技术特征：
1.一种交通信号灯识别方法，包括：对待识别图像进行识别，得到所述交通信号灯的第一位置信息；响应于所述第一位置信息指示了所述交通信号灯中的一部分的位置，基于所述第一位置信息和至少一个第二位置信息彼此之间的相对位置关系，从所述至少一个第二位置信息中确定目标位置信息，其中，所述第二位置信息指示了所述交通信号灯的位置；以及针对所述待识别图像中与所述目标位置信息对应的第一图像区域，对所述第一图像区域进行识别，得到所述交通信号灯的颜色。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取针对所述交通信号灯的多个初始图像；处理所述多个初始图像，得到针对所述交通信号灯的至少一个平均位置信息；以及将所述至少一个平均位置信息，作为所述至少一个第二位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述处理所述多个初始图像，得到针对所述交通信号灯的至少一个平均位置信息包括：对所述多个初始图像进行图像识别，得到针对所述交通信号灯的多个初始位置信息，其中，所述初始位置信息指示了所述交通信号灯的位置；基于所述多个初始位置信息彼此之间的相对位置关系，对所述多个初始位置信息进行划分，得到至少一个分组；以及针对所述至少一个分组中的每个分组，基于所述分组中的初始位置信息，得到所述平均位置信息。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述初始位置信息包括检测框的位置信息；所述基于所述分组中的初始位置信息，得到所述平均位置信息包括：基于所述分组中每个检测框的中心点的位置信息，计算得到参考中心点的位置信息；基于参考中心点的位置信息和基准检测框的位置信息，确定平均检测框的位置信息，其中，所述基准检测框是基于基准图像所确定的针对所述交通信号灯的检测框；以及基于所述平均检测框的位置信息，确定所述平均位置信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述平均检测框的位置信息，确定所述平均位置信息包括：针对与所述多个分组一一对应的多个平均检测框的位置信息，将所述多个平均检测框的位置信息分别与所述基准检测框的位置信息进行匹配，得到匹配结果；以及基于所述匹配结果，对所述多个平均检测框进行删除操作，将剩余的平均检测框的位置信息作为所述平均位置信息。6.根据权利要求1
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5中任意一项所述的方法，还包括：响应于所述第一位置信息指示了所述交通信号灯的位置，确定所述第一位置信息与所述至少一个第二位置信息彼此之间的相对位置关系；针对所述至少一个第二位置信息中的任意一个，响应于任意一个第二位置信息表征的位置与所述第一位置信息表征的位置之间的距离小于预设距离，从所述待识别图像中确定与所述第一位置信息对应的第二图像区域；以及对所述第二图像区域进行识别，得到所述交通信号灯的颜色。7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
响应于任意一个第二位置信息表征的位置与所述第一位置信息表征的位置之间的距离大于或等于预设距离，对新增图像进行识别，得到新增的位置信息；基于所述第一位置信息和所述新增的位置信息，得到新增的平均位置信息；以及将新增的平均位置信息添加至所述至少一个第二位置信息中。8.根据权利要求1
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7中任意一项所述的方法，其中，所述对所述第一图像区域进行识别，得到所述交通信号灯的颜色包括以下至少一项：基于所述第一图像区域中部分像素的像素值，确定所述交通信号灯的颜色；以及基于所述第一图像区域中像素的分布，确定所述交通信号灯的颜色。9.一种交通信号灯识别装置，包括：第一识别模块，用于对待识别图像进行识别，得到所述交通信号灯的第一位置信息；第一确定模块，用于响应于所述第一位置信息指示了所述交通信号灯中的一部分的位置，基于所述第一位置信息和至少一个第二位置信息彼此之间的相对位置关系，从所述至少一个第二位置信息中确定目标位置信息，其中，所述第二位置信息指示了所述交通信号灯的位置；以及第二识别模块，用于针对所述待识别图像中与所述目标位置信息对应的第一图像区域，对所述第一图像区域进行识别，得到所述交通信号灯的颜色。10.根据权利要求9所述的装置，还包括：获取模块，用于获取针对所述交通信号灯的多个初始图像；处理模块，用于处理所述多个初始图像，得到针对所述交通信号灯的至少一个平均位置信息；以及第二确定模块，用于将所述至少一个平均位置信息，作为所述至少一个第二位置信息。