CN113780247B - 红绿灯检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了红绿灯检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：确定当前车辆的位置信息；基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。该实施方式可以提高生成红绿灯检测信息的准确性。

Description

红绿灯检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及红绿灯检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

红绿灯检测，是自动驾驶领域中不可缺少的一项基本技术。目前，在检测红绿灯时，通常采用的方式为：首先，获取红绿灯图像；然后，将红绿灯图像输入至颜色识别网络和数字识别网络，得到红绿灯颜色和红绿灯倒计时数据。

然而，当采用上述方式进行红绿灯检测时，经常会存在如下技术问题：

第一，存在红绿灯被遮挡的情况（例如，树叶遮挡、车辆遮挡等），导致无法获取红绿灯图像或获取的红绿灯图像不准确（例如，在当前红绿灯被遮挡的情况下，将更远处的红绿灯图像作为当前路口的红绿灯图像），从而，无法准确识别出当前路口红绿灯颜色，导致生成红绿灯检测信息的准确度降低，进而，极大的降低了自动驾驶的安全性；

第二，对一些没有数字的红绿灯（例如，进度条红绿灯）不能准确的识别出红绿灯倒计时时长，从而，导致自动驾驶车辆不能更好的规划车速，进而，导致降低自动驾驶安全。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了红绿灯检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种红绿灯检测方法，该方法包括：确定当前车辆的位置信息；基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，上述视觉检测信息集中 的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种红绿灯检测装置，该装置包括：确定单元，被配置成确定当前车辆的位置信息；获取单元，被配置成基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；第一生成单元，被配置成基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；第二生成单元，被配置成根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的红绿灯检测方法，可以提高生成红绿灯检测信息的准确度。具体来说，造成生成红绿灯检测信息的准确度降低的原因在于：存在红绿灯被遮挡的情况（例如，树叶遮挡、车辆遮挡等），导致无法获取红绿灯图像或获取的红绿灯图像不准确（例如，在当前红绿灯被遮挡的情况下，将更远处的红绿灯图像作为当前路口的红绿灯图像），从而，无法准确识别出当前路口红绿灯颜色。基于此，本公开的一些实施例的红绿灯检测方法，首先，可以确定当前车辆的位置信息。然后，基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合。其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳。由此，以当前车辆的位置信息为基准，可以引入对应的视觉检测信息集和交互信息组集合。之后，基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合。通过引入交互信息组集合，不论在红绿灯未被遮挡或被遮挡的情况下，皆可生成匹配度集合。最后，根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。由此可以更加准确的识别出当前车辆所在路口的红绿灯颜色。从而，可以提高生成红绿灯检测信息的准确性。进而，可以提高自动驾驶的安全性。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例的红绿灯检测方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的红绿灯检测方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的红绿灯检测方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的红绿灯检测方法的一些实施例中的匹配队列的示意图；

图5是根据本公开的红绿灯检测装置的一些实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是本公开的一些实施例的红绿灯检测方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以确定当前车辆的位置信息。接着，计算设备101可以基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集102和交互信息组集合103。其中，上述视觉检测信息集102中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合103中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳。然后，计算设备101可以基于上述视觉检测信息集102中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合103中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合104。最后，计算设备101可以根据上述匹配度集合104，生成红绿灯检测信息105。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的红绿灯检测方法的一些实施例的流程200。该红绿灯检测方法的流程200，包括以下步骤：

步骤201，确定当前车辆的位置信息。

在一些实施例中，红绿灯检测方法的执行主体（如图1所示的计算设备101）可以确定当前车辆的位置信息。其中，可以接收上述当前车辆中安装的定位设备发出的定位信息，作为当前车辆的位置信息。例如，上述定位设备可以是全球定位***（Global PositioningSystem，GPS），在此不作具体限定。上述位置信息可以包括但不限于以下至少一项：上述当前车辆的所在道路的道路通行方向、车道标识（例如，从东到西，第二直行车道）、道路编号和所在的位置坐标等。

