1.一种信号灯识别并分组的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号灯识别并分组的方法，其特征在于，所述循环神经网络模型为双向门循环单元模型，所述将所述多张待识别的连续帧信号灯图像作为循环神经网络模型的输入，对每帧信号灯图像中的每个待识别信号灯的角点进行识别，得到每帧信号灯图像中的每个待识别信号灯的每个角点的位置热图和嵌入向量，包括：
3.根据权利要求2所述的信号灯识别并分组的方法，其特征在于，所述基于所述每帧信号灯图像中的每个待识别信号灯的每个角点的位置热图和嵌入向量确定所述每帧信号灯图像中每个待识别信号灯的四个角点，包括：
4.根据权利要求3所述的信号灯识别并分组的方法，其特征在于，所述根据所述每个待识别信号灯的四个角点和所述嵌入向量，确定所述多张待识别的连续帧信号灯图像中属于同一待识别信号灯的信号灯区域，包括：
5.根据权利要求2所述的信号灯识别并分组的方法，其特征在于，所述基于所述角点的位置热图，生成各待识别信号灯的各个角点的嵌入向量，包括：
6.一种信号灯识别并分组的装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的信号灯识别并分组的装置，其特征在于，所述信号灯识别模块用于：
8.根据权利要求6所述的信号灯识别并分组的装置，其特征在于，所述信号灯分组模块用于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。