[發(fā)明專利]基于人工智能的交通標志識別方法、裝置、終端及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010900663.4
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN111931693A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳慶偉;許華杰
• 申請（專利權(quán)）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/136;G06T7/269;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334
• 代理人: 何春蘭;遲珊珊

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的交通標志識別方法、裝置、終端及介質(zhì)，包括：調(diào)用圖像特征提取模型提取交通標志圖像的特征圖；調(diào)用顏色提取模型提取交通標志圖像的顏色信息，顏色提取模型為基于顏色注意力機制的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到；調(diào)用位置提取模型根據(jù)顏色信息提取交通標志圖像的位置信息，位置提取模型為基于位置注意力機制的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到；利用位置信息生成的掩板提取特征圖中的目標特征圖；通過預(yù)先訓(xùn)練的分類器根據(jù)目標特征圖識別交通標志圖像中的交通標志。本發(fā)明可應(yīng)用于智慧交通中，基于顏色和位置的注意力機制能夠提高交通標志的識別準確度。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，交通標志圖像可從區(qū)塊鏈中獲取。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的交通標志識別方法、裝置、終端及介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代科技的進步，車輛已經(jīng)普及到國內(nèi)大部分家庭，車輛的大量使用極大方便了人們的出行、生活和工作。交通標志自動識別能夠?qū)⒔煌酥拘畔⒓皶r、準確地傳達給車輛駕駛員，輔助駕駛員駕駛車輛，甚至輔助控制車輛。

交通標志自動識別主要使用的技術(shù)有：圖像識別技術(shù)；支持向量機SVM、隨機森林等分類算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然而圖像識別技術(shù)和分類算法的準確率相對較低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型容易過擬合，導(dǎo)致模型魯棒性不好。

因此，有必要提供一種識別交通標志的方案。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上內(nèi)容，有必要提出一種基于人工智能的交通標志識別方法、裝置、終端及介質(zhì)，能夠融合交通標志的顏色和位置信息準確的提取出交通標志的特征信息，從而提高交通標志的識別準確度。

本發(fā)明的第一方面提供一種基于人工智能的交通標志識別方法，所述方法包括：

調(diào)用圖像特征提取模型提取交通標志圖像的特征并輸出特征圖；

調(diào)用顏色提取模型提取所述交通標志圖像的顏色信息，其中，所述顏色提取模型為基于顏色注意力機制的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到；

調(diào)用位置提取模型根據(jù)所述顏色信息提取所述交通標志圖像的位置信息，其中，所述位置提取模型為基于位置注意力機制的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到；

根據(jù)所述位置信息生成掩板并利用所述掩板提取所述特征圖中的目標特征信息得到目標特征圖；

通過預(yù)先訓(xùn)練的分類器根據(jù)所述目標特征圖識別所述交通標志圖像中的交通標志。

根據(jù)本發(fā)明的一個可選的實施例，所述根據(jù)所述位置信息生成掩板并利用所述掩板提取所述特征圖中的目標特征信息得到目標特征圖包括：

初始化一個第一掩板，所述第一掩板的大小與所述交通標志圖像相同；

確定所述第一掩板中與所述交通標志圖像的位置信息對應(yīng)的目標位置；

將所述第一掩板中所述目標位置處的像素的值設(shè)置為第一值，及將所述第一掩板中非所述目標位置處的像素的值設(shè)置為第二值，得到第二掩板；

利用所述第二掩板提取所述特征圖中的目標特征信息得到目標特征圖。

根據(jù)本發(fā)明的一個可選的實施例，在所述調(diào)用圖像特征提取模型提取交通標志圖像的特征并輸出特征圖之前，所述方法還包括：

獲取車輛行駛過程中的環(huán)境視頻并對所述環(huán)境視頻進行分幀處理得到多幀環(huán)境圖像；

調(diào)用交通標志檢測模型檢測每幀環(huán)境圖像中是否存在交通標志；

當確定所述環(huán)境圖像中存在交通標志時，確定所述環(huán)境圖像中交通標志所在區(qū)域；

對所述環(huán)境圖像中所述交通標志所在區(qū)域進行分割得到交通標志圖像；

根據(jù)多個交通標志圖像生成目標交通標志圖像。