[發(fā)明專利]一種百米標數(shù)字識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210826332.X
• 申請日: 2022-07-13
• 公開（公告）號: CN115359451A
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權）人: 上海澤高電子工程技術股份有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及一種百米標數(shù)字識別方法，包括以下步驟：圖像采集設備采集關于百米標的圖像，對圖像進行預處理；訓練目標檢測網(wǎng)絡，對百米標圖像進行目標檢測，獲取百米標檢測框；利用數(shù)字識別方法對目標檢測框中的百米標數(shù)字進行識別，獲取百米標數(shù)字。

技術領域

本發(fā)明屬于交通工程領域，涉及一種百米標數(shù)字識別方法。

背景技術

國內(nèi)外軌道車輛現(xiàn)有定位需要在地面安裝定位信標，車輛底部安裝閱讀器，當車輛駛過定位信標時，車載的閱讀器讀取到定位信標的數(shù)據(jù)，從而確定車輛當前的位置。該方法需要在整條線路安裝大量的定位信標，工程量浩大且難以維護，此外，閱讀器和定位信標之間通過電磁場耦合，當車輛行駛速度較快時，二者的通信交互時間短暫，容易產(chǎn)生丟碼。當新增系統(tǒng)要與信號系統(tǒng)互聯(lián)時，需要信號廠商的授權和認可，由于涉及核心安全，在工程實踐上往往難以獲得實施。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的第一個目的在于提供一種百米標識別方法，實現(xiàn)對百米標的精確識別，從而使通過識別百米標對車輛進行精確定位。

為了達到上述目的，本發(fā)明的解決方案是：

一種百米標數(shù)字識別方法，包括以下步驟：通過圖像采集設備采集關于百米標的圖像，對圖像進行預處理；訓練目標識別網(wǎng)絡，對百米標圖像進行識別，獲取百米標檢測框；利用數(shù)字識別方法對目標識別檢測框中的百米標數(shù)字進行識別，由此，獲取百米標數(shù)字。

較佳地，對關于百米標的圖像進行預處理，包括：

S10、規(guī)則分幅裁剪：通過圖像采集設備采集的關于百米標的圖像，對圖像進行規(guī)則分幅裁剪，確定圖像裁剪位置的左下角坐標為通過圖像采集設備采集的關于百米標的圖像左下角坐標，右上角坐標為通過圖像采集設備采集的關于百米標的圖像中心點坐標，所述變換公式如下：

其中，(x_min，y_min)為原始圖像左下角坐標，(x_max，y_max)為原始圖像右上角坐標，(x′_max，y′_max)為規(guī)則分幅裁剪處理后的圖像右上角坐標。

S20、去模糊處理：采用去模糊算法對裁剪后的圖像進行去模糊處理，具體步驟為：

S21、設置對抗損失函數(shù)，對抗損失函數(shù)計算公式如下：

其中，L_GAN為對抗損失函數(shù)；為網(wǎng)絡；為訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；I^B為原始圖像。

S22、設置內(nèi)容損失函數(shù)，內(nèi)容損失函數(shù)的計算公式如下：

其中，L_X為內(nèi)容損失函數(shù)，φ_i，j為網(wǎng)絡中第i個最大池化層之前的第j次卷積獲得的特征圖，W_i，j和H_i，j為特征圖的維度，I^S是去模糊后的清晰圖像；為訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；I^B為原始圖像。

S23、定義總損失函數(shù)，計算公式如下：

L＝L_GAN+λ·L_X

其中，L為總損失函數(shù)，L_GAN為對抗損失函數(shù)，L_X為內(nèi)容損失函數(shù)，λ為內(nèi)容損失函數(shù)的參數(shù)。

S24、采用運動軌跡隨機生成方法，對運動軌跡矢量進行子像素插值。假設點擴散函數(shù)h_T服從生成分布。m個運動點擴散函數(shù)的集合H_T被認為獨立于，其計算公式為：