一种信号灯配时信息处理方法、装置及车路协同系统与流程

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种信号灯配时信息处理方法、装置及车路协同系统。

背景技术：

随着车联网、5g、云计算等技术的发展，无人驾驶领域受到越来越多的关注。

虽然无人驾驶汽车行业发展迅速，但是，当前无人驾驶的技术路线主要依赖汽车设备自身的传感与决策，车内放置有庞大的计算系统，但依然无法完美满足自动驾驶的各项需求，尤其是对安全上的需求。另外，智能汽车自身的承载压力也极大，成本昂贵。由于当前无人车需要自感知、自决策，因此对环境感知和识别能力要求极高。

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。当车辆快要到达路口时，需要根据当前的信号灯颜色，判断通过还是等待。如果由无人车自身进行识别判断，无人车需要接近路口时才能采集到信号灯图像进行识别，再判断信号灯颜色以确定是通过还是停车等待。这样，由于无人车识别需要靠近路口才能实现，如果识别处理不及时或者出现变灯，容易出现识别错误或决策错误，对交通安全有一定影响。

如果由路侧系统识别信号灯，固然可以提前将信号灯状态发送给无人车，但是基于现有技术无法实现，这是由于路侧系统无法接入公安交通管理局的信号灯控制系统，不能直接获取到信号灯数据。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种信号灯配时信息处理方法、装置及车路协同系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种信号灯配时信息处理方法，包括：

获取信号灯图像及图像拍摄时间；

从所述信号灯图像中识别信号灯状态，所述信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；

根据所述信号灯图像对应的图像拍摄时间和信号灯状态生成所述信号灯对应的配时信息。

可选的，所述获取信号灯图像，包括：

获取对信号灯进行拍摄得到的待测图像；

通过预先训练的信号灯识别模型从所述待测图像中识别所述信号灯，得到所述信号灯图像。

可选的，所述方法还包括：

为所述信号灯生成信号灯标识；

将所述信号灯标识与所述配时信息进行关联。

可选的，所述为所述信号灯生成信号灯标识，包括：

获取所述信号灯的位置信息，所述位置信息包括：所述信号灯所处的地理位置信息；

为所述信号灯的分配唯一的信号灯标识，所述信号灯标识与所述位置信息关联。

可选的，当所述待测图像中包括相同地理位置信息的至少两个信号灯时，所述位置信息还包括：所述信号灯朝向信息；

当所述待测图像中包括相同朝向的至少两个信号灯时，所述位置信息还包括：信号灯对应的车道信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种信号灯监测方法，包括：

获取对道路进行拍摄得到的道路图像及图像拍摄时间；

根据所述道路图像识别所述道路上第一信号灯对应的信号灯状态，所述信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；

获取所述第一信号灯对应的配时信息，所述配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成；

根据所述信号灯状态、图像拍摄时间及配时信息生成所述第一信号灯对应的第一监测信息。

可选的，所述方法还包括：

获取车辆的行驶信息，所述行驶信息包括行驶路线；

确定所述行驶路线在所述道路对应的第二信号灯；

确定所述第二信号灯对应的第二监测信息。

可选的，所述方法还包括：

当车辆符合预设提醒条件时，将所述第一监测信息和/或第二监测信息发送到所述车辆对应的终端。

可选的，所述第一监测信息或第二监测信息包括以下至少一项信息：

变灯时间；

变灯前后的信号灯状态；

变灯后信号灯状态的持续时间；

预设信号灯状态的起始时间。

可选的，所述确定所述第二信号灯对应的第二监测信息，包括：

根据所述行驶信息确定所述车辆到达所述道路的行驶时间，所述行驶信息还包括所述车辆的位置信息及行驶速度；

根据所述行驶时间、信号灯当前状态、图像拍摄时间及配时信息，生成所述车辆到达所述道路时所述第二信号灯对应的第二监测信息；

和/或，

所述确定所述第二信号灯对应的第二监测信息，包括：

从所述第一监测信息中选择所述第二信号灯对应的第二监测信息。

可选的，所述方法还包括：

根据所述图像拍摄时间及对应的信号灯状态更新所述配时信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种信号灯配时信息处理装置，包括：

获取模块，用于获取信号灯图像及图像拍摄时间；

识别模块，用于从所述信号灯图像中识别信号灯状态，所述信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；

