[發(fā)明專利]一種基于多特征視覺的智能交通電子提示裝置檢測方法及系統(tǒng)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110769715.3 | 申請(qǐng)日: | 2021-07-07 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113378787B | 公開(公告)日: | 2022-05-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 龐丹丹;江永清;李成棟 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 山東建筑大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06V20/40 | 分類號(hào): | G06V20/40;G06V20/56;G06N3/08 |
| 代理公司: | 濟(jì)南克雷姆專利代理事務(wù)所(普通合伙) 37279 | 代理人: | 張祥明 |
| 地址: | 250101 山東省濟(jì)*** | 國省代碼: | 山東;37 |
| 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 基于 特征 視覺 智能 交通 電子 提示 裝置 檢測 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種基于多特征視覺的智能交通電子提示裝置檢測方法及系統(tǒng),包括視頻流采集單元對(duì)道路視頻進(jìn)行采集;預(yù)處理單元將采集到的視頻轉(zhuǎn)換成易于模型分析、傳送和進(jìn)一步處理的形式;輸入單元將交通道路數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥P椭校粰z測單元中由目標(biāo)檢測模型對(duì)輸入模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,輸出特征圖,由語義分割模型對(duì)特征圖進(jìn)行特征點(diǎn)分類并預(yù)測結(jié)果;輸出單元將結(jié)果輸出;語音提醒單元將結(jié)果進(jìn)行語音播報(bào)。本發(fā)明利用目標(biāo)檢測與語義分割相結(jié)合的思想,將目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率精確到具體的特征點(diǎn),提高了檢測精度,利用優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)模型自動(dòng)從原始圖像中提取高層語義信息,提高了特征提取效率,減少人工成本,使駕駛者擁有良好的體驗(yàn)感和舒適性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多特征視覺的智能交通電子提示裝置檢測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
在當(dāng)前實(shí)時(shí)地圖導(dǎo)航的場景下,對(duì)于不同種類的交通電子提示裝置的實(shí)時(shí)提醒,在規(guī)范車主駕駛行為、保障用戶出行等方面至關(guān)重要。而各類電子提示裝置分布于道路的大街小巷,這類物體普遍目標(biāo)小,不易發(fā)現(xiàn),通過常規(guī)的數(shù)據(jù)采集和人力手段很難識(shí)別,為實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航規(guī)劃增加了額外成本。在現(xiàn)有技術(shù)中關(guān)于電子裝置的提示采用的方式一般是通過駕駛者目視檢查,但這種方式不僅加大了駕駛?cè)藛T的操作難度、還容易分散注意力,且效果往往不甚理想。此外,有些車輛通過配合衛(wèi)星定位系統(tǒng)來進(jìn)行電子裝置的提醒,但一般的衛(wèi)星定位系統(tǒng)不適用于快速移動(dòng)的車輛,并且定位系統(tǒng)都存在響應(yīng)時(shí)間滯后的缺陷,因此不能給駕駛員提供實(shí)時(shí)精確的提醒。另一方面,采用圖像識(shí)別技術(shù)來檢測電子提示裝置的方法逐漸發(fā)展起來,這種方法主要通過對(duì)圖像中交通電子提示裝置的特征點(diǎn)進(jìn)行分辨,因此對(duì)特征點(diǎn)分類的準(zhǔn)確率和效率將直接影響檢測精度。與傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)不同,深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)根據(jù)原始圖像提取高層語義信息,并且可以直接確定圖像中電子提示裝置的確切類別和位置,這為電子提示裝置的自動(dòng)化檢測提供了新途徑。而現(xiàn)有的目標(biāo)檢測算法效率和準(zhǔn)確性較低,這容易導(dǎo)致駕駛者對(duì)路況做出錯(cuò)誤的判斷。
發(fā)明內(nèi)容
為克服上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供了一種基于多特征視覺的智能交通電子提示裝置檢測方法及系統(tǒng),采用多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行特征提取,將檢測過程分為目標(biāo)檢測階段與語義分割階段,將檢測精度從目標(biāo)物具體到特征點(diǎn),讓目標(biāo)檢測模型專注于檢測圖像中復(fù)雜背景下的交通電子提示裝置目標(biāo),而語義分割模型則專注于對(duì)第一階段檢測到的目標(biāo)進(jìn)行特征點(diǎn)分類,最終提高交通電子提示裝置識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用下述技術(shù)方案:
一種基于多特征視覺的智能交通電子提示裝置檢測方法,包括:
通過高清攝像機(jī)對(duì)交通道路實(shí)況視頻進(jìn)行采集;將視頻轉(zhuǎn)換成易于模型分析、傳送和進(jìn)一步處理的形式傳輸?shù)侥P椭校环蛛A段對(duì)交通道路數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,由目標(biāo)檢測模型對(duì)輸入模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,輸出帶有類別標(biāo)簽和矩形定位邊界框的特征圖,由語義分割模型對(duì)目標(biāo)檢測模型中輸出的帶有類別標(biāo)簽和矩形定位邊界框的特征圖進(jìn)行特征點(diǎn)的分類并預(yù)測結(jié)果;將結(jié)果輸出并進(jìn)行語音播報(bào)提醒。
所述易于模型分析、傳送和進(jìn)一步處理的形式為圖片或視頻幀。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于山東建筑大學(xué),未經(jīng)山東建筑大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110769715.3/2.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。





