车辆行驶意图的判断方法和装置与流程

本公开涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆行驶意图的判断方法和装置。

背景技术：

在有人驾驶和无人驾驶“混驾”的行驶情况下，当前行驶车辆需要对前方车辆的驾驶意图进行预判断，从而保障行驶安全。当前行驶车辆在行驶过程中，对前方车辆行驶意图的判断尤其重要。目前，现有技术通常提供的一种技术方案是基于刹车灯的防碰撞方法，主要是基于刹车灯对前车的启动和刹车进行识别和判断，但是并未考虑如何识别前车的转弯意图，虽然在一些现有技术中涉及了对转向灯的识别，但是这些技术通常是基于先要识别出转向灯才可以进行判断，但是车辆的尾灯部分可以包括转向灯、刹车灯、后位灯、倒车灯、应急灯、雾灯多种等，并且不同车辆的上述各种的灯的造型和布局相差很大，因此目前对于转向灯的识别是比较困难、复杂的，并且准确性低。虽然在一种现有技术中可以通过v2x(vehicletox)技术来实现对前车的各种驾驶意图的识别，但需要大量基础设施投入，同时需要对有人驾驶车辆进行改装，成本高昂。

技术实现要素：

本公开的目的是提供一种车辆行驶意图的判断方法和装置，用以解决现有的行驶意图的判断方法中存在的复杂和准确性低的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种车辆行驶意图的判断方法，所述方法包括：

采集当前车辆的前方图像；

在所述前方图像中确定目标车辆的图像，所述目标车辆是所述当前车辆正前方的车辆；

对所述目标车辆的图像进行图像识别，确定所述目标车辆的图像中属于所述目标车辆的两侧尾灯的图像；

根据所述两侧尾灯的图像确定所述两侧尾灯是否存在闪烁；

当所述两侧尾灯存在闪烁时，根据所述两侧尾灯的闪烁状态确定所述目标车辆的行驶意图。

可选的，所述前方图像包括所述当前车辆前方的视频，或者所述当前车辆前方的连续拍摄的照片。

可选的，所述在所述前方图像中确定目标车辆的图像，包括：

在所述前方图像中确定所述当前车辆的正前方区域的图像；

对所述正前方区域的图像进行图像分析处理，提取所述正前方区域的图像的特征属性；

将所述正前方区域的图像的特征属性与预先设置的用于车辆识别的样本库中的所有特征属性进行比对，确定所述目标车辆的图像。

可选的，所述当所述两侧尾灯存在闪烁时，根据所述两侧尾灯的闪烁状态确定所述目标车辆的行驶意图，包括：

当所述两侧尾灯的状态为单侧尾灯闪烁时，确定所述目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯；

根据所述当前闪烁的尾灯所指示的第一方向，以及地图信息确定所述目标车辆的行驶意图；

其中，所述当前闪烁的尾灯为左侧尾灯时，所述第一方向为向左，所述行驶意图包括：左转，或者左侧并线，所述当前闪烁的尾灯为右侧尾灯时，所述第一方向为向右，所述行驶意图包括：右转，或者右侧并线。

可选的，所述当所述两侧尾灯的状态为所述单侧尾灯闪烁时，确定所述目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯，包括：

当所述两侧尾灯的状态为所述单侧尾灯闪烁时，获取所述单侧尾灯闪烁的闪烁频率；

当所述闪烁频率属于预设的第一闪烁频率范围内时，确定所述目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯。

可选的，所述方法还包括：

当所述目标车辆的行驶意图为左转，或者左侧并线时，确定所述当前车辆不进行左侧超车；

当所述目标车辆的行驶意图为右转，或者右侧并线时，确定所述当前车辆不进行右侧超车。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种车辆行驶意图的判断装置，所述装置包括：

采集模块，用于采集当前车辆的前方图像；

图像确定模块，用于在所述前方图像中确定目标车辆的图像，所述目标车辆是所述当前车辆正前方的车辆；

图像识别模块，用于对所述目标车辆的图像进行图像识别，确定所述目标车辆的图像中属于所述目标车辆的两侧尾灯的图像；

闪烁识别模块，用于根据所述两侧尾灯的图像确定所述两侧尾灯是否存在闪烁；

行驶意图确定模块，用于当所述两侧尾灯存在闪烁时，根据所述两侧尾灯的闪烁状态确定所述目标车辆的行驶意图。

可选的，所述前方图像包括所述当前车辆前方的视频，或者所述当前车辆前方的连续拍摄的照片。

可选的，所述图像确定模块，包括：

图像确定子模块，用于在所述前方图像中确定所述当前车辆的正前方区域的图像；

图像特征提取子模块，用于对所述正前方区域的图像进行图像分析处理，提取所述正前方区域的图像的特征属性；

车辆图像确定子模块，用于将所述正前方区域的图像的特征属性与预先设置的用于车辆识别的样本库中的所有特征属性进行比对，确定所述目标车辆的图像。

可选的，所述行驶意图确定模块，包括：

转向灯识别子模块，用于当所述两侧尾灯的状态为单侧尾灯闪烁时，确定所述目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯；