生成模块，用于根据所述信号灯图像对应的图像拍摄时间和信号灯状态生成所述信号灯对应的配时信息。

第四方面，本申请实施例提供了一种信号灯监测装置，包括：

第一获取模块，用于获取对道路进行拍摄得到的道路图像及图像拍摄时间；

识别模块，用于根据所述道路图像识别所述道路上第一信号灯对应的信号灯状态，所述信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；

第二获取模块，用于获取所述第一信号灯对应的配时信息，所述配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成；

生成模块，用于根据所述信号灯状态、图像拍摄时间及配时信息生成所述第一信号灯对应的第一监测信息。

第五方面，本申请实施例提供了一种车路协同系统，包括：摄像装置和计算装置；

所述摄像装置，用于对道路进行拍摄，将拍摄到的道路图像及第一图像拍摄时间发送到所述计算装置；

所述计算装置，用于根据所述道路图像识别所述道路上第一信号灯对应的第一信号灯状态，所述第一信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；获取所述第一信号灯对应的第一配时信息，所述第一配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成；根据所述第一信号灯状态、图像拍摄时间及第一配时信息生成所述第一信号灯对应的第一监测信息。

可选的，所述摄像装置，用于对第一信号灯进行拍摄，将拍摄得到的信号灯图像及第二图像拍摄时间发送到所述计算装置；

所述计算装置，还用于从所述信号灯图像中识别第二信号灯状态；根据所述信号灯图像对应的第二图像拍摄时间和第二信号灯状态生成所述第一信号灯对应的第一配时信息。

可选的，所述计算装置，还用于根据所述道路图像识别所述第一信号灯对应的第三信号灯状态，根据所述第一图像拍摄时间及第三信号灯状态更新所述第一配时信息。

可选的，该系统还包括：位于车辆上的车载终端，

所述计算装置，用于将所述第一监测信息发送到所述车载终端；

所述车载终端，用于根据所述第一监测信息对所述车辆进行行驶控制。

第六方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行计算机程序时，实现上述方法步骤。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法步骤。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：对信号灯进行图像采集，通过图像识别的方式确定各个时间对应的信号灯状态，从而生成信号灯配时信息。这样，路侧系统无需接入公安交通管理局的信号灯控制系统，就可以获得信号灯配时信息，从而可以同时为多辆车提供信号灯提醒，避免车辆自身识别信号灯出现识别错误或决策错误，提高交通安全性。另外，由于车辆自身无需对信号灯进行识别，降低车辆的硬件成本和计算成本。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的部署示意图；

图2为本申请实施例提供的一种信号灯配时信息处理方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种信号灯监测方法的流程图；

图4为本申请另一实施例提供的一种信号灯监测方法的流程图；

图5为本申请实施例提供的一种信号灯配时信息处理装置的框图；

图6为本申请实施例提供的一种信号灯监测装置的框图；

图7为本申请实施例提供的一种车路协同系统的框图；

图8为本申请另一实施例提供的一种车路协同系统的框图；

图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例的方法，主要基于车辆协同的路侧系统实现。

车路协同，是指通过无线通讯方式，将交通系统中的所有元素与所有运载工具和路边基础设施连接起来，形成完整的、提供信息动态共享的系统。基于车路协同的路侧系统采集道路上的交通信息，使用边缘计算设备进行识别处理，以及时提供给车辆更加全面准确的辅助信息。

本申请实施例中，对道路上信号灯拍摄图片或视频，基于图像识别信号灯状态，如红灯状态、绿灯状态或黄灯状态，从而实现信号灯配时信息的生成及对信号灯的监测。

本实施例中，在道路上部署的路侧系统包括：对信号灯拍摄的摄像装置，摄像装置与边缘计算装置连接，而边缘计算装置可以直接与云服务器进行通信，或者，边缘计算装置可通过中央计算装置将数据量较大的图像数据传输到云服务器。其中，边缘计算装置可以为边缘计算工控机，中央计算装置可以为边缘计算工作站。

例如，路口处大多设有信号灯。图1为本申请实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的部署示意图。如图1所示，在路口，每一侧设有至少一个摄像装置10，摄像装置10朝向路口进行拍摄，从而可以拍摄到路口对侧的信号灯。每一侧设置的摄像装置10与一个边缘计算装置21连接。每个边缘计算装置21均与1个中央计算装置23连接。

