本技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及一種車輛闖紅燈檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、相關(guān)技術(shù)中，利用闖紅燈檢測(cè)技術(shù)可以檢測(cè)車輛是否闖紅燈，從而進(jìn)行闖紅燈的提醒，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的行駛管理。

2、相關(guān)技術(shù)中的闖紅燈檢測(cè)技術(shù)主要包括：基于車輛行駛在道路上的信號(hào)燈圖片，檢測(cè)信號(hào)燈顏色及車輛所在位置是否在道路斑馬線前等條件判斷車輛是否闖紅燈。但是，信號(hào)燈圖片一般包含多個(gè)信號(hào)燈，且不同的信號(hào)燈用于表示不同的行駛方向。目前很難有效識(shí)別哪個(gè)信號(hào)燈是車輛在當(dāng)前行駛方向上真正的信號(hào)燈，從而影響闖紅燈判斷。此外，在一些復(fù)雜道路或因天氣原因?qū)е履芤姸容^低的情況下，基于信號(hào)燈圖片無法準(zhǔn)確地檢測(cè)出車輛是否闖紅燈。

3、相關(guān)技術(shù)的缺點(diǎn)在于，對(duì)車輛闖紅燈檢測(cè)的準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的主要目的在于提出車輛闖紅燈檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠提高闖紅燈檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第一方面提出了一種車輛闖紅燈檢測(cè)方法，所述方法包括：

3、獲取目標(biāo)車輛行駛前方的視頻，得到目標(biāo)視頻；其中，所述目標(biāo)視頻包括目標(biāo)幀；

4、基于所述目標(biāo)幀所處的時(shí)刻，得到目標(biāo)時(shí)刻；

5、獲取所述目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)時(shí)刻的位置，得到目標(biāo)車輛位置，獲取目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)時(shí)刻的行駛方向，得到目標(biāo)車輛行駛方向；

6、通過預(yù)設(shè)的信號(hào)燈檢測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)幀進(jìn)行信號(hào)燈檢測(cè)，得到候選信號(hào)燈；

7、基于所述目標(biāo)車輛位置和所述目標(biāo)車輛行駛方向?qū)λ龊蜻x信號(hào)燈進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)信號(hào)燈；其中，所述目標(biāo)信號(hào)燈是所述目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)車輛行駛方向上的信號(hào)燈；

8、對(duì)所述目標(biāo)信號(hào)燈進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)，得到信號(hào)燈狀態(tài)；

9、若所述信號(hào)燈狀態(tài)為第一狀態(tài)，將所述目標(biāo)幀確定為第一幀；其中，所述第一狀態(tài)表征所述目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)車輛行駛方向上禁止通行；

10、基于所述第一幀所處的時(shí)刻對(duì)所述第一幀進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)第一幀；

11、基于所述目標(biāo)第一幀所處的時(shí)刻獲取所述目標(biāo)車輛的速度，得到目標(biāo)車輛速度；

12、根據(jù)所述目標(biāo)車輛速度，對(duì)所述目標(biāo)車輛進(jìn)行闖紅燈判斷。

13、在一些實(shí)施例，所述對(duì)所述候選信號(hào)燈進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)信號(hào)燈，包括：

14、根據(jù)所述目標(biāo)車輛位置和所述目標(biāo)車輛行駛方向?qū)︻A(yù)設(shè)的路口知識(shí)庫進(jìn)行查找，得到目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息；

15、根據(jù)所述目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息對(duì)所述候選信號(hào)燈進(jìn)行信號(hào)燈識(shí)別，得到所述目標(biāo)信號(hào)燈。

16、在一些實(shí)施例，所述路口知識(shí)庫存儲(chǔ)有類型映射信息和候選類型標(biāo)注信息，所述候選類型標(biāo)注信息包括候選信號(hào)燈排列類型和候選信號(hào)燈識(shí)別信息；

