[发明专利]一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法

权利要求书

1.一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，包括基于高精度地图的图像IOU颜色检测和信号灯融合筛选；

其中，基于高精度地图的图像IOU颜色检测包括以下步骤：

S101、智驾系统中的规划模块下发需要查询的红绿灯ID；

S102、调取下发的红绿灯ID在高精度地图中的位置信息，并根据位置信息计算红绿灯与车辆的距离；

S103、将红绿灯所在位置投影至图像中，然后框选图像的IOU区域，得到颜色检测结果；

信号灯融合筛选包括以下步骤：

S201、获取深度学习输出的红绿灯结果；

S202、将深度学习输出的红绿灯结果与颜色检测结果进行融合、筛选，得到红绿灯融合结果。

2.根据权利要求1所述一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，所述步骤102中，智驾系统的红绿灯融合模块接收规划模块下发的规划请求，规划请求包含需要查询的红绿灯ID信息，再根据红绿灯ID信息在高精度地图中查询该红绿灯的位置信息，输出红绿灯在三维坐标系下的x、y、z坐标值，然后根据红绿灯的位置信息计算红绿灯与当前车辆之间的距离。

3.根据权利要求2所述一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，所述步骤103中，判断红绿灯与当前车辆之间的距离是否小于预设阈值，若红绿灯与当前车辆之间的距离大于预设阈值，说明当前车辆还尚未到达红绿灯前，操作结束；若红绿灯与当前车辆之间的距离小于预设阈值，说明当前车辆已经到达红绿灯前，将红绿灯所在的位置信息投影至图像中，然后判断红绿灯投影后的位置是否在图像fov范围内，若不在图像fov范围内，操作结束；若红绿灯投影后的位置在图像fov范围内，则需要提取红绿灯图像IOU，最后进行图像处理获得HSV颜色检测结果。

4.根据权利要求3所述一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，提取红绿灯图像IOU时，首先以红绿灯投影后的位置为中心划定一个长n个像素点、宽m个像素点的长方形，作为红绿灯的感兴趣区域图像，然后根据HSV颜色模型提取红、绿、黄三种颜色，对感兴趣区域图像进行腐蚀和膨胀处理，得到颜色检测结果进行输出。

5.根据权利要求4所述一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，信号灯融合筛选时，先将交通信号灯状态映射为红、绿、黄、白四种颜色，其中白色为未知的状态，包括有红绿灯但未检测到颜色和没有红绿灯两种状态。

6.根据权利要求5所述一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，所述步骤202中，智驾系统的红绿灯融合模块判断有无深度学习输出的红绿灯结果，若没有深度学习输出的红绿灯结果，则进一步判断有无颜色检测输出的红绿灯结果，若没有颜色检测输出的红绿灯结果则输出白色至历史颜色队列中，若有颜色检测输出的红绿灯结果则输出颜色检测结果至历史颜色队列中；若有深度学习输出的红绿灯结果，则进一步判断有无颜色检测输出的红绿灯结果，若没有颜色检测输出的红绿灯结果，则输出深度学习的红绿灯结果至历史颜色队列中，若有颜色检测输出的红绿灯结果，则判断深度学习的红绿灯结果与颜色检测的红绿灯结果是否一致，若深度学习的红绿灯结果与颜色检测的红绿灯结果，则直接输出深度学习的红绿灯结果或颜色检测的红绿灯结果至历史颜色队列中，若深度学习的红绿灯结果与颜色检测的红绿灯结果不一致，则说明两种检测结果有分歧，需要按照红色＞黄色＞绿色的优先等级输出至历史颜色队列中。

7.根据权利要求6所述一种智驾系统中的红绿灯融合识别方法，其特征在于，对存储在历史颜色队列中的数据，采用滑窗滤波的方式进行处理，得到最终输出结果，即红绿灯融合识别结果。