例如，十字路口的每一侧设有2个摄像装置10，每一侧的2个摄像装置10与一个边缘计算装置21连接。该十字路口工设有4个边缘计算装置21，这4个边缘计算装置21均与1个中央计算装置23连接。

另外，摄像装置10和边缘计算装置21与以太网供电交换机41连接，中央计算装置23与核心以太网供电交换机42连接。

边缘计算装置21和中央计算装置23均可与云服务器连接，将图像识别结果或数据处理结果上传的云服务器，或接收云服务器下发的指令或数据。

下面对本发明实施例所提供的一种信号灯配时信息处理方法进行介绍。

图2为本申请实施例提供的一种信号灯配时信息处理方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤s11，获取信号灯图像及图像拍摄时间。

可选的，可以在预设时间段内采集信号灯图像，如在一周7×24小时内对信号灯拍摄视频，或在一周内以预设时间间隔如1秒对信号灯拍摄照片；还可以实时采集信号灯图像用于后续配时信息的生成。

步骤s12，从信号灯图像中识别信号灯状态，信号灯状态包括以下至少一种状态：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态。

可选的，从信号灯图像中识别信号灯状态包括但不限于以下方式：在rgb色彩空间分割交通信号灯，使用hough变换检测分割出的信号灯所在的圆形区域，从而确定信号灯状态；在lab色彩空间分割交通信号灯，使用模板匹配的方法识别信号灯状态；在hsv色彩空间中使用颜色直方图统计图像的h分量，确定信号灯状态；等等。具体识别过程在此不再赘述。

步骤s13，根据信号灯图像对应的图像拍摄时间和信号灯状态生成信号灯对应的配时信息。

可选的，配时信息包括：不同信号灯状态的时间配比，和/或，每个信号灯状态的起止时间。另外，对于同一信号灯来说，每天内不同时间段的配时信息可能不同，一周内周一至周五的配时信息相同，周六和周日的配时信息相同。节假日可能与周六日的配时信息相同，或采用其他配时信息。

本实施例中，对信号灯进行图像采集，通过图像识别的方式确定各个时间对应的信号灯状态，从而生成信号灯配时信息。这样，路侧系统无需接入公安交通管理局的信号灯控制系统，就可以获得信号灯配时信息，从而可以同时为多辆车提供信号灯提醒，避免车辆自身识别信号灯出现识别错误或决策错误，提高交通安全性。另外，由于车辆自身无需对信号灯进行识别，降低车辆的硬件成本和计算成本。

可选的，步骤s11包括：获取对信号灯进行拍摄得到的待测图像；通过预先训练的信号灯识别模型从待测图像中识别信号灯，得到信号灯图像。

其中，待测图像可以是与信号灯间隔一段距离的摄像装置对信号灯进行拍摄得到的视频或图片。信号灯可能仅占据待测图像的一部分，或者待测图像中包括多个信号灯，因此，需要从待测图像中识别出各个信号灯，并将每个信号灯对应的信号灯图像剪裁出来，以进行状态识别。

可选的，由于信号灯类型有多种，例如，根据信号灯对应的车道可以划分为：左转信号灯、右转信号灯、直行信号灯、人行道信号灯、自行车道信号灯等等；根据信号灯的显示样式可以有多种，如圆形灯、箭头、秒数、人形、自行车等等，也可基于此对信号灯类型进行划分。预先需要采集大量的不同类型信号灯的样本图像，基于卷积神经网络学习不同类型信号灯的特征信息，构建能够识别出各个类型信号灯的信号灯识别模型。

可选的，由于道路上信号灯数量很多，为了对各个信号灯进行区分，需要为信号灯分配不同的标识。该方法还包括：为信号灯生成信号灯标识；将信号灯标识与配时信息进行关联。

可选的，为了便于后续对信号灯进行定位监测，还可以将信号灯的位置信息与标识进行关联。上述为信号灯生成信号灯标识的操作包括：获取信号灯的位置信息，位置信息包括：信号灯所处的地理位置信息；为信号灯的分配唯一的信号灯标识，信号灯标识与位置信息关联。