17、根據(jù)所述目標(biāo)車輛位置和目標(biāo)車輛行駛方向?qū)λ鲱愋陀成湫畔⑦M(jìn)行信號(hào)燈排列類型讀取，得到目標(biāo)信號(hào)燈排列類型；

18、若所述目標(biāo)信號(hào)燈排列類型與所述候選信號(hào)燈排列類型相同，則將所述候選信號(hào)燈識(shí)別信息確定為所述目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息。

19、在一些實(shí)施例，所述目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息包括信號(hào)燈排列方向、和信號(hào)燈位置標(biāo)記；

20、所述根據(jù)所述目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息對(duì)所述候選信號(hào)燈進(jìn)行信號(hào)燈識(shí)別，得到所述目標(biāo)信號(hào)燈，包括：

21、按照所述信號(hào)燈排列方向，對(duì)所述候選信號(hào)燈進(jìn)行位置標(biāo)記，得到候選位置標(biāo)記；

22、針對(duì)每一所述候選信號(hào)燈，若所述候選位置標(biāo)記與所述信號(hào)燈位置標(biāo)記相同，則將所述候選信號(hào)燈確定為所述目標(biāo)信號(hào)燈。

23、在一些實(shí)施例，所述目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息包括信號(hào)燈組信息、信號(hào)燈排列方向和信號(hào)燈位置標(biāo)記；

24、所述根據(jù)所述目標(biāo)信號(hào)燈識(shí)別信息對(duì)所述候選信號(hào)燈進(jìn)行信號(hào)燈識(shí)別，得到所述目標(biāo)信號(hào)燈，包括：

25、對(duì)所述候選信號(hào)燈進(jìn)行分組，得到候選信號(hào)燈組；

26、根據(jù)所述信號(hào)燈組信息對(duì)所述候選信號(hào)燈組信息進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)信號(hào)燈組；

27、按照所述信號(hào)燈排列方向，對(duì)所述目標(biāo)信號(hào)燈組中的候選信號(hào)燈進(jìn)行位置標(biāo)記，得到候選位置標(biāo)記；

28、針對(duì)每一所述目標(biāo)信號(hào)燈組中的候選信號(hào)燈，若所述候選位置標(biāo)記與所述信號(hào)燈位置標(biāo)記相同，則將所述候選信號(hào)燈確定為所述目標(biāo)信號(hào)燈。

29、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)所述目標(biāo)車輛速度，對(duì)所述目標(biāo)車輛進(jìn)行闖紅燈判斷，包括：

30、通過預(yù)設(shè)的斑馬線檢測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)第一幀進(jìn)行斑馬線檢測(cè)，得到斑馬線檢測(cè)狀態(tài)；

31、若所述斑馬線檢測(cè)狀態(tài)為第一斑馬線狀態(tài)，且若所述目標(biāo)車輛速度大于預(yù)設(shè)的速度閾值，判定所述目標(biāo)車輛闖紅燈；其中，所述第一斑馬線狀態(tài)表征所述目標(biāo)第一幀無斑馬線或表征所述目標(biāo)第一幀的斑馬線位置異常。

32、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)所述目標(biāo)車輛速度，對(duì)所述目標(biāo)車輛進(jìn)行闖紅燈判斷，還包括：

33、若所述目標(biāo)車輛速度小于或等于所述速度閾值，從所述目標(biāo)視頻中獲取參考幀，其中，所述參考幀與所述目標(biāo)第一幀之間的間隔在預(yù)設(shè)的間隔范圍內(nèi)；

34、基于所述參考幀所處的時(shí)刻獲取所述目標(biāo)車輛的速度，得到參考車輛速度；

35、若所述參考車輛速度大于所述速度閾值，則判定所述目標(biāo)車輛闖紅燈。

36、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第二方面提出了一種車輛闖紅燈檢測(cè)裝置，所述裝置包括：

