一种基于局部目标信息传递的交通标志检测和识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于局部目标信息传递的交通标志检测和识别装置，使得局部范围内的目标信息能够互相传递。本发明专利技术创新的提出了一种局部目标信息共享的方法，将无序的图像识别问题转变为具有序列信息和位置信息的图像识别问题，该方法能够有效的学习特定场景下目标物的排列规则，提升识别的准确率；特征矩阵不再是仅包含目标物的图像特征，通过特征扩增的方式使得特征矩阵中包含了目标物的位置信息和大小信息，使用自注意力机制的方式使得模型在识别图像特征的同时兼顾目标间的位置方向、远近和大小的信息，赋予不同的检测目标不同的权重；该装置能够有效学习交通标志的排列规则、具有一定的推理能力，提升整体目标识别的准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于局部目标信息传递的交通标志检测和识别装置


[0001]本专利技术涉及计算机技术的目标检测领域，特别涉及一种基于局部目标信息传递的交通标志检测和识别装置。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术随着大数据、人工智能技术的快速发展而蓬勃发展。道路交通标志的检测和识别作为自动驾驶领域的一个重要分支，提升交通标志检测和识别的准确率对保证自动驾驶的安全性有着十分重要的意义。
[0003]常用的目标检测和识别方法分为One
‑
stage和two
‑
stage，YOLO、SSD等算法属于One
‑
stage的目标检测算法，该算法最大的优势在于它同时完成了检测和识别，处理速度快，可以满足实时的场景需求，但是缺点也很明显，小目标的检测效果较差，整体的识别准确率不高。Faster
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rcnn、mask
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rcnn等算法属于Two
‑
stage的目标检测算法，这类算法识别的准确率高，但是模型的推断速度较低，无法满足实时检测的要求。
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于局部目标信息传递的交通标志检测和识别装置，其特征在于，包括以下步骤：一、对于每一张训练图片I，存在交通标志Ti，位置信息为Li，将每个交通标志的位置信息输入到一个局部位置聚类器，将交通标志分为不同的集合{TLi}，每个TLi中至少包含1个交通标志T；局部位置聚类器的计算步骤如下：(1)对于位置信息L，其表示形式为(xmin，ymin，xmax，ymax)，将其转换为(Xc，Yc，W，H)的形式，其中(Xc，Yc)为目标的中心点坐标，W为目标的宽，H为目标的高；(2)设定偏离阈值threshold，单位pixel，遍历所有位置信息，如果存在ΔX
c
＜threshold or ΔY
c
＜threshold，且满足条件max(ΔX
c
，ΔY
c
)＜αmax(W1，W2)，α为常数，这里取1.5，则该两个目标被聚类为同一局部目标；(3)对于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：章建森，傅剑文，陈心童，韩弘炀，周文彬，
申请(专利权)人：天翼电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：