可选的，当待测图像中包括相同地理位置信息的至少两个信号灯时，位置信息还包括：信号灯朝向信息。当待测图像中包括相同朝向的至少两个信号灯时，位置信息还包括：信号灯对应的车道信息。

例如，对于路口处来说，多个信号灯对应的地理位置信息可能均相同，为了对这些信号灯进行区分，可以进一步获取每个信号灯的朝向信息，如朝向南侧、东侧等等。如果每个朝向对应多个信号灯，则可进一步获取信号灯对应的车道信息，如南侧左侧第一车道，东侧左侧第二车道。

可选的，地理位置信息可以为gps定位数据、经纬度信息或其他形式的地理位置数据。朝向可以通过方向标记，如东、南、西、北、东南、西南、东北或西北等各个方向对应的字符。车道信息可以为预先设定对车道从左至右进行编号，如01、02、03、……。例如，某个信号灯的位置信息表示为39.9759059855-116.3176220896-n-02，其中，39.9759059855，116.3176220896表示该信号灯的经纬度信息，n表示其对应的朝向为北侧，02表示对应的从左起第2车道。

可选的，信号灯的地理位置信息可以预先通过位置测量设备测量得到。信号灯的朝向信息、信号灯的车道信息可以通过对待测图像进行分析得到。例如，通过图像上的道路名称标识等信息，可确定信号灯朝向。又例如，通过图像可确定信号灯对应最左侧车道，且最左侧车道上标有左转标识，则该信号的对应的车道信息为左转车道。再例如，通过信号灯识别模型还可识别信号灯类型，信号灯显示右转箭头，则该信号灯对应右转车道，信号灯显示人形，则该信号灯对应人行道，等等。若无法通过图像确定信号灯对应的朝向或车道，可以提醒人工进行标注。

可选的，信号灯标识可以为随机编号，但要保证其唯一性，且将信号灯标识、位置信息及配时信息相关联。

本实施例中，对于每个信号灯，都为其分配唯一标识，与其位置信息及配时信息关联，这样，后续可以准确地对信号灯进行定位监测，从而为车辆、用户提供准确地信号灯状态信息。

在通过车路协同系统实现上述方法实施例时，可以由摄像装置对信号灯进行拍摄，将拍摄的图像发送到边缘计算装置。由边缘计算装置将图像上传到云服务器，或边缘计算装置通过中央计算装置将图像上传到云服务器。云服务器根据图像训练得到信号灯的配时信息，将该配时信息下发到边缘计算装置。这样，边缘计算装置后续可以基于该配时信息，对信号灯状态进行预测。

下面对本申请实施例提供的一种信号灯监测方法进行详细介绍。

图3为本申请实施例提供的一种信号灯监测方法的流程图。如图3所示，该信号灯监测方法包括以下步骤：

步骤s21，获取对道路进行拍摄得到的道路图像及图像拍摄时间。

在实际监测时，可以实时对道路进行拍摄视频，在监测道路交通状况的同时，也可实时确定信号灯状态。

步骤s22，根据道路图像识别道路上第一信号灯对应的信号灯状态，信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态。

其中，从图像中识别信号灯状态可采用上述方法实施例中提到的方式，再此不再赘述。

步骤s23，获取第一信号灯对应的配时信息，其中，该配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成。

步骤s24，根据信号灯状态、图像拍摄时间及配时信息生成第一信号灯对应的第一监测信息。

第一监测信息可以包括对未来一段时间内信号灯状态的预测。

本实施例中，基于对道路拍摄的图像及预先训练的到的配时信息，生成信号灯对应的监测信息，使得路侧系统无需接入公安交通管理局的信号灯控制系统，就可以对信号灯状态进行预测，生成信号灯对应的监测信息。从而可以同时为多辆车提供信号灯提醒，避免车辆自身识别信号灯出现识别错误或决策错误，提高交通安全性。另外，由于车辆自身无需对信号灯进行识别，降低车辆的硬件成本和计算成本。