步骤202，基于位置信息，获取当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合。其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息可以包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳。上述交互信息组集合中的交互信息可以包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳。可以通过以下步骤获取当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合：

第一步，获取与上述位置信息包括的车道标识对应的视觉检测信息集。即，获取当前车辆所在道路对应的红绿灯检测结果（例如，车道标识为：从东到西，第二直行车道。那么，可以选出直行的红绿灯检测结果）。其中，上述视觉检测信息集中的各个视觉检测信息可以用于表征对连续帧图像（例如，5帧）的视觉检测结果。上述连续帧图像可以指上述当前车辆上车载相机拍摄的视频中的连续帧图像。另外，若获取视觉检测信息集中至少一个视觉检测信息不成功，则可以表示视频中至少有一个连续帧图像存在红绿灯被遮挡的情况。那么，可以将上述至少一个视觉检测信息记为空。

第二步，获取与上述位置信息包括的位置坐标和道路通行方向对应的交互信息组集合。其中，位置坐标可以对应车辆即将进入的路口。由此，可以得到该路口的各组红绿灯。其次，道路通行方向可以确定当前车辆所要参照的一组红绿灯（例如，参考相同车道，车道对面的红绿灯，而不能参考相邻车道方向上的红绿灯）。交互信息组集合中的每个交互信息组可以对应该组红绿灯中的一个红绿灯。交互信息组集合中交互信息组的数量可以为一组红绿灯中的红绿灯数量（例如，一组红绿灯中有三个红绿灯，分别可以为左转红绿灯，直行红绿灯和右转红绿灯）。另外，每个交互信息组中的每个交互信息还可以通过时间戳与上述视觉检测信息集中的每个视觉检测信息相对应。

作为示例，当交互信息组集合对应的一组红绿灯中有三个红绿灯时，交互信息组集合可以是：{左转红绿灯：[红、红、红、红、红]，直行红绿灯：[绿、绿、绿、绿、绿]，右转红绿灯：[绿、绿、绿、绿、绿]}。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述视觉检测信息集中的每个视觉检测信息可以通过以下步骤生成：

第一步，将预获取的上述当前车辆周围的道路图像输入至预设的红绿灯检测模型，得到红绿灯检测信息。其中，上述红绿灯检测信息可以包括检测到的一组红绿灯中各个红绿灯的红绿灯信息。例如，左转红绿灯，直行红绿灯和右转红绿灯。

作为示例，上述红绿灯检测模型可以是FCN（Fully Convolutional Networks，全卷机神经网络）模型。Resnet（Residual Network，残差神经网络）模型、VGG（VisualGeometry Group Network，卷积神经网络）模型和GoogLeNet（深度神经网络）模型等，在此不做具体限定。

第二步，基于上述红绿灯检测信息和上述位置信息，生成上述视觉检测信息。其中，可以从红绿灯检测信息中选出与上述位置信息匹配的红绿灯信息，作为视觉检测信息。匹配可以是红绿灯信息表征的红绿灯（例如，直行红绿灯）对应的车道与位置信息表征的当前车辆所在的车道（例如，直行车道）相同。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述互信息组集合中每个交互信息组中的每个交互信息可以通过以下步骤生成：

第一步，基于上述位置信息，获取交互装置发出的交互数据。其中，交互装置可以是在红绿灯上、红绿灯灯柱上、或红绿灯附近设置的红绿灯信息发射装置。该交互装置可以将红绿灯的实时数据（例如，红绿灯颜色信息和红绿灯倒计时数据等），通过无线连接（例如，V2X（vehicle to X，车用无线通信技术））的方式发送给到达红绿灯一定范围内的车辆的信息接收设备（例如，上述执行主体）。为了避免接收到的交互信息过多，上述执行主体可以通过预设的红绿灯坐标，确定与上述位置信息包括的位置坐标之间的距离值。若该距离值小于预设范围阈值（例如，100米），则可以开始接收交互装置发出的交互数据。上述交互数据可以以预设的通信协议进行传输。从而，可以根据上述预设的通信协议对交互数据进行信息提取，得到交互信息。

