【嘉德点评】百度发明的交通灯识别方法，通过在交通灯上形成条码，无人驾驶车辆在行驶过程中实时采集图像，可识别所采集图像中是否包括交通灯的条码。这样就可以快速准确的识别出交通灯，并根据条码获取交通灯表达的交通信号信息，不需要进行大量的计算，节省了系统资源，也能够提高无人驾驶车辆的安全性和可靠性。
集微网消息，5月15日，北京智优沃科技有限公司正式加入百度Apollo智能交通生态，基于自身在智能交通产业培育和招商领域的积累，与百度Apollo达成资源与优势互补，共同助力城市智能交通建设快速发展。
无人驾驶车辆是一种依靠车内以计算机系统为主的智能设备来实现无人驾驶的车辆，集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶车辆作为未来车辆的发展方向，已经被世界各国广泛地研究。
无人驾驶车辆需要通过摄像头、激光雷达等传感器感应环境，而对于交通灯，无人驾驶车辆需要在行驶过程中从采集的图像中实时的去识别前方是否存在交通灯，并且在识别到交通灯后获取交通信号信息，才能根据交通信号信息对无人驾驶车辆进行控制。
而目前交通灯的种类、形状有多种多样，造成无人驾驶车辆在识别交通灯时需要进行大量的计算，消耗系统资源，并且存在无法准确识别交通灯的情况，存在一定的安全隐患。
因此百度在18年12月10日申请了一项名为“交通灯、交通灯识别方法、装置、设备及存储介质”的发明专利（申请号：201811501707.5），申请人为百度在线网络技术（北京）有限公司。
根据目前公开的专利资料，让我们一起来看看这项交通灯识别方案吧。
如上图所示为交通灯的示意图，其中包括交通灯本体11和本体上形成有条码12，条码用于在无人驾驶车辆在扫描到条码后识别出交通灯，并获取交通灯表达的交通信号信息，例如交通灯颜色信息，交通灯颜色信息可以根据条码与颜色的对应关系获取，例如无人驾驶车辆通过解析识别出条码图案为第一条码，则直接确定该条码对应的颜色是红色。
通过在交通灯本体上形成条码，例如条形码、二维码或者其他条码，即使对于不同的交通灯，只要无人驾驶车辆在扫描到条码后，即可识别出交通灯，进而可以根据条码获取交通灯表达的交通信号信息。
同时值得说明的是，交通灯是通过具有镂空区域的灯罩对光源发出的光进行遮挡而形成预定的条码，可以将镂空部分可以视为通常条码中的黑色像素部分，非镂空部分视为白色像素部分，当然也可把镂空部分作为白色像素部分，非镂空部分作为黑色像素部分。这样就可以利用现有的材料进行改进。
如上图所示为无人驾驶车辆交通灯识别方法流程图，首先，无人驾驶车辆在行驶过程中实时采集图像，可以通过摄像头采集图像，当然也可另设条码扫描设备，通过条码扫描设备采集图像。
其次，识别图像中是否包括带有条码的交通灯上的条码，无人驾驶车辆识别所采集的图像中是否包含交通灯上的条码，若包含则说明前方道路设置有交通灯，若不包含则说明前方无交通灯。
最后，若图像中包含交通灯上的条码，则识别出交通灯并根据条码获取交通灯表达的交通信号信息。
例如假设交通灯通过LED阵列形成条码，显示不同颜色时形成不同的条码，如交通灯为红灯时显示第一条码的图案，交通灯为绿色时显示第二条码的图案，交通灯为黄灯时显示第三条码的图案。无人驾驶车辆可解析条码获取交通灯表达的交通信号信息，例如交通灯颜色信息。
除此之外，还可以根据不同配置的无人驾驶车辆进行不同的适配，若无人驾驶车辆中仅能识别黑白两色的条码，可将采集到的条码的图像进行颜色转换，将条码转换为黑白两色条码。根据条码获取交通灯表达的交通信号信息前，还可以对条码进行颜色转换，根据完成颜色转换的条码获取交通灯表达的交通信号信息。
最后我们再来看看这种无人驾驶车辆的灯光识别模块的硬件结构示意图。
如上图所示为无人驾驶车辆交通灯识别装置的结构图，可以看到无人驾驶车辆交通灯识别装置主要包括采集模块31以及处理模块32。采集模块用于在行驶过程中实时采集图像，处理模块用于识别图像中是否包括带有条码的交通灯上的条码。
以上就是百度发明的交通灯识别方法，通过在交通灯上形成条码，无人驾驶车辆在行驶过程中实时采集图像，可识别所采集图像中是否包括交通灯的条码。这样就可以快速准确的识别出交通灯，并根据条码获取交通灯表达的交通信号信息，不需要进行大量的计算，节省了系统资源，也能够提高无人驾驶车辆的安全性和可靠性！
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（校对/holly）
