数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法可应用于无人驾驶领域，该方法包括：获取目标图像；目标图像是对目标位置处的交通指示对象进行拍摄得到；对目标图像进行文本识别，得到识别结果集；识别结果集中包含至少一个候选文本及每个候选文本分别对应的识别置信度；若识别结果集中所有候选文本的识别置信度均小于置信度阈值，则获取与目标位置相关联的道路数据；根据道路数据更新识别结果集，并从更新后的识别结果集中确定目标图像的文本识别结果。采用本申请，可提高所确定的文本识别结果的准确性。所确定的文本识别结果的准确性。所确定的文本识别结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及数据处理的领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机网络的不断发展，无人驾驶的技术也越发成熟。其中，无人驾驶的过程中就涉及到行驶过程中对交通道路牌进行拍摄，继而识别所拍摄的交通道路牌中的道路信息，以根据识别得到的道路信息进行导航行驶。
[0003]现有应用中，通常是通过识别算法直接识别拍摄的交通道路牌中的道路信息，而若是该识别算法的识别准确度较低，则会直接导致识别得到的道路信息不准确。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，可提高所获取到的文本识别结果的准确性。
[0005]本申请一方面提供了一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]获取目标图像；目标图像是对目标位置处的交通指示对象进行拍摄得到；
[0007]对目标图像进行文本识别，得到识别结果集；识别结果集中包含至少一个候选文本及每个候选文本分别对应的识别置信度；
[0008本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像；所述目标图像是对目标位置处的交通指示对象进行拍摄得到；对所述目标图像进行文本识别，得到识别结果集；所述识别结果集中包含至少一个候选文本及每个候选文本分别对应的识别置信度；若所述识别结果集中所有候选文本的识别置信度均小于置信度阈值，则获取与所述目标位置相关联的道路数据；根据所述道路数据更新所述识别结果集，并从更新后的所述识别结果集中确定所述目标图像的文本识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行文本识别，得到识别结果集，包括：调用文本识别网络对所述目标图像进行文本识别，得到概率分布矩阵；所述概率分布矩阵包含所识别的多个字符识别位置处分别针对字符库中每个字符的识别概率；对所述概率分布矩阵进行解码处理，得到所述识别结果集；所述识别结果集中任一个候选文本包含解码得到的至少一个字符。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，更新后的所述识别结果集中包含所述道路数据和所述至少一个候选文本；所述从更新后的所述识别结果集中确定所述目标图像的文本识别结果，包括：将更新后的所述识别结果集中所述至少一个候选文本和所述道路数据均确定为候选识别结果；根据所述概率分布矩阵计算每个候选识别结果的后验概率；将更新后的所述识别结果集中具有最大后验概率的候选识别结果确定为所述文本识别结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述概率识别矩阵进行解码，得到所述识别结果集，包括：在所述概率分布矩阵中分别提取每个字符位置处具有最大识别概率的字符，作为所述每个字符位置处的解码字符；根据所述每个字符位置处的解码字符生成所述识别结果集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像，包括：获取行驶对象发送的道路拍摄图像；识别所述道路拍摄图像中的所述交通指示对象，并从所述道路拍摄图像中获取所述交通指示对象的图像；从所述交通指示对象的图像中获取所述目标图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述交通指示对象的图像中获取所述目标图像，包括：调用文本识别网络对所述交通指示对象的图像进行文本检测，并在所述交通指示对象的图像中生成文本检测框；根据所述文本检测框从所述交通指示对象的图像中提取得到所述目标图像。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述行驶对象在拍摄得到所述道路拍摄图像时的定位数据；
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴陈铭，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：