第二步，对上述交互数据进行信息提取，得到上述交互信息。

作为示例，可以提取出红绿灯的颜色信息和红绿灯倒计时信息等。

步骤203，基于视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合。

在一些实施例中，上述执行主体基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合，可以包括以下步骤：

第一步，从上述交互信息组集合中选出满足预设条件的交互信息组，得到目标交互信息组。其中，上述预设条件可以是交互信息组对应的红绿灯与上述车道标识相匹配。即，车道标识所表征的车道（例如，直行车道）与交互信息组对应的红绿灯（例如，直行红绿灯）表征的车道相同。

第二步，对视觉检测信息集中的各个视觉检测信息和目标交互信息组中的各个目标交互信息进行匹配，以生成匹配度集合。其中，匹配可以是确定相同时间戳对应的视觉检测信息和目标交互信息所表征的红绿灯颜色是否相同，相同可以为匹配（匹配度可以为1），不相同可以为不匹配（匹配度可以为0）。另外，可以将空的视觉检测信息与相同时间戳的目标交互信息确定为异常不匹配（匹配度可以为0.5）。由此，可以得到匹配度集合。

步骤204，根据匹配度集合，生成红绿灯检测信息。

在一些实施例中，上述执行主可以根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。其中，若匹配度集合中存在匹配度为0.5或0的匹配度，则可以将目标交互信息组中对应时间戳最大的目标交互信息表征的红绿灯颜色确定为红绿灯检测信息。

若匹配度集合中不存在匹配度为0.5的匹配度，则可以将视觉检测信息集中对应时间戳最大的视觉检测信息表征的红绿灯颜色确定为红绿灯检测信息。

可选的，上述执行主体还可以将上述红绿灯检测信息发送至上述当前车辆的控制终端以控制上述当前车辆进行移动。

作为示例，若红绿灯检测信息表征红绿灯为红色，则控制终端可以控制车辆进行减速停车。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的红绿灯检测方法，可以提高生成红绿灯检测信息的准确度。具体来说，造成生成红绿灯检测信息的准确度降低的原因在于：存在红绿灯被遮挡的情况（例如，树叶遮挡、车辆遮挡等），导致无法获取红绿灯图像或获取的红绿灯图像不准确（例如，在当前红绿灯被遮挡的情况下，将更远处的红绿灯图像作为当前路口的红绿灯图像），从而，无法准确识别出当前路口红绿灯颜色。基于此，本公开的一些实施例的红绿灯检测方法，首先，可以确定当前车辆的位置信息。然后，基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合。其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳。由此，以当前车辆的位置信息为基准，可以引入对应的视觉检测信息集和交互信息组集合。之后，基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合。通过引入交互信息组集合，不论在红绿灯未被遮挡或被遮挡的情况下，皆可生成匹配度集合。最后，根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。由此可以更加准确的识别出当前车辆所在路口的红绿灯颜色。从而，可以提高生成红绿灯检测信息的准确性。进而，可以提高自动驾驶的安全性。

进一步参考图3，其示出了红绿灯检测方法的另一些实施例的流程300。该红绿灯检测方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，确定当前车辆的位置信息。

步骤302，基于位置信息，获取当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合。

在一些实施例中，步骤301-302的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-202，在此不再赘述。

步骤303，基于视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合。

在一些实施例中，若是检测到带有数字的红绿灯（或带有进度条的红绿灯），则视觉检测信息还可以包括红绿灯检测时长。交互信息还可以包括交互装置标识和红绿灯实际倒计时时长（即，不论红绿灯是否带有数字，交互装置都可以将红绿灯的倒计时时长添加至交互信息中，以发送给上述执行主体）。红绿灯检测方法的执行主体（如图1所示的计算设备101）基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合，可以包括以下步骤：

