一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法及系统，其中的方法包括：影像数据处理：包括影像地理参考处理、影像数据检查与修改；交通标牌样本库采集、训练与管理：包括交通标牌先验样本的采集、样本训练、分类管理、样本查看、导入及导出；交通标牌信息提取：对目标影像进行坐标及标志牌信息的自动提取；交通标牌检查：核实并修改交通标牌提取结果，核实修改后的数据存入对应数据库；交通标牌成果管理：包括提取结果的导入及导出、分类管理、结果查看等。本发明专利技术大大减少了人工浏览影像，提取交通标牌的工作量，并且可以对样本信息和交通标牌成果进行高效、规范地管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法及系统
本专利技术涉及地图绘测
，具体涉及一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法及系统。
技术介绍
近年来，智能驾驶作为新兴领域在智能交通行业快速发展，而高精地图则是智能驾驶不可或缺的重要组成部分。智能驾驶主要依靠各类感应传感器、定位系统等技术作为支撑以实现无人操纵的行驶，但道路交通的情况错综复杂，恶劣天气将大大影响传感器的感知能力，交通标牌等信息不能单靠硬件设备来识别并快速做出反应，交通标牌的内容和位置对车辆的安全行驶至关重要，若无法快速、准确地识别，则将降低了无人驾驶交通工具的安全性。针对上述情况，高精地图的出现弥补了这方面的不足，作为预先内置到导航设备中的数据，高精地图将已有的交通标牌信息整合到地图中，可以不受外界环境影响地引导交通工具的行驶，提前预知道路前方的交通标牌内容，为智能驾驶设备提供决策依据，营造安全、舒适、稳定的乘坐体验。本申请专利技术人在实施本专利技术的过程中，发现现有技术的方法，至少存在如下技术问题：现有技术中，一般通过读取影像数据，然后人工从中识别和提取出交通标牌的类型和坐标，由于交通标牌类别多、数量大，现有的方法需要消耗大量人力来提取交通标牌，导致交通标牌的提取效率较低。
技术实现思路
本专利技术通过提供一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法及系统，用以解决或者至少部分解决现有方法中存在的交通标牌的提取效率较低的技术问题。为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面提供了一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法，包括：S1：对影像地理参考处理，为影像数据匹配坐标信息，检查影像数据并修复问题影像数据，其中，检查和修复后的影像数据存入影像数据库；S2：从影像数据库中读取出预设比例的影像数据，并从读取的影像数据中采集交通标牌样本，将采集的交通标牌样本存入交通标牌样本库，其中，交通标牌样本库中包括从读取的影像数据中采集的交通标牌样本和历史交通标牌样本，对存入交通标牌样本库中的所有交通标牌样本进行样本训练，其中，训练后的交通标牌样本包括交通标牌影像、对应的交通标牌类型以及位置信息，位置信息为交通标牌外接矩形框的图框像素坐标；S3：对采集和训练后的交通标牌样本进行管理；S4：从影像数据库中逐一读取出影像数据作为本次待提取影像数据，将待提取影像与交通标牌样本库中的样本进行像素色彩和由像素构成的图形形状的匹配，当待提取影像与某样本的像素色彩匹配度和由像素构成的图形形状匹配度均满足要求时，则提取该交通标牌样本的类型作为待提取影像中交通标牌目标物的类型；计算交通标牌目标物匹配到的像素的外接矩形框图框像素坐标；通过拍摄该待提取影像双目CCD相机记录的经纬度坐标信息以及通过交通标牌目标物匹配的图框像素坐标所计算的中心点坐标，得到交通标牌目标物的中心点经纬度坐标信息，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型、图框像素坐标和交通标牌中心点经纬度坐标信息存储至交通标牌作业库中；S5：读取交通标牌作业库中的交通标牌影像，在提取过交通标牌目标物的影像中反投显示交通标牌的外接矩形框的图框，并显示该交通标牌影像的类型，判断外接矩形框的图框位置和类型是否与影像数据中的交通标牌实际位置和实际类型一致；若位置和类型均一致则不做修改，否则，将从交通标牌作业库中读取的交通标牌影像修改为与实际位置和实际类型一致。在一种实施方式中，S1包括：根据影像拍照时刻，匹配GPS接收时间，获取当前影像拍摄时的相机坐标；将获取的相机坐标与影像数据进行匹配；检查影像数据中曝光、偏色、光斑、光柱问题，对问题影像数据进行图像处理与修复。