技术摘要：
本申请提出一种红绿灯的识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质，涉及无人驾驶技术领域，其中，方法包括：获取红绿灯当前时刻的当前候选颜色状态，获取各历史时刻的历史候选颜色状态和对应的识别概率，根据各历史时刻的历史候选颜色状态和对应的识别概率、颜色状态  全部
背景技术：
随着社会和经济的快速发展，无人驾驶车辆越来越受到人们的关注，原因在于无 人驾驶车辆能够减少交通事故导致的人员伤亡，并且可以替代驾驶员完成特殊的作业。而 在无人驾驶领域，准确识别路口的红绿灯颜色，对于交通安全至关重要。 相关技术中，通常是采用基于深度学习的模型对红绿灯的当前颜色状态进行识 别，但是利用模型识别，无法确保每一帧的识别结果都是正确的，从而模型识别结果的准确 度无法保证。
技术实现要素：
提供了一种用于跨模态处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。 根据第一方面，提供了一种红绿灯的识别方法，通过引入当前识别结果的相关的 信息，即历史时刻的识别结果和颜色状态转换矩阵，确定当前的识别结果，提高了红绿灯识 别的准确度，解决现有技术中单纯依靠模型识别的结果，红绿灯识别准确度较低的技术问 题。 本申请的第二方面提出一种红绿灯的识别装置。 本申请的第三方面提出一种电子设备。 本申请的第四方面提出一种非临时性计算机可读存储介质。 本申请第一方面实施例提出了一种红绿灯的识别方法，包括： 获取红绿灯当前时刻的当前候选颜色状态； 获取各历史时刻的历史候选颜色状态和对应的识别概率； 根据所述各历史时刻的历史候选颜色状态和对应的识别概率、颜色状态转换矩阵 以及所述当前候选颜色状态，生成所述红绿灯的颜色状态序列； 根据所述红绿灯的颜色状态序列，确定所述红绿灯的当前颜色状态。 本申请第二方面实施例提出了一种红绿灯的识别装置，包括： 获取模块，用于获取红绿灯当前时刻的当前候选颜色状态，以及获取各历史时刻 的历史候选颜色状态和对应的识别概率； 生成模块，还用于根据所述各历史时刻的历史候选颜色状态和对应的识别概率、 颜色状态转换矩阵以及所述当前候选颜色状态，生成所述红绿灯的颜色状态序列； 确定模块，用于根据所述红绿灯的颜色状态序列，确定所述红绿灯的当前颜色状 态。 本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储 器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如第一方面所 5 CN 111582030 A 说　明　书 2/12 页 述的红绿灯的识别方法。 本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计 算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的红绿灯的识别方法。 本申请实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果： 获取红绿灯当前时刻的当前候选颜色状态，获取各历史时刻的历史候选颜色状态 和对应的识别概率，根据各历史时刻的历史候选颜色状态和对应的识别概率、颜色状态转 换矩阵以及当前候选颜色状态，生成红绿灯的颜色状态序列，通过引入当前识别结果的相 关的信息，即历史时刻的识别结果和颜色状态转换矩阵，确定当前的识别结果，提高了红绿 灯识别的准确度。 应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特 征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。 附图说明 附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中： 图1为本申请实施例所提供的一种红绿灯的识别方法的流程示意图； 图2为本申请实施例提供的另一种红绿灯的识别方法的流程示意图； 图3为本申请提供的各历史时刻的候选颜色状态示意图； 图4为本申请提供的各候选路径的示意图； 图5为本申请实施例提供的颜色状态转换矩阵示意图； 图6为本申请实施例提供的又一种红绿灯的识别方法的流程示意图； 图7为本申请实施例提供的再一种红绿灯的识别方法的流程示意图； 图8为本申请实施例提供的一种红绿灯的识别装置的结构示意图；以及 图9为本申请实施例提供的的红绿灯的识别方法的电子设备的框图。