第一步，对于上述交互信息组集合中的每个交互信息组，执行如下步骤以生成匹配度：

第一子步骤，基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息、红绿灯检测时间戳和红绿灯检测时长与上述交互信息组中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，构建匹配队列。其中，上述匹配队列与上述交互信息组中交互信息包括的交互装置标识相对应。可以各个视觉检测信息包括的红绿灯检测时间戳和各个交互信息包括的交互时间戳的时间先后顺序为基准，以每个时间戳对应的红绿灯检测颜色信息和红绿灯交互颜色信息为匹配数据构建匹配队列。

作为示例，如图4所示，匹配队列可以由时间线401、红绿灯检测颜色信息序列402、红绿灯交互颜色信息序列403、红绿灯检测倒计时队列404和红绿灯交互倒计时队列405构成。

第二子步骤，基于上述匹配队列，生成红绿灯颜色插值队列和红绿灯倒计时时长插值队列。其中，上述红绿灯颜色插值队列包括检测颜色插值队列和交互颜色插值队列，上述红绿灯倒计时时长插值队列包括检测倒计时时长插值队列和交互倒计时时长插值队列。可以通过以下方式生成红绿灯颜色插值队列和红绿灯倒计时时长插值队列：

首先，可以对匹配队列中的红绿灯检测颜色信息序列和红绿灯交互颜色信息序列向上或向下插值。其中，向上或向下插值可以是在每两个红绿灯检测颜色信息之间***颜色信息，***的颜色信息与两个红绿灯检测颜色信息中任意一个相同，得到检测颜色插值队列。相同的，可以通过该方式得到交互颜色插值队列。

然后，可以对匹配队列中的红绿灯检测倒计时队列和红绿灯交互倒计时队列进行时长插值，以生成红绿灯倒计时时长插值队列和交互倒计时时长插值队列。其中，时长插值可以是为颜色插值队列中***的颜色信息和交互颜色插值队列中***的颜色信息确定对应的红绿灯倒计时时长。可以在每两个红绿灯检测倒计时之间***一个倒计时时长，所***的倒计时时长可以是相邻的后一时刻的红绿灯倒计时时长减去上述后一时刻的红绿灯倒计时时长对应的时间戳与所***倒计时时长对应的时间戳的差。在以时间为顺序的序列中，上述相邻的后一时刻的红绿灯倒计时时长可以是交互信息包括的红绿灯实际倒计时时长。由于交互信息包括的是红绿灯实际倒计时时长。由此，得到的红绿灯倒计时时长插值队列和交互倒计时时长插值队列也更加准确。

第三子步骤，确定上述检测颜色插值队列和上述交互颜色插值队列之间的匹配度，以生成红绿灯颜色匹配度。其中，可以将检测颜色插值队列和上述交互颜色插值队列中相同的检测颜色差值和交互颜色差值的数量，与总时刻数之间的比值确定为红绿灯颜色匹配度。即，颜色相同数量越少，匹配度越低。上述总时刻数可以是上述检测颜色插值队列和上述交互颜色插值队列中检测颜色差值和交互颜色差值的总数量。

第四子步骤，确定上述检测倒计时时长插值队列和上述交互倒计时时长插值队列之间的匹配度，以生成红绿灯倒计时匹配度。其中，首先，可以确定红绿灯交互倒计时队列中每个红绿灯交互倒计时与上述交互倒计时时长插值队列中相同时间戳的交互倒计时时长插值的差，以生成交互时长差组。然后，可以确定红绿灯检测倒计时队列中每个红绿灯检测倒计时与上述检测倒计时时长插值队列中相同时间戳的检测倒计时时长插值的差，以生成检测时长差组。最后，可以将8与各个交互时长差和各个检测时长差的和的比值确定为红绿灯倒计时匹配度。

