[發明專利]一種地標箭頭的識別方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010175410.5
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111414826A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 陸嘉欣
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

本申請實施例公開了一種地標箭頭的識別方法、設備及存儲介質，基于機器學習的預設檢測模型實現對地標箭頭類型的高度識別，并輔以車道線、車輛的檢測結果確定車道號，提高遮擋地標箭頭的檢測識別準確率，也為駕駛員適應于因路況變化而變化的地標箭頭提供有效的支持。前述的識別方法包括：獲取目標車輛對應的道路圖像；將道路圖像輸入第一預設檢測模型，得到車輛檢測結果和地標箭頭的檢測識別結果，將道路圖像輸入第二預設檢測模型，得到車道線檢測結果；基于地標箭頭的檢測識別結果確定地標箭頭的相對場景的空間分布；根據地標箭頭的相對場景的空間分布、車輛檢測結果及車道線檢測結果確定車道號，以使得目標車輛根據車道號對應的地標箭頭行駛。

技術領域

本申請實施例涉及通信技術領域，具體涉及一種地標箭頭的識別方法、設備及存儲介質。

背景技術

地標箭頭是一種重要的交通要素，它能指示車輛的行駛方向，且屬于道路數據的重要組成部分。傳統模式下的地圖道路數據來源于導航數據，從而根據車流量及行車軌跡來更新道路數據，以指示車輛的行駛。隨著計算機視覺領域的發展，圖像處理技術能應用在交通領域，通過處理行車過程中拍攝的圖像或視頻來更新道路數據。

傳統的地標箭頭的識別方案主要涉及形狀匹配方法，其大致的過程是利用逆投影映射來獲得每一幀圖像的俯視圖，其次使用K均值聚類方法在六角椎體模型(Hue,Saturation,Value，HSV)空間進行圖像分割，分離出亮度及顏色符合條件的連通區域，并對這些連通區域進行幾何尺寸篩選，然后對候選區域進行邊緣提取，對每個邊緣點提取局部多尺度梯度方向直方圖(Histogram of Oriented Gradients，HOG)特征，最后利用該特征在模板和候選區域之間進行點對匹配，對匹配結果再進行幾何結構匹配，識別出該區域的類別。

由于地標箭頭會隨著道路的變化而改變，而目前的識別方式旨在一定程度上解決了遮擋、形變等情況下的地面箭頭的檢測問題，并未識別出當前的地標箭頭處在哪個車道上，使得駕駛員無法適應變化了的地標箭頭。

發明內容

本申請實施例提供了一種地標箭頭的識別方法、設備及存儲介質，基于機器學習的預設檢測模型實現了對地標箭頭的類型的高度識別，并且輔以車道線、車輛的檢測結果確定出車道號，使得目標車輛能夠根據車道號對應的地標箭頭行駛，提高了遮擋地標箭頭的檢測識別準確率，也為駕駛員適應于因路況變化而變化的地標箭頭提供了有效的支持。

有鑒于此，本申請實施例提供如下方案：

第一方面，本申請實施例提供一種地標箭頭的識別方法，該方法可以包括：

獲取目標車輛對應的道路圖像；

將所述道路圖像輸入第一預設檢測模型，以得到車輛檢測結果和地標箭頭的檢測識別結果，以及將所述道路圖像輸入第二預設檢測模型，以得到車道線檢測結果；

基于所述地標箭頭的檢測識別結果確定所述地標箭頭的相對場景的空間分布；

根據所述地標箭頭的相對場景的空間分布、所述車輛檢測結果以及所述車道線檢測結果確定車道號，并顯示所述車道號，以使得所述目標車輛根據所述車道號對應的地標箭頭行駛。

第二方面，本申請實施例提供一種識別裝置，該識別裝置可以包括：

獲取單元，用于獲取目標車輛對應的道路圖像；

得到單元，用于將所述道路圖像輸入第一預設檢測模型，以得到車輛檢測結果和地標箭頭的檢測識別結果，以及將所述道路圖像輸入第二預設檢測模型，以得到車道線檢測結果；

確定單元，基于所述地標箭頭的檢測識別結果確定所述地標箭頭的相對場景的空間分布；

所述確定單元，用于根據所述地標箭頭的相對場景的空間分布、所述車輛檢測結果以及所述車道線檢測結果確定車道號，以使得所述目標車輛根據所述車道號對應的地標箭頭行駛。