[發明專利]交通標志檢測識別系統及方法

在審

• 申請號: 201911338404.0
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN110826544A
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發明（設計）人: 羅小平;周仁;曾峰;蔡軍
• 申請（專利權）人: 深圳市豪恩汽車電子裝備股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市翼智博知識產權事務所(普通合伙) 44320
• 代理人: 黃莉

本發明實施例提供一種交通標志檢測識別系統及方法，所述系統包括：視頻采集模塊，用于采集機動車周邊環境的視頻影像，并從視頻影像中逐幀提取獲得圖像幀；檢測模塊，連接視頻采集模塊，用于根據預先建立的交通標志檢測模型對圖像幀進行檢測，從中確定和獲取交通標志所在區域并對應生成待識別交通標志圖案；分類模塊，連接檢測模塊，用于根據預先建立的交通標志分類模型對待識別交通標志圖案與進行分析判斷，確定待識別交通標志圖案中所包含的交通標志的類別信息并作為識別結果輸出。本實施例通過檢測模塊和分類模塊確定交通標志圖案中所包含的交通標志的類別信息，可以準確檢測出交通標志，供駕駛員參考，提高了機動車駕駛的安全性。

技術領域

本發明實施例涉及機動車輔助駕駛技術領域，尤其涉及一種交通標志檢測識別系統及方法。

背景技術

通常的，交通標志的檢測識別在真實路面場景中，交通標志往往處在比較復雜的環境中，例如被遮擋、老化模糊、強光導致交通標志反光等，這些因素會給交通標志的檢測識別帶來困難。目前業界中也有很多檢測系統，但是其中很多檢測系統沒有普適性較差，另外，對于小目標的交通標志的檢測識別效果很差，很容易忽略或誤判交通標志，因此，上述交通標志檢測識別系統均不能準確的檢測出交通標志，給機動車駕駛員帶來很多不便。

發明內容

本發明實施例所要解決的技術問題在于，本發明實施例提供一種交通標志檢測識別系統，以準確檢測出交通標志，供駕駛員參考。

本發明實施例進一步所要解決的技術問題在于，本發明實施例提供交通標志檢測識別方法，以準確檢測出交通標志，供駕駛員參考。

為了解決上述技術問題，本發明實施例提供如下技術方案：一種交通標志檢測識別系統，所述系統包括：

視頻采集模塊，用于采集機動車周邊環境的視頻影像，并從所述視頻影像中逐幀提取獲得圖像幀；

檢測模塊，連接所述視頻采集模塊，用于根據預先建立的交通標志檢測模型對所述圖像幀進行檢測，從中確定和獲取交通標志所在區域并對應生成待識別交通標志圖案；

分類模塊，連接所述檢測模塊，用于根據預先建立的交通標志分類模型對所述待識別交通標志圖案與進行分析判斷，確定所述待識別交通標志圖案中所包含的交通標志的類別信息并作為識別結果輸出。

進一步的，所述視頻采集模塊具體包括：

車速單元，用于獲取機動車當前車速；

采集單元，用于將機動車當前車速與預設的車速閾值進行比較，在當前車速大于車速閾值時采集機動車周邊環境的視頻影像，并從所述視頻影像中逐幀提取獲得圖像幀。

進一步的，所述檢測模塊具體包括：

存儲單元，用于存儲預先訓練好的交通標志檢測模型；

圖像處理單元，用于調用所述交通標志檢測模型對所述圖像幀進行檢測，確定所述圖像幀中交通標志所在區域；

目標定位單元，用于獲取所述交通標志所在區域并對應生成待識別交通標志圖案。

進一步的，所述交通標志檢測模型和所述交通標志分類模型均為基于深度學習的卷積神經網絡模型。

進一步的，所述交通標志檢測識別系統還包括：

輸出模塊，連接所述分類模塊，用于展示所述識別結果。

另一方面，為了解決上述技術問題，本發明實施例提供如下技術方案：一種交通標志檢測識別方法，包括以下步驟：

采集機動車周邊環境的視頻影像，并從所述視頻影像中逐幀提取獲得圖像幀；

根據預先建立的交通標志檢測模型對所述圖像幀進行檢測，從中確定和獲取交通標志所在區域并對應生成待識別交通標志圖案；