第五子步骤，对上述红绿灯颜色匹配度和上述红绿灯倒计时匹配度进行加权求和处理，以生成上述匹配度。其中，可以根据预设的红绿灯颜色匹配度权重（例如，0.5）和红绿灯倒计时匹配度权重（例如，0.5）进行加权求和处理，以生成上述匹配度。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于上述匹配队列，生成红绿灯颜色插值队列和红绿灯倒计时时长插值队列，还可以包括步骤：

第一步，对上述匹配队列进行红绿灯颜色插值，以生成红绿灯颜色插值队列。其中，红绿灯颜色插值可以在与上述红绿灯交互颜色信息序列中每个红绿灯交互颜色信息相同的时间戳位置***与该时间戳相邻的下一时间戳对应的红绿灯检测颜色信息。由此，可以将***的红绿灯检测颜色信息添加至红绿灯检测颜色信息序列生成检测颜色插值队列。相同的，还可以在与上述红绿灯检测颜色信息序列中每个红绿灯检测颜色信息相同的时间戳位置***与该时间戳相邻的下一时间戳对应的红绿灯交互颜色信息。由此，可以将***的红绿灯交互颜色信息添加至红绿灯交互颜色信息序列，以生成交互颜色插值队列。从而，可以得到红绿灯颜色插值对列。

作为示例，红绿灯检测颜色信息序列中可以包括四个红绿灯检测颜色信息。红绿灯交互颜色信息序列中可以包括四个红绿灯交互颜色信息。通过上述方式可以***四个与各个红的交互颜色信息的时间戳对应的红绿灯检测颜色信息。由此，***后的红绿灯检测颜色信息序列，即检测颜色插值队列中可以包括八个检测颜色插值。相同的，交互颜色插值队列中也可以包括八个交互颜色插值。

第二步，对上述匹配队列进行倒计时时长插值，以生成红绿灯倒计时时长插值队列。其中，倒计时时长插值可以在与上述红绿灯检测倒计时队列中每个红绿灯检测倒计时相同的时间戳位置***第一目标倒计时时长，以生成交互倒计时时长插值队列。同样的还可以在与上述红绿灯交互倒计时队列中每个红绿灯交互倒计时相同的时间戳位置***第二目标倒计时时长，以生成检测倒计时时长插值队列。由此，可以生成红绿灯倒计时时长插值队列。具体的，上述第一目标倒计时时长可以通过以下方式生成：