图4为本申请另一实施例提供的一种信号灯监测方法的流程图。如图4所示，该信号灯监测方法还包括：

步骤s31，获取车辆的行驶信息，行驶信息包括行驶路线；

步骤s32，确定行驶路线在道路对应的第二信号灯；

步骤s33，确定第二信号灯对应的第二监测信息。

本实施例中，可以根据车辆的行驶路线确定车辆行驶到该道路时所对应的信号灯，生成该信号灯对应的监测信息。例如，根据车辆的行驶路线，可以确定车辆自北向南行驶到路口a时左转，则根据该行驶路线定位到对应信号灯的位置信息，从而查询得到信号灯标识，并可根据信号灯标识确定该信号的对应的监测信息。这样，可以为车辆提供更加准确且有针对性的信号灯状态信息，进一步提高车辆的行驶安全性。

可选的，上述步骤s33包括：根据行驶信息确定车辆到达道路的行驶时间，行驶信息还包括车辆的位置信息及行驶速度；根据行驶时间、信号灯当前状态、图像拍摄时间及配时信息，生成车辆到达道路时第二信号灯对应的第二监测信息。

本实施例中，在生成第二信号灯的监测信息时，可以确定当车辆到达该道路时第二信号灯的状态，如，预测车辆到达时第二信号灯为绿灯状态或红灯状态，还可以分析得到第二信号灯在该状态下持续时间或下一次变灯时间等，基于这些预测结果生成监测信息。

可选的，上述步骤s33包括：从第一监测信息中选择第二信号灯对应的第二监测信息。

本实施例中，也可以仅根据第二信号灯的当前状态、图像拍摄时间及配时信息确定其对应的监测信息，即从道路所有信号灯对应的监测信息中将第二信号灯对应的监测信息筛选出来，仅对第二信号灯未来一段时间内状态变化情况进行预测。

可选的，第一监测信息或第二监测信息包括但不限于以下至少一项信息：

变灯时间；

变灯前后的信号灯状态；

变灯后信号灯状态的持续时间；

预设信号灯状态的起始时间。

例如，生成的监测信息中包括：当前红灯，变灯时间还有10秒，变灯后绿灯持续40秒；或者，当前绿灯，变灯时间还有20秒，下一次绿灯还有1分钟。

可选的，该方法还包括：当车辆符合预设提醒条件时，将第一监测信息和/或第二监测信息发送到车辆对应的终端。

本实施例中，可以当车辆距离道路预设距离时，将监测信息发送到该车辆对应的终端，或者，仅对请求信号灯状态的终端反馈监测信息，又或者，车辆对应终端预订了获取信号灯状态的服务，则可根据车辆所处位置或路线发送相应的信号灯监测信息。

在一个可选实施例中，车载终端通过广播方式发送信号灯状态请求信息，该请求信息中包括车辆位置、行驶路线等行驶信息。位于道路上的边缘计算装置接收到该请求信息后，根据行驶信息选择相应的信号灯，并将该信号灯的监测信息反馈给车载终端。

在另一个可选实施例中，车载终端可将请求信息发送到网络侧的调度中心，由调度中心根据行驶信息将该请求下发到相应的边缘计算装置。由边缘计算装置根据该请求信息选择相应的信号灯，并将该信号灯的监测信息反馈给车载终端。

可选的，边缘计算装置可通过5g、wi-fi、tcp或udp等方通信式将监测信息发送到车载终端。

可选的，该方法还包括：根据图像拍摄时间及对应的信号灯状态更新配时信息。

由于信号灯的配时信息可能发生变化，因此，可以根据实时采集到道路上信号灯的图像监测该信号灯每个时间点对应状态，从而可以对配时信息进行比对，如实际监测结果与配时信息不符，可以根据实时监测结果更新配时信息。另外，可以选择每天内每小时前十分钟采集到的视频用于分析信号灯状态是否与配时信息相符。

这样，通过对信号灯配时信息的不断更新，保证为车辆提供信号灯提醒的准确性，进一步提高车辆行驶的安全性。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。

图5为本申请实施例提供的一种信号灯配时信息处理装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图5所示，该信号灯配时信息处理装置包括：

获取模块51，用于获取信号灯图像及图像拍摄时间；

识别模块52，用于从所述信号灯图像中识别信号灯状态，所述信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；

生成模块53，用于根据所述信号灯图像对应的图像拍摄时间和信号灯状态生成所述信号灯对应的配时信息。

图6为本申请实施例提供的一种信号灯监测装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图6所示，该信号灯监测装置包括：

