本技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种交通灯的遮挡状态识别方法、装置和电子设备。

　　1、交通灯识别是实现自动驾驶的必备能力。由于激光雷达无法识别颜色，不能进行交通灯识别，v2n(vehicle-to-network，车与网络)信号也难以覆盖所有路口，且信号往往有延迟。因此，自动驾驶车辆最可靠的交通灯识别能力来自于视觉感知。

　　2、但在某些场景下，一些大型卡车、巴士等车辆的存在可能会遮挡自动驾驶车辆的摄像头，导致自动驾驶车辆误以为该路口无交通灯而向前行驶，进而可能出现闯红灯的情况，严重时还可能引发交通事故。如图1所示，提供了一种路口的交通灯被遮挡前后的对比示意图。

　　3、解决上述问题的关键在于视觉感知系统能够及时准确地判断出摄像头中的交通灯是否处于被遮挡的状态，从而便于规划控制系统可以根据自动驾驶车辆的当前位置进行减速或刹停，避免引发交通事故，然而现有技术中对于交通灯遮挡情况的判断不够准确，误判的可能性较高。

　　1、本技术实施例提供了一种交通灯的遮挡状态识别方法、装置和电子设备，以提高交通灯遮挡情况识别的准确性，辅助自动驾驶车辆的规划控制系统做出正确决策。

　　3、第一方面，本技术实施例提供一种交通灯的遮挡状态识别方法，其中，所述方法包括：

　　4、获取当前帧的道路图像，并利用预设目标检测模型对所述当前帧的道路图像进行目标检测，得到当前帧的目标检测结果；

　　5、根据所述当前帧的道路图像获取对应的高精地图数据以及上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果；

　　6、基于所述上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果，利用所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略；

　　7、利用所述当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略识别当前帧的交通灯的遮挡状态，得到当前帧的交通灯的遮挡状态识别结果。

　　8、可选地，所述基于所述上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果，利用所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略包括：

　　9、若所述上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果为无遮挡状态，则根据所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定当前帧的交通灯的第一遮挡状态识别策略；

　　10、若所述上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果为有遮挡状态，则根据所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定当前帧的交通灯的第二遮挡状态识别策略。

　　11、可选地，所述当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略为第一遮挡状态识别策略，所述利用所述当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略识别当前帧的交通灯的遮挡状态包括：

　　12、根据所述当前帧的目标检测结果确定是否触发预设可遮挡目标的约束条件；

　　13、在触发所述预设可遮挡目标的约束条件的情况下，根据所述当前帧的目标检测结果和道路图像的预设感兴趣区域确定是否触发预设感兴趣区域的约束条件；

　　14、根据所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定是否触发交通灯数量的约束条件；

　　15、在触发所述预设感兴趣区域的约束条件以及所述交通灯数量的约束条件的情况下，根据所述当前帧的目标检测结果和所述道路图像的预设感兴趣区域以及所述高精地图数据确定是否触发相对位置的约束条件；

　　16、在触发所述相对位置的约束条件的情况下，确定所述当前帧的交通灯的遮挡状态为有遮挡状态；

　　18、可选地，所述根据所述当前帧的目标检测结果确定是否触发预设可遮挡目标的约束条件包括：

　　19、根据所述当前帧的目标检测结果确定当前帧的道路图像中是否检测出预设可遮挡目标；

　　22、可选地，所述目标检测结果包括预设可遮挡目标的检测框，所述在触发预设可遮挡目标的约束条件的情况下，根据所述当前帧的目标检测结果和道路图像的预设感兴趣区域确定是否触发预设感兴趣区域的约束条件包括：

　　23、确定所述预设可遮挡目标的检测框在所述当前帧的道路图像中的高度占比；

　　24、确定所述预设可遮挡目标的检测框与所述道路图像的预设感兴趣区域是否存在交集；

　　25、若所述高度占比大于预设高度占比阈值，且所述预设可遮挡目标的检测框与所述道路图像的预设感兴趣区域存在交集，则将所述预设可遮挡目标的检测框作为感兴趣检测框，并确定触发所述预设感兴趣区域的约束条件；

　　27、可选地，所述根据所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定是否触发交通灯数量的约束条件包括：

　　28、根据所述当前帧的目标检测结果确定当前帧的道路图像中检测出的交通灯数量，以及所述高精地图数据确定当前帧的道路图像所对应路口的实际交通灯数量；

　　29、若当前帧的道路图像中检测出的交通灯数量小于所述实际交通灯数量，则确定触发所述交通灯数量的约束条件；

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　　31、可选地，所述在触发预设感兴趣区域的约束条件以及交通灯数量的约束条件的情况下，根据所述当前帧的目标检测结果和道路图像的预设感兴趣区域以及所述高精地图数据确定是否触发相对位置的约束条件包括：

　　32、根据所述当前帧的目标检测结果和道路图像的预设感兴趣区域确定感兴趣检测框的区域位置；

　　33、根据所述高精地图数据确定当前帧的道路图像所对应路口的交通灯的绝对位置，并将所述交通灯的绝对位置投影至所述当前帧的道路图像中，得到交通灯的投影位置；

　　34、确定所述感兴趣检测框的区域位置与所述交通灯的投影位置是否存在交集；

　　37、可选地，所述当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略为第二遮挡状态识别策略，所述利用所述当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略识别当前帧的交通灯的遮挡状态包括：

　　38、根据所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定是否触发交通灯数量的约束条件；

　　39、在未触发所述交通灯数量的约束条件的情况下，确定所述当前帧的交通灯的遮挡状态为无遮挡状态；

　　41、第二方面，本技术实施例还提供一种交通灯的遮挡状态识别装置，其中，所述装置包括：

　　42、目标检测单元，用于获取当前帧的道路图像，并利用预设目标检测模型对所述当前帧的道路图像进行目标检测，得到当前帧的目标检测结果；

　　43、获取单元，用于根据所述当前帧的道路图像获取对应的高精地图数据以及上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果；

　　44、确定单元，用于基于所述上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果，利用所述当前帧的目标检测结果和所述高精地图数据确定当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略；

　　45、识别单元，用于利用所述当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略识别当前帧的交通灯的遮挡状态，得到当前帧的交通灯的遮挡状态识别结果。

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　　48、被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述之任一所述方法。

　　49、第四方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行前述之任一所述方法。

　　50、本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本技术实施例的交通灯的遮挡状态识别方法，先获取当前帧的道路图像，并利用预设目标检测模型对当前帧的道路图像进行目标检测，得到当前帧的目标检测结果；然后根据当前帧的道路图像获取对应的高精地图数据以及上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果；之后基于上一帧的交通灯的遮挡状态识别结果，利用当前帧的目标检测结果和高精地图数据确定当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略；最后利用当前帧的交通灯的遮挡状态识别策略识别当前帧的交通灯的遮挡状态，得到当前帧的交通灯的遮挡状态识别结果。本技术实施例的交通灯的遮挡状态识别方法基于上一帧的交通灯的遮挡状态的识别结果，结合目标检测结果和高精地图数据确定当前帧的识别策略，充分考虑了实际场景中的误差对于遮挡状态判断的影响，实现了准确的、高鲁棒性的交通灯的遮挡状态的判断，从而辅助自动驾驶车辆的规划控制系统做出正确决策。