行驶意图确定子模块，用于根据所述当前闪烁的尾灯所指示的第一方向，以及地图信息确定所述目标车辆的行驶意图；

其中，所述当前闪烁的尾灯为左侧尾灯时，所述第一方向为向左，所述行驶意图包括：左转，或者左侧并线，所述当前闪烁的尾灯为右侧尾灯时，所述第一方向为向右，所述行驶意图包括：右转，或者右侧并线。

可选的，所述转向灯识别子模块，用于：

当所述两侧尾灯的状态为所述单侧尾灯闪烁时，获取所述单侧尾灯闪烁的闪烁频率；

当所述闪烁频率属于预设的第一闪烁频率范围内时，确定所述目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯。

可选的，所述装置还包括:策略确定模块，所述策略确定模块用于：

当所述目标车辆的行驶意图为左转，或者左侧并线时，确定所述当前车辆不进行左侧超车；

当所述目标车辆的行驶意图为右转，或者右侧并线时，确定所述当前车辆不进行右侧超车。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过采集当前车辆的前方图像，并在该前方图像中确定目标车辆的图像，之后对该目标车辆的图像进行图像识别，确定该目标车辆的图像中属于该目标车辆的两侧尾灯的图像，然后根据该两侧尾灯的图像确定该两侧尾灯是否存在闪烁，当该两侧尾灯存在闪烁时，根据该两侧尾灯的闪烁状态确定该目标车辆的行驶意图。本公开所提供的技术方案能够在不添加复杂的硬件，节约成本的条件下，实现对目标车辆的两侧尾灯实现准确的识别，从而能够准确的识别该目标车辆的行驶意图。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种图像确定模块的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种行驶意图确定模块的框图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断装置的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101，采集当前车辆的前方图像。

示例地，可以通过在车辆上设置双目摄像头来实现前方图像的采集，本公开所涉及的各个实施例所示的技术方案可以应用在无人驾驶车辆上，或者应用在有人驾驶车辆上，能够辅助车辆的驾驶员进行准确行驶决策的判断，并且无需对现有的有人驾驶车辆进行硬件的改装和改造。其中，前方图像包括当前车辆前方的视频，或者当前车辆前方的连续拍摄的照片。下面步骤中将对采集到的前方图像进行处理、分析，由于确定两侧尾灯是否存在闪烁所需信息无法通过单一图片获取，因此需要采集的图像是多张连续的照片，或者视频，以便能够在后续步骤中可以进行准确的图像分析。

步骤102，在前方图像中确定目标车辆的图像，该目标车辆是当前车辆正前方的车辆。

由于正前方的车辆的行驶意图直接影响到当前车辆的行驶决策，因此定义目标车辆为正前方的车辆，并且在本实施例中该正前方的车辆是指当前车辆正前方的距离该当前车辆最近的车辆。在步骤101中采集到前方图像后，本步骤可以先对所有采集到的图像数据进行预处理，该预处理包括对采集到的图像数据进行归纳、整理、分析，从中提取到所需的特征从而在前方图像中确定目标车辆的图像。

步骤103，对目标车辆的图像进行图像识别，确定目标车辆的图像中属于目标车辆的两侧尾灯的图像。

示例地，在步骤102中确定了目标车辆的图像，本步骤需对进行图像处理的区域进一步的缩小范围，可以将目标车辆的图像中两侧尾灯所在的区域设置为感兴趣区域，并从目标车辆的图像中提取出目标车辆的两侧尾灯的图像。

步骤104，根据两侧尾灯的图像确定两侧尾灯是否存在闪烁。

其中，车辆的尾灯通常包括转向灯、刹车灯、后位灯、倒车灯、应急灯以及雾灯。在本实施例中，对于提取出目标车辆的两侧尾灯的图像，我们不进行尾灯中的刹车灯、转向灯等具体灯的类型进行识别，而是进行步骤104来判断确定两侧尾灯是否存在闪烁，从而可以简化判断过程。因此在步骤103中确认了两侧尾灯区域后，需根据实际尾灯的灯语识别当前尾灯所显示的指示，也就是尾灯单侧闪烁时则可以判断为转向灯，尾灯双侧闪烁时可以判断为应急灯，尾灯常亮则为其他情况。因此只需判断两侧尾灯是否存在闪烁，就可以确定此时为转向灯或者应急灯的情况之一，再继续判断步骤105。

