一种人行横道预警标识检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种人行横道预警标识的检测方法及系统，包括以下步骤：S1、训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据人行横道预警标识的灰度值标签提取其二值化图；S2、提取二值化图中人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；同时设置角度阈值并对二值化图进行角点检测，提取二值化图中的角点坐标；S3、根据轮廓点将人行横道预警标识拟合一个最小外接矩形；S4、设置距离阈值，创建四个角点集合，分别保存距离最小外接矩形的上边界、下边界、左边界和右边界在距离阈值之内的角点，并分别对四个角点集合中的角点坐标取平均值，作为人行横道预警标识的四个角点坐标输出。本发明专利技术可提供较精确的角点坐标，从而准确制作高精度地图。从而准确制作高精度地图。从而准确制作高精度地图。

【技术实现步骤摘要】
一种人行横道预警标识检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶与高精度地图制作
，具体涉及一种人行横道预警标识检测方法及系统。

技术介绍

[0002]人行横道预警是人行横道前的菱形图案，主要为了提示驾驶员，前方已接近人行横道，是一个重要的警示标志，目前大多使用目标检测方法提取，而在高精度地图制作领域，为了更高精度的指标，需要提取人行横道预警图案的上下左右四个角点坐标。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种人行横道预警标识检测方法及系统，可提供较精确的角点坐标，从而准确制作高精度地图。
[0004]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种人行横道预警标识检测方法，包括以下步骤：
[0006]S1、训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据人行横道预警标识的灰度值标签提取其二值化图；
[0007]S2、提取二值化图中人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；同时设置角度阈值并对二值化图进行角点检测，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人行横道预警标识的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据人行横道预警标识的灰度值标签提取其二值化图；S2、提取二值化图中人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；同时设置角度阈值并对二值化图进行角点检测，提取二值化图中的角点坐标；S3、根据轮廓点将人行横道预警标识拟合一个最小外接矩形；S4、设置距离阈值，创建四个角点集合，分别保存距离最小外接矩形的上边界、下边界、左边界和右边界在距离阈值之内的角点，并分别对四个角点集合中的角点坐标取平均值，作为人行横道预警标识的四个角点坐标输出。2.根据权利要求1所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，所述步骤S4，还包括：若与某一边界对应的角点集合为空，则根据菱形图案的性质预测该处角点坐标并输出。3.根据权利要求1所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，步骤S1包括：初始化语义分割模型；标注训练数据集中的人行横道预警标识；使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；根据人行横道预警标识的灰度值标签从所述mask图中提取人行横道预警标识的二值化图。4.根据权利要求1所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，步骤S2中采用OpenCV工具提取二值化图中每个人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；采用Harris角点检测方法提取二值化图中的角点坐标。5.一种人行横道预警标识检测系统，其特征在于，包括：语义分割模块，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据人行横道预警标识的灰度值标签提取其二值化图；轮廓提取及角点提取模块，用于提取二值化图中人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；同时设置角度阈值并对二值化图进行角点检测，提...

【专利技术属性】
技术研发人员：万齐斌，王畅，刘奋，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：