[發(fā)明專利]一種交通標(biāo)志識別方法、裝置、設(shè)備及儲存介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010939937.0 | 申請日: | 2020-09-09 |
| 公開(公告)號: | CN112016514A | 公開(公告)日: | 2020-12-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 鐘志權(quán);莊伯金;王少軍 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永強 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 交通標(biāo)志 識別 方法 裝置 設(shè)備 儲存 介質(zhì) | ||
1.一種交通標(biāo)志識別方法,其特征在于,包括:
獲取關(guān)于目標(biāo)道路的至少兩幀圖像;
對所述至少兩幀圖像進行交通標(biāo)志檢測;
若檢測到所述至少兩幀圖像中的第一圖像中包括目標(biāo)交通標(biāo)志,則獲取所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于第一圖像中的位置信息,作為第一位置信息;
根據(jù)所述第一位置信息預(yù)測所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于第二圖像中的區(qū)域,作為標(biāo)志區(qū)域,所述第二圖像屬于所述至少兩幀圖像,所述第二圖像的拍攝時間晚于所述第一圖像;
從所述第二圖像中剪裁出所述標(biāo)志區(qū)域,對所述標(biāo)志區(qū)域進行標(biāo)志類別識別,得到所述目標(biāo)交通標(biāo)志的類別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述標(biāo)志區(qū)域進行標(biāo)志類別識別,得到所述目標(biāo)交通標(biāo)志的類別,包括:
獲取用于交通標(biāo)志識別的目標(biāo)識別模型;
采用所述目標(biāo)識別模型對所述第二圖像對應(yīng)的標(biāo)志區(qū)域進行標(biāo)志類別識別,得到所述目標(biāo)交通標(biāo)志的類別。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述第二圖像的數(shù)量為多幀,每幀所述第二圖像對應(yīng)一個標(biāo)志區(qū)域;
所述采用所述目標(biāo)識別模型對所述第二圖像對應(yīng)的標(biāo)志區(qū)域進行標(biāo)志類別識別,得到所述目標(biāo)交通標(biāo)志的類別,包括:
采用所述目標(biāo)識別模型對每幀所述第二圖像對應(yīng)的標(biāo)志區(qū)域進行特征提取,得到所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于每幀所述第二圖像中特征信息;
對所述特征信息進行融合處理,得到融合后的特征信息;
對所述融合后的特征信息進行標(biāo)志類別識別,得到所述目標(biāo)交通標(biāo)志的類別。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取用于交通標(biāo)志識別的目標(biāo)識別模型,包括:
獲取候選識別模型以及關(guān)于所述目標(biāo)道路的樣本圖像集合,所述樣本圖像集合中包括第一樣本圖像以及第二樣本圖像,以及樣本交通標(biāo)志的標(biāo)注類別,所述第一樣本圖像中包括所述樣本交通標(biāo)志,所述候選識別模型為用于進行交通標(biāo)志識別的待訓(xùn)練識別模型;
獲取所述樣本交通標(biāo)志位于所述第一樣本圖像中的位置信息;
根據(jù)所述樣本交通標(biāo)志位于所述第一樣本圖像中的位置信息,預(yù)測所述樣本交通標(biāo)志位于所述第二樣本圖像中的區(qū)域,作為樣本標(biāo)志區(qū)域;
從所述第二樣本圖像中剪裁出所述樣本標(biāo)志區(qū)域,采用所述候選識別模型對所述樣本標(biāo)志區(qū)域進行預(yù)測,得到所述樣本交通標(biāo)志的預(yù)測類別;
根據(jù)所述樣本交通標(biāo)志的預(yù)測類別和所述標(biāo)注類別對所述候選識別模型進行調(diào)整,得到所述目標(biāo)識別模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述樣本交通標(biāo)志的預(yù)測類別和所述標(biāo)注類別對所述候選識別模型進行調(diào)整,得到所述目標(biāo)識別模型,包括:
根據(jù)所述樣本交通標(biāo)志的預(yù)測類別和所述標(biāo)注類別,確定所述候選識別模型的損失值;
若所述候選識別模型的損失值不滿足收斂條件,則根據(jù)所述候選識別模型的損失值對所述候選識別模型進行調(diào)整,得到所述目標(biāo)識別模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一位置信息包括所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于所述第一圖像中的第一坐標(biāo)信息;
所述根據(jù)所述第一位置信息預(yù)測所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于第二圖像中的區(qū)域,作為標(biāo)志區(qū)域,包括:
根據(jù)所述第一坐標(biāo)信息預(yù)測所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于所述第二圖像中的第二坐標(biāo)信息,作為第二位置信息;
根據(jù)所述第二位置信息確定所述目標(biāo)交通標(biāo)志位于第二圖像中區(qū)域,作為標(biāo)志區(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述至少兩幀圖像進行交通標(biāo)志檢測,包括:
獲取所述至少兩幀圖像中每幀圖像的拍攝時間;
按照所述每幀圖像的拍攝時間,對所述每幀圖像進行交通標(biāo)志檢測。
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