37、視頻獲取模塊，用于獲取目標(biāo)車輛行駛前方的視頻，得到目標(biāo)視頻；其中，所述目標(biāo)視頻包括目標(biāo)幀；

38、時(shí)刻確定模塊，用于基于所述目標(biāo)幀所處的時(shí)刻，得到目標(biāo)時(shí)刻；

39、車輛信息獲取模塊，用于獲取所述目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)時(shí)刻的位置，得到目標(biāo)車輛位置，獲取目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)時(shí)刻的行駛方向，得到目標(biāo)車輛行駛方向；

40、信號(hào)燈檢測(cè)模塊，用于通過預(yù)設(shè)的信號(hào)燈檢測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)幀進(jìn)行信號(hào)燈檢測(cè)，得到候選信號(hào)燈；

41、信號(hào)燈篩選模塊，用于基于所述目標(biāo)車輛位置和所述目標(biāo)車輛行駛方向?qū)λ龊蜻x信號(hào)燈進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)信號(hào)燈；其中，所述目標(biāo)信號(hào)燈是所述目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)車輛行駛方向上的信號(hào)燈；

42、狀態(tài)檢測(cè)模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)信號(hào)燈進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)，得到信號(hào)燈狀態(tài)；

43、幀確定模塊，用于若所述信號(hào)燈狀態(tài)為第一狀態(tài)，將所述目標(biāo)幀確定為第一幀；其中，所述第一狀態(tài)表征所述目標(biāo)車輛在所述目標(biāo)車輛行駛方向上禁止通行；

44、幀篩選模塊，用于基于所述第一幀所處的時(shí)刻對(duì)所述第一幀進(jìn)行篩選，得到目標(biāo)第一幀；

45、速度獲取模塊，用于基于所述目標(biāo)第一幀所處的時(shí)刻獲取所述目標(biāo)車輛的速度，得到目標(biāo)車輛速度；

46、判斷模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)車輛速度，對(duì)所述目標(biāo)車輛進(jìn)行闖紅燈判斷。

47、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的車輛闖紅燈檢測(cè)方法。

48、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的第四方面提出了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的車輛闖紅燈檢測(cè)方法。

49、本技術(shù)提出了車輛闖紅燈檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。本技術(shù)中，一方面獲取目標(biāo)視頻，目標(biāo)視頻包括目標(biāo)幀。每個(gè)目標(biāo)幀能夠表征目標(biāo)車輛行駛前方的畫面。另一方面獲取目標(biāo)車輛位置和目標(biāo)車輛行駛方向。對(duì)每個(gè)目標(biāo)幀進(jìn)行信號(hào)燈檢測(cè)，得到候選信號(hào)燈?；谀繕?biāo)車輛位置和目標(biāo)車輛行駛方向能夠從候選信號(hào)燈中確定出目標(biāo)信號(hào)燈。在信號(hào)燈檢測(cè)狀態(tài)為第一狀態(tài)時(shí)，目標(biāo)幀被確定為第一幀。由于第一狀態(tài)可以表征目標(biāo)車輛在目標(biāo)車輛行駛方向上禁止通行，因此若第一幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻目標(biāo)車輛仍然在行駛，則說明目標(biāo)車輛極大可能會(huì)闖紅燈。本技術(shù)以目標(biāo)車輛速度衡量目標(biāo)車輛是否在行駛。為了進(jìn)一步提高判斷闖紅燈的效率，本技術(shù)還基于第一幀的時(shí)刻從第一幀篩選出目標(biāo)第一幀。目標(biāo)第一幀具有一定的代表作用，若在目標(biāo)第一幀下目標(biāo)車輛還在行駛，足以判定目標(biāo)車輛闖紅燈，無需對(duì)其余第一幀再進(jìn)行判斷?？傊?，本技術(shù)利用與目標(biāo)車輛行駛相關(guān)的視頻、車輛位置、行駛方向、信號(hào)燈狀態(tài)、速度等多模態(tài)信息共同進(jìn)行闖紅燈檢測(cè)，大大提高了檢測(cè)準(zhǔn)確性，也提高了檢測(cè)效率。

50、本技術(shù)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本技術(shù)而了解。本技術(shù)的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。