步骤105，当两侧尾灯存在闪烁时，根据两侧尾灯的闪烁状态确定目标车辆的行驶意图。

在步骤104中已经排除了除转向灯和应急灯以外的情况，现在则只需判断是否尾灯单侧闪烁，以确定是否为转向灯，并且再根据转向灯所指示的方向可以进一步确定目标车辆的行驶意图，例如是左转还是右转，其操作方法可以参见图3的实施例。

此外，当实际的尾灯情况不属于本步骤所涉及的单侧闪烁的情况时，说明此时目标车辆开启了双侧尾灯，并且属于闪烁状态，则可以确定目标车辆处于开启应急灯的应急情况，基于该情况下当前车辆可以确定所对应的行驶决策为绕行该目标车辆。

综上所述，本公开所提供的车辆行驶意图的判断方法，通过采集当前车辆的前方图像，再在前方图像中确定目标车辆的图像之后对目标车辆的图像进行图像识别，确定目标车辆的图像中属于目标车辆的两侧尾灯的图像；根据两侧尾灯的图像确定两侧尾灯是否存在闪烁；当两侧尾灯存在闪烁时，根据两侧尾灯的闪烁状态确定目标车辆的行驶意图。本公开所提供的技术方案能够在不添加复杂的硬件，节约成本的条件下，实现对目标车辆的两侧尾灯实现准确的识别，从而能够准确的识别该目标车辆的行驶意图。

示例地，图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断方法的流程图，如图2所示，图1中的步骤102所述的在前方图像中确定目标车辆的图像，包括以下步骤：

步骤1021，在前方图像中确定当前车辆的正前方区域的图像。

其中，步骤101所采集的图像是当前车辆的前方图像，包含了所有在车辆前方的双目摄像头所能采集到的物体的图像，但并非所有物体都是本公开的方法中所需要的，大量的图像数据分析也会导致耗时较长并且计算量过大，因此只需关心该目标车辆的图像即可。从而可以利用本实施例中的步骤将正前方区域的图像从前方图像中提取出来，并对正前方区域的图像中所具有的特征属性进行提取，以便在之后的步骤进一步确定出当前车辆正前方的是否为车辆还是其他障碍物体，并对应不同情况确定行驶策略。

步骤1022，对正前方区域的图像进行图像分析处理，提取正前方区域的图像的特征属性。

本步骤中对特征属性的提取是用于在步骤1023中，根据车辆识别的样本库确定目标车辆。

步骤1023，将正前方区域的图像的特征属性与预先设置的用于车辆识别的样本库中的所有特征属性进行比对，确定目标车辆的图像。

示例地，该车辆识别的样本库是由预先收集的各种车辆的样本数据以及非车辆的样本数据组成的，将步骤1022中提取的特征属性与样本库中所有特征属性进行比对，确认是否有匹配的，从而在正前方区域的图像中确定目标车辆的图像，通过步骤1021到步骤1023可以将需要识别的图像由整个前方图像缩小到正前方的车辆的图像。

示例地，图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断方法的流程图，如图3所示，图1中的步骤105所述的当两侧尾灯存在闪烁时，根据两侧尾灯的闪烁状态确定目标车辆的行驶意图，包括以下步骤：

步骤1051，当两侧尾灯的状态为单侧尾灯闪烁时，确定目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯。

其中，单侧尾灯闪烁的情况可以排除应急灯，因此此时可以根据闪烁侧的尾灯判断目标车辆的转向灯的方向。进一步的，本步骤还可以分为，首先，当两侧尾灯的状态为单侧尾灯闪烁时，获取单侧尾灯闪烁的闪烁频率；其次，当闪烁频率属于预设的第一闪烁频率范围内时，确定目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯。根据我国相关交通法规规定，转向灯的闪烁频率为60-120次/分钟，也就是1-2hz，因此首先判断出转向灯的闪烁侧的闪烁频率，随后判断该闪烁频率是不是在上述规定的转向灯的闪烁频率范围内，当在该范围内时，可以确定为车辆开启了闪烁侧的转向灯。这样的两步分析，首先排除了特殊情况下造成的单侧闪烁的意外，例如一侧尾灯功能性障碍，无法正常闪烁，实际是双侧闪烁的应急灯；同时无需对尾灯的颜色进行分析，仅通过时序分析确定了此时目标车辆的转向灯情况。

步骤1052，根据当前闪烁的尾灯所指示的第一方向，以及地图信息确定目标车辆的行驶意图。

其中，当前闪烁的尾灯为左侧尾灯时，第一方向为向左，行驶意图包括：左转，或者左侧并线，当前闪烁的尾灯为右侧尾灯时，第一方向为向右，所述行驶意图包括：右转，或者右侧并线。

