ОБНАРУЖЕНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ СВЕТОФОРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ И ГЛУБИННОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Способ, содержащий этапы, на которых
преобразуют кадр RGB в кадр HSV;
фильтруют канал насыщенности кадра HSV по меньшей мере одним пороговым значением для получения по меньшей мере одного кадра насыщенности;
извлекают по меньшей мере один контур из по меньшей мере одного кадра насыщенности;
вырезают первую часть кадра RGB, причем первая часть охватывает зону, включающую в себя по меньшей мере один контур; и
классифицируют посредством искусственной нейронной сети первую часть.
2. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере одно пороговое значение содержит множество пороговых значений.
3. Способ по п. 2, в котором по меньшей мере один кадр насыщенности содержит множество кадров насыщенности.
4. Способ по п. 3, в котором
этап фильтрации содержит этап, на котором фильтруют канал насыщенности множеством пороговых значений для получения множества кадров насыщенности; и
множество пороговых значений распределены по области определения канала насыщенности.
5. Способ по п. 4, в котором по меньшей мере один контур содержит множество контуров.
6. Способ по п. 5, в котором множество контуров содержит все контуры, найденные во множестве кадров насыщенности.
7. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этап, на котором фильтруют множество контуров по размеру.
8. Способ по п. 7, в котором этап фильтрации множества контуров содержит этап, на котором регистрируют множество контуров по форме.
9. Способ по п. 8, в котором
этап фильтрации множества контуров содержит этап, на котором идентифицируют подмножество из множества контуров;
причем каждый контур из подмножества имеет форму и размер, соответствующие таковым у светофора; и
по меньшей мере один контур включен в подмножество.
10. Способ по п. 9, в котором
этап классификации содержит этап, на котором определяют количественный показатель сходства между первой частью и каждым классом из множества классов; и
множество классов включает в себя класс без светофора,
класс красного сигнала светофора,
класс зеленого сигнала светофора и
класс желтого сигнала светофора.
11. Способ, содержащий этапы, на которых
принимают посредством компьютерной системы на борту транспортного средства кадр RGB, захваченный камерой переднего обзора транспортного средства;
сравнивают посредством компьютерной системы первую часть кадра RGB с пороговым значением интенсивности; и
обрабатывают посредством компьютерной системы кадр RGB согласно первому процессу, когда первая часть имеет интенсивность выше порогового значения интенсивности, и согласно второму, отличному процессу, когда первая часть имеет интенсивность ниже порогового значения интенсивности, при этом первый процесс содержит этапы, на которых:
преобразуют кадр RGB в кадр HSV,
фильтруют канал насыщенности кадра HSV по меньшей мере одним пороговым значением для получения по меньшей мере одного кадра насыщенности,
извлекают по меньшей мере один первый контур из по меньшей мере одного кадра насыщенности,
вырезают вторую часть кадра RGB, причем вторая часть охватывает первую зону, включающую в себя по меньшей мере один первый контур, и
определяют количественный показатель сходства между второй частью и каждым классом из множества классов, которое включает в себя класс без светофора, класс красного сигнала светофора, класс зеленого сигнала светофора и класс желтого сигнала светофора.
12. Способ по п. 11, дополнительно содержащий этап, на котором управляют торможением транспортного средства в соответствии с результатом этапа определения.
13. Способ по п. 12, в котором второй процесс обработки содержит этап, на котором преобразуют кадр RGB в кадр LAB.
14. Способ по п. 13, в котором второй процесс обработки дополнительно содержит этап, на котором фильтруют канал «A» кадра LAB по меньшей мере одним пороговым значением для получения по меньшей мере одного кадра «A».
15. Способ по п. 14, в котором второй процесс обработки дополнительно содержит этап, на котором извлекают по меньшей мере один второй контур из по меньшей мере одного кадра «A».
16. Способ по п. 15, в котором второй процесс обработки дополнительно содержит этап, на котором вырезают третью часть кадра RGB, причем третья часть охватывает вторую зону, включающую в себя по меньшей мере один второй контур.
17. Способ по п. 16, в котором второй процесс обработки дополнительно содержит этап, на котором определяют количественный показатель сходства между третьей частью и каждым классом из множества классов.
18. Система, содержащая
транспортное средство;
по меньшей мере одну камеру переднего обзора, прикрепленную к транспортному средству;
по меньшей мере один процессор, расположенный на борту транспортного средства; и
память, функционально присоединенную к по меньшей мере одному процессору, причем память хранит
модуль машинного зрения, запрограммированный (1) принимать кадр RGB, захваченный по меньшей мере одной камерой переднего обзора, (2) сравнивать первую часть кадра RGB с пороговым значением интенсивности и (3) обрабатывать кадр RGB согласно первому процессу, когда первая часть имеет интенсивность выше порогового значения интенсивности, и согласно второму, отличному процессу, когда первая часть имеет интенсивность ниже порогового значения интенсивности,
модуль машинного зрения, в котором первый процесс содержит (1) преобразование кадра RGB в кадр HSV, (2) фильтрацию канала насыщенности кадра HSV по меньшей мере одним пороговым значением для получения по меньшей мере одного кадра насыщенности, (3) извлечение по меньшей мере одного первого контура из по меньшей мере одного кадра насыщенности и (4) вырезку второй части кадра RGB, причем вторая часть охватывает первую зону, включающую в себя по меньшей мере один первый контур, и
модуль нейронной сети, запрограммированный определять количественный показатель сходства между второй частью и каждым классом из множества классов, которое включает в себя класс без светофора, класс красного сигнала светофора, класс зеленого сигнала светофора и класс желтого сигнала светофора.
19. Система по п. 18, в которой память дополнительно содержит модуль управления, запрограммированный управлять торможением транспортного средства в соответствии с определениями, произведенными модулем нейронной сети.
20. Система по п. 19, в которой
второй процесс содержит:
преобразование кадра RGB в кадр LAB,
фильтрацию канала «A» кадра LAB по меньшей мере одним пороговым значением для получения по меньшей мере одного кадра «A»,
извлечение по меньшей мере одного второго контура из по меньшей мере одного кадра «A», и
вырезку третьей части кадра RGB, причем третья часть охватывает вторую зону, включающую в себя по меньшей мере один второй контур; и
нейронная сеть дополнительно запрограммирована определять количественный показатель сходства между третьей частью и каждым классом из множества классов.