在一种实施方式中，S3包括：对采集和训练后的交通标牌样本进行查询、浏览、导入和导出。在一种实施方式中，步骤S4中，在通过交通标牌目标物匹配的图框像素坐标计算中心点坐标之前，所述方法还包括：判断是否可以准确计算交通标牌目标物的中心点坐标，如果交通标牌在对应的影像上像素个数少于预设像素个数，或者交通标牌在影像中显示不完整，或者交通标牌本身有磨损、遮挡物，则无法准确计算目标的中心点坐标。在一种实施方式中，所述方法还包括：当可以准确计算交通标牌目标物的中心点坐标时，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型和坐标信息作为一条提取成果数据，其中，坐标信息包括目标物的中心点坐标和外接矩形框的图框像素坐标；当无法准确计算交通标牌目标物的中心点坐标时，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型和坐标信息作为一条识别成果数据，其中，坐标信息包括外接矩形框的图框像素坐标。在一种实施方式中，所述方法还包括：如果提取结果为提取成果数据，则经核实修改后与对应的交通标牌影像一同提交至交通标牌成果库；如果提取结果为识别成果数据，经核实修改后与对应的交通标牌影像一同提交到交通标牌样本库。在一种实施方式中，所述方法还包括S6：对交通标牌提取结果数据进行分类管理，具体包括：对交通标牌提取结果数据的查询、浏览、信息统计、导入及导出，其中查询的信息包括：标牌类型、采集城市、采集时间、相机型号。基于同样的专利技术构思，本专利技术第二方面提供了一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取系统，包括：影像数据处理子模块，用于对影像地理参考处理，为影像数据匹配坐标信息，检查影像数据并修复问题影像数据，其中，检查和修复后的影像数据存入影像数据库；交通标牌样本采集子模块，用于从影像数据库中读取出预设比例的影像数据，并从读取的影像数据中采集交通标牌样本，将采集的交通标牌样本存入交通标牌样本库，其中，交通标牌样本库中包括从读取的影像数据中采集的交通标牌样本和历史交通标牌样本，对存入交通标牌样本库中的所有交通标牌样本进行样本训练，其中，训练后的交通标牌样本包括交通标牌影像、对应的交通标牌类型以及位置信息，位置信息为交通标牌外接矩形框的图框像素坐标；交通标牌样本管理子模块，用于对采集和训练后的交通标牌样本进行管理；交通标牌信息提取子模块，用于从影像数据库中逐一读取出影像数据作为本次待提取影像数据，将待提取影像与交通标牌样本库中的样本进行像素色彩和由像素构成的图形形状的匹配，当待提取影像与某样本的像素色彩匹配度和由像素构成的图形形状匹配度均满足要求时，则提取该交通标牌样本的类型作为待提取影像中交通标牌目标物的类型；计算交通标牌目标物匹配到的像素的外接矩形框图框像素坐标；通过拍摄该待提取影像双目CCD相机记录的经纬度坐标信息，以及通过交通标牌目标物匹配的图框像素坐标所计算的中心点坐标，得到交通标牌目标物的中心点经纬度坐标信息，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型、图框像素坐标和交通标牌中心点经纬度坐标信息存储至交通标牌作业库中；交通标牌检查子模块，用于读取交通标牌作业库中的交通标牌影像，在提取过交通标牌目标物的影像中反投显示交通标牌的外接矩形框的图框，并显示该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法，其特征在于，包括：/nS1：对影像地理参考处理，为影像数据匹配坐标信息，检查影像数据并修复问题影像数据，其中，检查和修复后的影像数据存入影像数据库；/nS2：从影像数据库中读取出预设比例的影像数据，并从读取的影像数据中采集交通标牌样本，将采集的交通标牌样本存入交通标牌样本库，其中，交通标牌样本库中包括从读取的影像数据中采集的交通标牌样本和历史交通标牌样本，对存入交通标牌样本库中的所有交通标牌样本进行样本训练，其中，训练后的交通标牌样本包括交通标牌影像、对应的交通标牌类型以及位置信息，位置信息为交通标牌外接矩形框的图框像素坐标；/nS3：对采集和训练后的交通标牌样本进行管理；/nS4：从影像数据库中逐一读取出影像数据作为本次待提取影像数据，将待提取影像与交通标牌样本库中的样本进行像素色彩和由像素构成的图形形状的匹配，当待提取影像与某样本的像素色彩匹配度和由像素构成的图形形状匹配度均满足