第一获取模块61，用于获取对道路进行拍摄得到的道路图像及图像拍摄时间；

识别模块62，用于根据所述道路图像识别所述道路上第一信号灯对应的信号灯状态，所述信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；

第二获取模块63，用于获取所述第一信号灯对应的配时信息，该配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成；

生成模块64，用于根据所述信号灯状态、图像拍摄时间及配时信息生成所述第一信号灯对应的第一监测信息。

下面对本申请实施例提供的一种车路协同系统进行具体介绍。

图7和图8分别为本申请实施例提供的一种车路协同系统的框图，如图7和图8所示，该系统包括：摄像装置10和计算装置20。摄像装置10，用于对道路进行拍摄，将拍摄到的道路图像及第一图像拍摄时间发送到计算装置20。计算装置20，用于根据道路图像识别道路上第一信号灯对应的第一信号灯状态，第一信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；获取第一信号灯对应的第一配时信息，第一配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成；根据第一信号灯状态、图像拍摄时间及第一配时信息生成第一信号灯对应的第一监测信息。

可选的，摄像装置10，用于对第一信号灯进行拍摄，将拍摄得到的信号灯图像及第二图像拍摄时间发送到计算装置20。计算装置20，还用于从信号灯图像中识别第二信号灯状态；根据信号灯图像对应的第二图像拍摄时间和第二信号灯状态生成第一信号灯对应的第一配时信息。

可选的，计算装置20，还用于根据道路图像识别第一信号灯对应的第三信号灯状态，根据第一图像拍摄时间及第三信号灯状态更新第一配时信息。

可选的，该系统还包括：位于车辆上的车载终端30。计算装置20，用于将第一监测信息发送到车载终端。车载终端30，用于根据第一监测信息对车辆进行行驶控制。

如图7所示，本实施例中，计算装置20可以包括：部署于道路上的边缘计算装置21。

边缘计算装置21，用于根据道路图像识别道路上第一信号灯对应的第一信号灯状态，第一信号灯状态包括：红灯状态、绿灯状态或黄灯状态；获取第一信号灯对应的第一配时信息，第一配时信息根据上述信号灯配时信息处理方法实施例生成；根据第一信号灯状态、图像拍摄时间及第一配时信息生成第一信号灯对应的第一监测信息。

如图7所示，该计算装置20还可以包括：部署于网络侧的云服务器22。摄像装置10，用于对第一信号灯进行拍摄，将拍摄得到的信号灯图像及第二图像拍摄时间发送到边缘计算装置21；边缘计算装置21，用于将信号灯图像及第二图像拍摄时间发送到云服务器22；云服务器22，用于从信号灯图像中识别第二信号灯状态；根据信号灯图像对应的第二图像拍摄时间和第二信号灯状态生成第一信号灯对应的第一配时信息，将第一配时信息发送到边缘计算装置21。

如果边缘计算装置21中已经存储有信号灯对应的配时信息，则可直接调用该配时信息进行后续信号灯状态的监测。如果边缘计算装置21中未存储该信号灯对应的配时信息，可以请求云服务器22下发。

可选的，边缘计算装置21，用于将道路图像及第一图像拍摄时间发送到云服务器22；云服务器22，还用于根据道路图像识别第一信号灯对应的第三信号灯状态，根据第一图像拍摄时间及第三信号灯状态更新第一配时信息，得到第二配时信息并发送到边缘计算装置21。

图8为本申请另一实施例提供的一种车路协同系统的框图，如图8所示，可选的，该计算装置20还包括：部署于道路上的中央计算装置23。边缘计算装置21通过中央计算装置23将道路图像及第一图像拍摄时间及发送到云服务器22；和/或，边缘计算装置21通过中央计算装置23将信号灯图像及第二图像拍摄时间发送到云服务器22。

本申请实施例还提供一种电子设备，如图9所示，电子设备可以包括：处理器1501、通信接口1502、存储器1503和通信总线1504，其中，处理器1501，通信接口1502，存储器1503通过通信总线1504完成相互间的通信。

存储器1503，用于存放计算机程序；

处理器1501，用于执行存储器1503上所存放的计算机程序时，实现以下上述方法实施例的步骤。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下上述方法实施例的步骤。

需要说明的是，对于上述装置、电子设备及计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

进一步需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。