[发明专利]一种红绿灯遮挡的跟踪方法、装置及无人驾驶汽车

权利要求书

1.一种红绿灯遮挡的跟踪方法，应用于无人驾驶汽车，其特征在于，所述方法包括：

基于目标检测算法，获取当前帧图像中红绿灯的检测框；

获取前一帧图像中丢失预设帧数的红绿灯映射至当前帧图像的第一预测框；

将所述检测框与所述第一预测框进行匹配，若所述检测框与所述第一预测框匹配成功，则确定所述第一预测框所对应的红绿灯跟踪成功，并且所述检测框的状态为被遮挡。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述检测框与所述第一预测框进行匹配，若所述检测框与所述第一预测框匹配成功，则确定所述第一预测框所对应的红绿灯跟踪成功，并且所述检测框的状态为被遮挡，包括：

获取所述检测框和所述第一预测框对应的类别；

获取所述检测框的置信度，并根据所述置信度将所述检测框划分为高分框和低分框；

根据所述高分框和所述第一预测框的类别，将类别相同的所述高分框和所述第一预测框进行匹配，以获取第一匹配结果；

根据所述低分框和所述第一预测框的类别，将类别相同的所述低分框和未与所述高分框匹配上的第一预测框进行匹配，以获取第二匹配结果；

获取未与所述第一预测框匹配上的检测框，并将所述检测框与未与所述低分框匹配上的第一预测框进行匹配，以获取第三匹配结果；

整合所述第一匹配结果、所述第二匹配结果和所述第三匹配结果，确定出当前帧图像中被遮挡的检测框的跟踪结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述高分框和所述第一预测框的类别，将类别相同的所述高分框和所述第一预测框进行匹配，以获取匹配结果，包括：

根据所述检测框和所述第一预测框的类别，获取与所述第一预测框类别相同的高分框；

获取类别相同的高分框和所述第一预测框在当前帧图像中的第一位置信息和第二位置信息；

计算所述第一位置信息和所述第二位置信息之间的重合度，并获取重合度大于第一预设阈值的所述高分框和所述第一预测框，以及重合度等于第二预设阈值的所述高分框和所述第一预测框；

对重合度大于所述第一预设阈值的所述高分框和所述第一预测框进行匹配，若所述高分框与所述第一预测框匹配成功，则确认所述高分框为被跟踪的状态；

计算重合度等于所述第二预设阈值的所述高分框和所述第一预测框的欧式距离，并在所述欧式距离小于预设距离时，确认所述高分框为被跟踪的状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述低分框和所述第一预测框的类别，将类别相同的所述低分框和未与所述高分框匹配上的第一预测框进行匹配，以获取第二匹配结果，包括：

根据所述检测框和所述第一预测框的类别，获取与所述第一预测框类别相同的低分框；

获取类别相同的低分框和所述未与所述高分框匹配上的第一预测框在当前帧图像中的第三位置信息和第四位置信息；

计算所述第三位置信息和所述第四位置信息之间的重合度，并获取重合度大于第三预设阈值的所述低分框和所述未与所述高分框匹配上第一预测框，以及重合度等于所述第二预设阈值的所述低分框和所述未与所述高分框匹配上第一预测框；

对重合度大于所述第三预设阈值的所述低分框和所述未与所述高分框匹配上第一预测框进行匹配，若所述低分框和所述未与所述高分框匹配上第一预测框匹配成功，则确认所述低分框为被跟踪的状态；

计算重合度等于所述第二预设阈值的所述低分框和所述未与所述高分框匹配上第一预测框的欧式距离，并在所述欧式距离小于所述预设距离时，确认所述低分框为被跟踪的状态。