像，确定所述目标车辆的车灯变化信息，包括：

通过目标检测确定所述多帧环境图像中所述目标车辆的多个二维检测框；

将所述多个二维检测框对应的图像块输入预先训练的车灯检测模型，得到所述目标车辆的车灯变化信息，所述车灯变化情况用于指示所述目标车辆的不同车灯的点亮情况。

在本申请的一个实施例中，所述通过目标检测确定所述多帧环境图像中所述目标车辆的多个二维检测框，包括：

对每一帧所述环境图像进行二维目标检测，确定每一帧所述环境图像中所述目标车辆的二维检测框，得到所述目标车辆的多个二维检测框。

在本申请的一个实施例中，所述通过目标检测确定所述多帧环境图像中所述目标车辆的多个二维检测框，包括：

获取来自激光雷达探测器的多帧点云数据；

对所述多帧点云数据进行三维目标检测，得到所述目标车辆在每一帧所述点云数据中的三维位置框；

将所述目标车辆在所述多帧点云数据中的三维位置框映射到所述多帧环境图像，得到所述目标车辆的多个二维检测框；所述多帧点云数据与所述多帧环境图像一一对应。

在本申请的一个实施例中，所述根据至少一帧所述环境图像，确定所述第一车辆所在环境的信息，包括：

将所述至少一帧环境图像输入预先训练的环境识别模型，得到每一帧所述环境图像对应的输出结果，所述输出结果指示所述第一车辆所在环境的光照信息和/或天气状态；