要求时，则提取该交通标牌样本的类型作为待提取影像中交通标牌目标物的类型；计算交通标牌目标物匹配到的像素的外接矩形框图框像素坐标；通过拍摄该待提取影像双目CCD相机记录的经纬度坐标信息，以及通过交通标牌目标物匹配的图框像素坐标所计算的中心点坐标，得到交通标牌目标物的中心点经纬度坐标信息，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型、图框像素坐标和交通标牌中心点经纬度坐标信息存储至交通标牌作业库中；/nS5：读取交通标牌作业库中的交通标牌影像，在提取过交通标牌目标物的影像中反投显示交通标牌的外接矩形框的图框，并显示该交通标牌影像的类型，判断外接矩形框的图框位置和类型是否与影像数据中的交通标牌实际位置和实际类型一致；若位置和类型均一致则不做修改，否则，将从交通标牌作业库中读取的交通标牌影像修改为与实际位置和实际类型一致。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于双目CCD相机的交通标牌自动提取方法，其特征在于，包括：
S1：对影像地理参考处理，为影像数据匹配坐标信息，检查影像数据并修复问题影像数据，其中，检查和修复后的影像数据存入影像数据库；
S2：从影像数据库中读取出预设比例的影像数据，并从读取的影像数据中采集交通标牌样本，将采集的交通标牌样本存入交通标牌样本库，其中，交通标牌样本库中包括从读取的影像数据中采集的交通标牌样本和历史交通标牌样本，对存入交通标牌样本库中的所有交通标牌样本进行样本训练，其中，训练后的交通标牌样本包括交通标牌影像、对应的交通标牌类型以及位置信息，位置信息为交通标牌外接矩形框的图框像素坐标；
S3：对采集和训练后的交通标牌样本进行管理；
S4：从影像数据库中逐一读取出影像数据作为本次待提取影像数据，将待提取影像与交通标牌样本库中的样本进行像素色彩和由像素构成的图形形状的匹配，当待提取影像与某样本的像素色彩匹配度和由像素构成的图形形状匹配度均满足要求时，则提取该交通标牌样本的类型作为待提取影像中交通标牌目标物的类型；计算交通标牌目标物匹配到的像素的外接矩形框图框像素坐标；通过拍摄该待提取影像双目CCD相机记录的经纬度坐标信息，以及通过交通标牌目标物匹配的图框像素坐标所计算的中心点坐标，得到交通标牌目标物的中心点经纬度坐标信息，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型、图框像素坐标和交通标牌中心点经纬度坐标信息存储至交通标牌作业库中；
S5：读取交通标牌作业库中的交通标牌影像，在提取过交通标牌目标物的影像中反投显示交通标牌的外接矩形框的图框，并显示该交通标牌影像的类型，判断外接矩形框的图框位置和类型是否与影像数据中的交通标牌实际位置和实际类型一致；若位置和类型均一致则不做修改，否则，将从交通标牌作业库中读取的交通标牌影像修改为与实际位置和实际类型一致。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括：
根据影像拍照时刻，匹配GPS接收时间，获取当前影像拍摄时的相机坐标；
将获取的相机坐标与影像数据进行匹配；
检查影像数据中曝光、偏色、光斑、光柱问题，对问题影像数据进行图像处理与修复。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S3包括：
对采集和训练后的交通标牌样本进行查询、浏览、导入和导出。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S4中，在通过交通标牌目标物匹配的图框像素坐标计算中心点坐标之前，所述方法还包括：
判断是否可以准确计算交通标牌目标物的中心点坐标，如果交通标牌在对应的影像上像素个数少于预设像素个数，或者交通标牌在影像中显示不完整，或者交通标牌本身有磨损、遮挡物，则无法准确计算交通标牌目标物的中心点坐标。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当可以准确计算交通标牌目标物的中心点坐标时，将提取出的交通标牌目标物对应的交通标牌影像、交通标牌类型和坐标信息作为一条提取成果数据，其中，坐标信息包括目...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑杨璐，郭晟，邹利平，陈根，
申请(专利权)人：立得空间信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42