紅綠燈識別是實現(xiàn)自動駕駛能力最為關鍵的一環(huán),現(xiàn)實的紅綠燈位置、朝向并無規(guī)律可言,想在圖像中找到隨機懸掛在路口的紅綠燈卻并不是一件容易的事情。那么面對紅綠燈識別這些難點,該如何解決呢?紅綠燈廠家與大家一塊分享。
通過感知去識別紅綠燈,有一種舍身取義的感覺,效果一般,適應性差,條件允許的話,能裝V2X就裝V2X,多個備份冗余,V2X > 高精度地圖 > 感知識別。若碰上GPS信號弱的時候,感知識別可以出場了,大部分情況,V2X足以覆蓋掉大部分的場景。感知方案的具體實現(xiàn)主要為紅綠燈數(shù)據(jù)集采集,標簽處理,檢測模型訓練,算法部署,追蹤后端優(yōu)化,接口開發(fā)。
紅綠燈廠家介紹道:在我們日常生活中不起眼但是在城市道路不可或缺的紅綠燈,要達到量產(chǎn)級別的檢測識別,難度是相當大的,涉及到不同地區(qū)的場景,光照條件的影響,多種技術的融合多相機的融合等,難度遠遠超過車輛行人的檢測,所以紅綠燈問題難度大,棘手,又是在復雜城區(qū)智能駕駛不可回避的一個問題。通過單車智能的方式去感知紅綠燈難度太大,而且不能保證100%的識別成功率,紅綠燈的誤識別后果影響很嚴重,所以智能交通基礎設施建設需要及時跟上,包括紅綠燈的智能化、動態(tài)道路分配、智能路網(wǎng)設計等;這就需要得到城市政府部門的支持,能夠獲得城市路網(wǎng)的檢測數(shù)據(jù),同時對獲得到數(shù)據(jù)的分析能力,高頻次的流動車的數(shù)據(jù),位置信息,需要極佳的信號燈控制算法及產(chǎn)品才能把優(yōu)勢發(fā)揮出來。