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述处理模块包括：识别子模块，用于对所述多个初始图像进行图像识别，得到针对所述交通信号灯的多个初始位置信息，其中，所述初始位置信息指示了所述交通信号灯的位置；划分子模块，用于基于所述多个初始位置信息彼此之间的相对位置关系，对所述多个初始位置信息进行划分，得到至少一个分组；以及第一确定子模块，用于针对所述至少一个分组中的每个分组，基于所述分组中的初始位置信息，得到所述平均位置信息。12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述初始位置信息包括检测框的位置信息；所述第一确定子模块包括：计算单元，用于基于所述分组中每个检测框的中心点的位置信息，计算得到参考中心点的位置信息；第一确定单元，用于基于参考中心点的位置信息和基准检测框的位置信息，确定平均检测框的位置信息，其中，所述基准检测框是基于基准图像所确定的针对所述交通信号灯的检测框；以及第二确定单元，用于基于所述平均检测框的位置信息，确定所述平均位置信息。13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述第二确定单元包括：匹配子单元，用于针对与所述多个分组一一对应的多个平均检测框的位置信息，将所述多个平均检测框的位置信息分别与所述基准检测框的位置信息进行匹配，得到匹配结
果；以及删除子单元，用于基于所述匹配结果，对所述多个平均检测框进行删除操作，将剩余的平均检测框的位置信息作为所述平均位置信息。14.根据权利要求9
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13中任意一项所述的装置，还包括：第三确定模块，用于响应于所述第一位置信息指示了所述交通信号灯的位置，确定所述第一位置信息与所述至少一个第二位置信息彼此之间的相对位置关系；第四确定模块，用于针对所述至少一个第二位置信息中的任意一个，响应于任意一个第二位置信息表征的位置与所述第一位置信息表征的位置之间的距离小于预设距离，从所述待识别图像中确定与所述第一位置信息对应的第二图像区域；以及第三识别模块，用于对所述第二图像区域进行识别，得到所述交通信号灯的颜色。15.根据权利要求14所述的装置，还包括：第四识别模块，用于响应于任意一个第二位置信息表征的位置与所述第一位置信息表征的位置之间的距离大于或等于预设距离，对新增图像进行识别，得到新增的位置信息；第五确定模块，用于基于所述第一位置信息和所述新增的位置信息，得到新增的平均位置信息；以及添加模块，用于将新增的平均位置信息添加至所述至少一个第二位置信息中。16.根据权利要求9
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15中任意一项所述的装置，其中，所述第二识别模块包括以下至少一项：第二确定子模块，用于基于所述第一图像区域中部分像素的像素值，确定所述交通信号灯的颜色；以及第三确定子模块，用于基于所述第一图像区域中像素的分布，确定所述交通信号灯的颜色。17.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1
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8中任一项所述的方法。18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1
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8中任一项所述的方法。19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1
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8中任一项所述的方法。20.一种路侧设备，包括如权利要求17所述的电子设备。21.一种云控平台，包括如权利要求17所述的电子设备。22.一种车路协同系统，包括如权利要求20所述的路侧设备和自动驾驶车辆，其中，所述路侧设备，用于将所述交通信号灯的颜色发送给所述自动驾驶车辆；所述自动驾驶车辆，用于根据所述交通信号灯的颜色进行自动驾驶。
技术总结
本公开公开了一种交通信号灯识别方法、装置、设备、介质和产品，涉及智能交通领域，尤其涉及自动驾驶、图像处理等领域。交通信号灯识别方法包括：对待识别图像进行识别，得到交通信号灯的第一位置信息；响应于第一位置信息指示了交通信号灯中的一部分的位置，基于第一位置信息和至少一个第二位置信息彼此之间的相对位置关系，从至少一个第二位置信息中确定目标位置信息，其中，第二位置信息指示了交通信号灯的位置；针对待识别图像中与目标位置信息对应的第一图像区域，对第一图像区域进行识别，得到交通信号灯的颜色。得到交通信号灯的颜色。得到交通信号灯的颜色。
技术研发人员：刘博
受保护的技术使用者：阿波罗智联（北京）科技有限公司
技术研发日：2021.06.17
技术公布日：2021/9/17