[發(fā)明專利]路牌檢測方法、裝置、設備和計算機可讀介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110174410.8 | 申請日: | 2021-02-07 |
| 公開(公告)號: | CN112528970A | 公開(公告)日: | 2021-03-19 |
| 發(fā)明(設計)人: | 唐匯;張雷;倪凱 | 申請(專利權)人: | 禾多科技(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京衛(wèi)智暢科專利代理事務所(普通合伙) 11557 | 代理人: | 陳佳 |
| 地址: | 100095 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 路牌 檢測 方法 裝置 設備 計算機 可讀 介質 | ||
本公開的實施例公開了路牌檢測方法、裝置、設備和計算機可讀介質。該方法的一具體實施方式包括:獲取待檢測的路牌圖像;對待檢測的路牌圖像進行歸一化處理,得到第一目標路牌圖像;基于待檢測的路牌圖像,生成第二目標路牌圖像;基于第一目標路牌圖像、第二目標路牌圖像和預先訓練的神經網絡模型,生成第一檢測結果集合和第二檢測結果集合;將第一檢測結果集合和第二檢測結果集合進行數據融合處理,得到路牌檢測結果集合。該實施方式實現了對路牌的檢測,提高了路牌檢測質量,為車輛的自動駕駛提供了便利。
技術領域
本公開的實施例涉及計算機技術領域,具體涉及路牌檢測方法、裝置、設備和計算機可讀介質。
背景技術
路牌檢測,是自動駕駛領域中的一項基本技術。目前,常用的障礙物檢測信息生成方法是:將待檢測的路牌圖像直接輸入至訓練好的模型,得到路牌檢測結果。
然而,當采用上述方法進行路牌檢測時,往往會存在如下技術問題:
第一,對小型路牌的檢測精度較低,從而,導致無法較為準確地檢測出小型路牌,進而,在車輛參照路牌檢測結果進行的自動駕駛時產生不利的影響。
第二,對檢測到的路牌無法進行篩選,從而,導致路牌檢測結果不準確,進而,造成車輛在參照路牌檢測結果進行自動駕駛時容易出現一定的危險性。
發(fā)明內容
本公開的內容部分用于以簡要的形式介紹構思,這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本公開的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。
本公開的一些實施例提出了路牌檢測方法、裝置、電子設備和介質,來解決以上背景技術部分提到的技術問題中的一項或多項。
第一方面,本公開的一些實施例提供了一種路牌檢測方法,該方法包括:獲取待檢測的路牌圖像;對上述待檢測的路牌圖像進行歸一化處理,得到第一目標路牌圖像;基于上述待檢測的路牌圖像,生成第二目標路牌圖像;基于上述第一目標路牌圖像、上述第二目標路牌圖像和預先訓練的神經網絡模型,生成第一檢測結果集合和第二檢測結果集合,其中,上述第一檢測結果集合中的第一檢測結果用于表征上述第一目標路牌圖像中的路牌位置信息,上述第二檢測結果集合中的第二檢測結果用于表征上述第二目標路牌圖像中的路牌位置信息;將上述第一檢測結果集合和上述第二檢測結果集合進行數據融合處理,得到路牌檢測結果集合。
第二方面,本公開的一些實施例提供了一種路牌檢測裝置,該裝置包括:獲取單元,被配置成獲取待檢測的路牌圖像;歸一化處理單元,被配置成對上述待檢測的路牌圖像進行歸一化處理,得到第一目標路牌圖像;第一生成單元,被配置成基于上述待檢測的路牌圖像,生成第二目標路牌圖像;第二生成單元,被配置成基于上述第一目標路牌圖像、上述第二目標路牌圖像和預先訓練的神經網絡模型,生成第一檢測結果集合和第二檢測結果集合,其中,上述第一檢測結果集合中的第一檢測結果用于表征上述第一目標路牌圖像中的路牌位置信息,上述第二檢測結果集合中的第二檢測結果用于表征上述第二目標路牌圖像中的路牌位置信息;數據融合處理單元,被配置成將上述第一檢測結果集合和上述第二檢測結果集合進行數據融合處理,得到路牌檢測結果集合。
第三方面,本公開的一些實施例提供了一種電子設備,包括:一個或多個處理器;存儲裝置,其上存儲有一個或多個程序,當一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行,使得一個或多個處理器實現上述第一方面任一實現方式所描述的方法。
第四方面,本公開的一些實施例提供了一種計算機可讀介質,其上存儲有計算機程序,其中,程序被處理器執(zhí)行時實現上述第一方面任一實現方式所描述的方法。
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