本申请涉及车辆，特别是涉及一种车辆灯光控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
背景技术：
1、随着车辆技术的发展，人们对于车辆的安全问题的重视程度越来越高。车辆在夜间、大雾或下雨的场景下行驶时，通常需要开启车灯进行照明，以保证行车安全。车灯通常分为远光灯和近光灯，近光灯照射距离近，照射范围较广，远光灯照射范围远，但远光灯的光线较为集中且照射范围相对较窄。
2、目前，车灯控制主要依赖于车主的手动控制，例如，车辆在视线模糊的场景下行驶时，车主可以自主判断是否需要开启远光灯或近光灯。
3、然而，车辆的远光灯和近光灯的切换动作会分散驾驶员的注意力，存在安全隐患。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够自动控制车辆的灯光状态，智能切换车辆灯光的车辆灯光控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
2、一种车辆灯光控制方法，包括：
3、获取车辆前方预设范围内的激光点云数据；
4、根据所述激光点云数据，确定所述车辆前方预设范围内的物体识别信息；
5、在根据所述物体识别信息，确定自车前方预设范围内存在目标对象的情况下，根据所述目标对象与自车的相对位置，控制所述自车的灯光状态。
6、在其中一个实施例中，所述根据所述激光点云数据，确定所述车辆前方预设范围内的物体识别信息，包括：将所述激光点云数据转换为二维图像数据；采用预处理神经网络模型对所述二维图像数据进行识别，确定所述二维图像数据中的物体特征图像数据；将所述物体特征图像数据还原为三维点云数据；采用检测神经网络模型对所述三维点云数据进行特征检测，确定所述三维点云数据中的物体特征检测信息，其中，所述物体特征检测信息包括物体的种类；将所述物体特征检测信息和所述激光点云数据进行特征拼接，得到融合特征信息；采用所述检测神经网络模型对所述融合特征信息再次进行特征检测，确定所述物体识别信息。
7、在其中一个实施例中，所述采用检测神经网络模型对所述三维点云数据进行特征检测，确定所述三维点云数据中的物体特征检测信息，包括：采用检测神经网络模型对所述三维点云数据进行特征检测，生成三维边框，对所述三维边框进行调整，以使所述三维边框准确框住物体特征；对调整后的三维边框进行检测，确定所述物体特征检测信息。
8、在其中一个实施例中，所述目标对象包括环境车辆和行人，所述根据所述目标对象与自车的相对位置，控制所述自车的灯光状态，包括：在确定所述环境车辆与所述自车在第一方向上的距离小于第一阈值时，控制所述自车的灯光状态为近光灯，其中，所述第一方向为所述自车的前进方向；在确定所述环境车辆与所述自车在第一方向上的距离大于等于所述第一阈值时，控制所述自车的灯光状态为远光灯；在确定所述行人与所述自车在第一方向上的距离小于第二阈值时，控制所述自车的灯光状态为近光灯，其中，所述第二阈值小于所述第一阈值；在确定所述行人与所述自车在第一方向上的距离大于等于所述第二阈值时，控制所述自车的灯光状态为远光灯。
9、在其中一个实施例中，车辆灯光控制还包括：在根据所述物体识别信息，确定自车前方预设范围内存在物体的情况下，根据所述物体与所述自车的相对位置，确定是否发出警报，其中，所述物体包括障碍物和所述目标对象。
10、在其中一个实施例中，所述根据所述物体与所述自车的相对位置，确定是否发出警报，包括：确定所述物体与所述自车在第一方向上的第一距离和第二方向上的第二距离，其中，所述第一方向为所述自车的前进方向，所述第二方向与所述第一方向垂直；在所述第一距离小于第三阈值，或所述第二距离小于第四阈值的情况下，发出声光警报。
11、一种车辆灯光控制装置，包括：
12、点云获取模块，用于获取车辆前方预设范围内的激光点云数据；
13、物体识别模块，用于根据所述激光点云数据，确定所述车辆前方预设范围内的物体识别信息；
14、灯光控制模块，用于在根据所述物体识别信息，确定自车前方预设范围内存在目标对象的情况下，根据所述目标对象与自车的相对位置，控制所述自车的灯光状态。
15、在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的车辆灯光控制方法。
16、在其中一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的车辆灯光控制方法。
17、在其中一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述的车辆灯光控制方法。
18、上述车辆灯光控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。该方法首先获取车辆前方预设范围内的激光点云数据，从而得到了车辆前方预设范围内的环境的信息，便于后续分析确定车辆前方的物体。然后根据激光点云数据，确定车辆前方预设范围内的物体识别信息，从而实现了对于车辆前方的物体的识别，便于后续作为控制车辆灯光的依据。在根据物体识别信息，确定自车前方预设范围内存在目标对象的情况下，根据目标对象与自车的相对位置，控制自车的灯光状态。从而首先根据物体识别信息判断是否在自车前方存在目标对象，并不是只要车辆前方出现物体就需要控制车辆灯光，而是需要判断车辆前方的物体具体是什么，如果是目标对象，例如人、车等，才需要控制车辆灯光以免影响对方，在判断自车前方预设范围内出现了目标对象的情况下，再进一步的基于目标对象与自车的相对位置，控制自车采用合适的灯光状态，实现了灯光的智能控制，保证了自车的视野范围，同时避免自车灯光对目标对象产生不利的影响。
1.一种车辆灯光控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆灯光控制方法，其特征在于，所述根据所述激光点云数据，确定所述车辆前方预设范围内的物体识别信息，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆灯光控制方法，其特征在于，所述采用检测神经网络模型对所述三维点云数据进行特征检测，确定所述三维点云数据中的物体特征检测信息，包括：
4.根据权利要求1所述的车辆灯光控制方法，其特征在于，所述目标对象包括环境车辆和行人，所述根据所述目标对象与自车的相对位置，控制所述自车的灯光状态，包括：
5.根据权利要求1所述的车辆灯光控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的车辆灯光控制方法，其特征在于，所述根据所述物体与所述自车的相对位置，确定是否发出警报，包括：
7.一种车辆灯光控制装置，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