首先，可以确定红绿灯交互倒计时队列中与红绿灯检测倒计时邻近的、在时间线上大于该红绿灯检测倒计时的、红绿灯交互倒计时对应的时间戳的两个时间点。

作为示例，如图4所示，红绿灯检测倒计时对应的时间戳为t6。那么，与其邻近的、在时间线上大于该时间戳的两个时间点可以分别为t2和t3。

然后，可以将两个时间点与对应的红绿灯交互倒计时构成坐标点。

作为示例，与时间点t2对应的红绿灯交互倒计时可以是t2m。那么，构成的坐标点可以是（t2，t2m）。同样的，另一个坐标点可以是（t3，t3m）。

最后，通过该两个坐标点可以得到一条直线方程。由此，将红绿灯检测倒计时对应的时间戳代入至该直线方程可以得到第一目标倒计时时长。

作为示例，若直线方程为y=ax+b。则将x=t6代入后，y=t6i。即如图4所示的t6i。

相同的，可根据上述方式生成第二目标倒计时时长。由此，可以生成红绿灯倒计时时长插值队列。从而，可以生成红绿灯倒计时时长插值队列。

可选的，若视觉检测信息不包括红绿灯检测时长，即，实际情况中，红绿灯不带倒计时指示灯，则生成的红绿灯检测倒计时队列可为空。那么，首先，在上述对上述匹配队列进行倒计时时长插值过程中，可以确定红绿灯交互倒计时队列中与红绿灯检测颜色信息信息邻近的、在时间线上大于该红绿灯检测倒计时的、红绿灯交检测颜色信息对应的时间戳的两个时间点，以此可生成交互倒计时时长插值队列。然后，可将检测倒计时时长插值队列中的各个检测倒计时时长确定为0。由此，以红绿灯检测颜色信息序列替换为空的红绿灯检测倒计时队列，可以确保匹配度的集合的生成。另外，若视觉检测信息不包括红绿灯检测时长，即，存在红绿灯检测倒计时为空的情况，还可以调整上述红绿灯颜色匹配度权重（例如，调整为0.1）和红绿灯倒计时匹配度权重（例如，调整为0.9）。从而，可以提高生成的匹配度的准确性。

步骤304，将匹配度集合中的最大匹配度对应的视觉检测信息确定为红绿灯检测信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述匹配度集合中的最大匹配度对应的视觉检测信息确定为红绿灯检测信息。其中，每个匹配度可以对应一个视觉检测信息。由此，红绿灯检测信息可以表征最终得到的红绿灯颜色和红绿灯倒计时时长。

从图3中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的红绿灯检测方法的流程300体现了生成匹配度集合的步骤。解决了背景技术提及到的技术问题二“对一些没有数字的红绿灯（例如，进度条红绿灯）不能准确的识别出红绿灯倒计时时长，从而，导致自动驾驶车辆不能更好的规划车速，进而，导致降低自动驾驶安全”。首先，考虑了实际情况中红绿灯是否带有倒计时。对不带倒计时的红绿灯也可以通过引入的交互信息组集合，确定当前车辆所在车道对应的红绿灯颜色和红绿灯的倒计时。由此，不仅可以在遮挡的情况下检测到红绿灯颜色，还可以生成红绿灯倒计时时长。使得自动驾驶车辆不仅可以忽略被遮挡导致检测不到红绿灯的情况，还可以根据红绿灯倒计时时长，更合理的规划车速，以提高安全性。另外，对带有倒计时的红绿灯，可以通过引入的交互信息包括的实际倒计时时长，确定检测到的红绿灯倒计时时长与实际倒计时时长的差异。以此，可以提高红绿灯倒计时时长的准确度。然后，在生成匹配度的过程中，还通过确定红绿灯检测倒计时为空的情况，动态的调整权重。以此，可进一步提高生成的匹配度的准确性。从而，可以确定最大的匹配度对应的视觉检测信息表征的红绿灯颜色和红绿灯倒计时时长最符合实际情况。进而，可以提高自动的安全性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种红绿灯检测装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，一些实施例的红绿灯检测装置500包括：确定单元501、获取单元502、第一生成单元503和第二生成单元504。其中，确定单元501，被配置成确定当前车辆的位置信息；获取单元502，被配置成基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；第一生成单元503，被配置成基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；第二生成单元504，被配置成根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如图1中的计算设备101）600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）601，其可以根据存储在只读存储器（ROM）602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器（RAM）603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出（I/O）接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：确定当前车辆的位置信息；基于上述位置信息，获取上述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，上述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，上述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；基于上述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与上述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；根据上述匹配度集合，生成红绿灯检测信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括确定单元、获取单元、第一生成单元和第二生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，确定单元还可以被描述为“确定当前车辆的位置信息的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上***（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (8)

1.一种红绿灯检测方法，包括：

确定当前车辆的位置信息；

基于所述位置信息，获取所述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，所述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，所述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；

基于所述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与所述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；

根据所述匹配度集合，生成红绿灯检测信息；

其中，所述交互信息组集合中每个交互信息组中的每个交互信息通过以下步骤生成：

基于所述位置信息，获取交互装置发出的交互数据；

对所述交互数据进行信息提取，得到所述交互信息；

其中，视觉检测信息还包括红绿灯检测时长，交互信息还包括交互装置标识；以及

所述基于所述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与所述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合，包括：