示例地，当目标车辆的第一方向为向左时，其行驶意图应再结合此时目标车辆所处的地形位置进行精确判断，例如当前车辆处于单向行驶的四车道的中间车道时，说明目标车辆的行驶意图为左侧并线，而非左转；或者例如当前车辆处于双向车道的最左侧车道，并且处于可左转的车道区域时，说明目标车辆的行驶意图为左转，也有可能是掉头，左转和掉头两种情况下对于当前车辆的行驶决策判断结果并无影响，因此不做区分，将掉头情况归于左转。当确定了目标车辆的行驶意图后，再根据不同的行驶意图，进而确定当前车辆的行驶决策，也就是进行步骤1053或者步骤1054。

步骤1053，当目标车辆的行驶意图为左转，或者左侧并线时，确定当前车辆不进行左侧超车。

步骤1054，当目标车辆的行驶意图为右转，或者右侧并线时，确定当前车辆不进行右侧超车。

示例地，当目标车辆向左转时，为了提高车辆行驶的安全性，当前车辆应不进行左侧超车，让出左侧车道。

综上所述，本公开所提供的车辆行驶意图的判断方法，通过采集当前车辆的前方图像，再在前方图像中确定目标车辆的图像之后对目标车辆的图像进行图像识别，确定目标车辆的图像中属于目标车辆的两侧尾灯的图像；根据两侧尾灯的图像确定两侧尾灯是否存在闪烁；当两侧尾灯存在闪烁时，根据两侧尾灯的闪烁状态确定目标车辆的行驶意图。本公开所提供的技术方案能够在不添加复杂的硬件，节约成本的条件下，实现对目标车辆的两侧尾灯实现准确的识别，从而能够准确的识别该目标车辆的行驶意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断装置的框图，该装置400可以用于执行图1～图3任一所述的方法。参见图4，该装置400包括：

采集模块410，用于采集当前车辆的前方图像。

图像确定模块420，用于在前方图像中确定目标车辆的图像，目标车辆是当前车辆正前方的车辆。

图像识别模块430，用于对目标车辆的图像进行图像识别，确定目标车辆的图像中属于目标车辆的两侧尾灯的图像。

闪烁识别模块440，用于根据两侧尾灯的图像确定两侧尾灯是否存在闪烁。

行驶意图确定模块450，用于当两侧尾灯存在闪烁时，根据两侧尾灯的闪烁状态确定目标车辆的行驶意图。

可选的，前方图像包括当前车辆前方的视频，或者当前车辆前方的连续拍摄的照片。

可选的，图5是根据一示例性实施例示出的一种图像确定模块的框图，如图5所示，该图像确定模块420，包括：

图像确定子模块421，用于在前方图像中确定当前车辆的正前方区域的图像。

图像特征提取子模块422，用于对正前方区域的图像进行图像分析处理，提取正前方区域的图像的特征属性。

车辆图像确定子模块423，用于将正前方区域的图像的特征属性与预先设置的用于车辆识别的样本库中的所有特征属性进行比对，确定目标车辆的图像。

可选的，图6是根据一示例性实施例示出的一种行驶意图确定模块的框图，如图6所示，该行驶意图确定模块450，包括：

转向灯识别子模块451，用于当两侧尾灯的状态为单侧尾灯闪烁时，确定目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯。

行驶意图确定子模块452，用于根据当前闪烁的尾灯所指示的第一方向，以及地图信息确定目标车辆的行驶意图。

其中，当前闪烁的尾灯为左侧尾灯时，第一方向为向左，行驶意图包括：左转，或者左侧并线，当前闪烁的尾灯为右侧尾灯时，第一方向为向右，所述行驶意图包括：右转，或者右侧并线。

可选的，该转向灯识别子模块451，用于：

当两侧尾灯的状态为单侧尾灯闪烁时，获取单侧尾灯闪烁的闪烁频率。

当闪烁频率属于预设的第一闪烁频率范围内时，确定目标车辆当前闪烁的尾灯为转向灯。

可选的，图7是根据一示例性实施例示出的一种车辆行驶意图的判断装置的框图，如图7所示，该装置400还包括策略确定模块460，用于：

当目标车辆的行驶意图为左转，或者左侧并线时，确定当前车辆不进行左侧超车。

当目标车辆的行驶意图为右转，或者右侧并线时，确定当前车辆不进行右侧超车。

综上所述，本公开所提供的车辆行驶意图的判断装置，通过采集当前车辆的前方图像，再在前方图像中确定目标车辆的图像之后对目标车辆的图像进行图像识别，确定目标车辆的图像中属于目标车辆的两侧尾灯的图像；根据两侧尾灯的图像确定两侧尾灯是否存在闪烁；当两侧尾灯存在闪烁时，根据两侧尾灯的闪烁状态确定目标车辆的行驶意图。本公开所提供的技术方案能够简便快捷的判断出前方车辆的行驶意图，并结合确定当前车辆的行驶决定，辅助驾驶提高行驶安全性，无需添加复杂的硬件，节约成本且便于实现。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。