对于所述交互信息组集合中的每个交互信息组，执行如下步骤以生成匹配度：

基于所述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息、红绿灯检测时间戳和红绿灯检测时长与所述交互信息组中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，构建匹配队列，其中，所述匹配队列与所述交互信息组中交互信息包括的交互装置标识相对应；

基于所述匹配队列，生成红绿灯颜色插值队列和红绿灯倒计时时长插值队列，其中，所述红绿灯颜色插值队列包括检测颜色插值队列和交互颜色插值队列，所述红绿灯倒计时时长插值队列包括检测倒计时时长插值队列和交互倒计时时长插值队列；

确定所述检测颜色插值队列和所述交互颜色插值队列之间的匹配度，以生成红绿灯颜色匹配度；

确定所述检测倒计时时长插值队列和所述交互倒计时时长插值队列之间的匹配度，以生成红绿灯倒计时匹配度；

对所述红绿灯颜色匹配度和所述红绿灯倒计时匹配度进行加权求和处理，以生成所述匹配度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述红绿灯检测信息发送至所述当前车辆的控制终端以控制所述当前车辆进行移动。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视觉检测信息集中的每个视觉检测信息通过以下步骤生成：

将预获取的所述当前车辆周围的道路图像输入至预设的红绿灯检测模型，得到红绿灯检测信息；

基于所述红绿灯检测信息和所述位置信息，生成所述视觉检测信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述匹配队列，生成红绿灯颜色插值队列和红绿灯倒计时时长插值队列，包括：

对所述匹配队列进行红绿灯颜色插值，以生成红绿灯颜色插值队列；

对所述匹配队列进行倒计时时长插值，以生成红绿灯倒计时时长插值队列。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述匹配度集合，生成红绿灯检测信息，包括：

将所述匹配度集合中的最大匹配度对应的视觉检测信息确定为红绿灯检测信息。

6.一种红绿灯检测装置，包括：

确定单元，被配置成确定当前车辆的位置信息；

获取单元，被配置成基于所述位置信息，获取所述当前车辆的视觉检测信息集和交互信息组集合，其中，所述视觉检测信息集中的视觉检测信息包括红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳，所述交互信息组集合中的交互信息包括红绿灯交互颜色信息和交互时间戳；

第一生成单元，被配置成基于所述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与所述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合；

第二生成单元，被配置成根据所述匹配度集合，生成红绿灯检测信息；

其中，所述交互信息组集合中每个交互信息组中的每个交互信息通过以下步骤生成：

基于所述位置信息，获取交互装置发出的交互数据；

对所述交互数据进行信息提取，得到所述交互信息；

其中，视觉检测信息还包括红绿灯检测时长，交互信息还包括交互装置标识；以及

所述基于所述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息和红绿灯检测时间戳与所述交互信息组集合中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，生成匹配度集合，包括：

对于所述交互信息组集合中的每个交互信息组，执行如下步骤以生成匹配度：

基于所述视觉检测信息集中视觉检测信息包括的红绿灯检测颜色信息、红绿灯检测时间戳和红绿灯检测时长与所述交互信息组中交互信息包括的红绿灯交互颜色信息和交互时间戳，构建匹配队列，其中，所述匹配队列与所述交互信息组中交互信息包括的交互装置标识相对应；

基于所述匹配队列，生成红绿灯颜色插值队列和红绿灯倒计时时长插值队列，其中，所述红绿灯颜色插值队列包括检测颜色插值队列和交互颜色插值队列，所述红绿灯倒计时时长插值队列包括检测倒计时时长插值队列和交互倒计时时长插值队列；

确定所述检测颜色插值队列和所述交互颜色插值队列之间的匹配度，以生成红绿灯颜色匹配度；

确定所述检测倒计时时长插值队列和所述交互倒计时时长插值队列之间的匹配度，以生成红绿灯倒计时匹配度；

对所述红绿灯颜色匹配度和所述红绿灯倒计时匹配度进行加权求和处理，以生成所述匹配度。

7.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

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