【技术实现步骤摘要】
一种交通标志检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，具体涉及一种交通标志检测方法及装置。
技术介绍
[0002]智能驾驶辅助系统(Advanced Driver AssistantSystem，ADAS)的开发，提高了车辆系统的安全性和驾驶的效率。交通标志检测与识别(Traffic Sign Recognition，TSR)系统在ADAS中扮演了一个关键的作用，这个系统能够定位和识别真实环境中的交通标志图像。TSR系统通常通过两步处理：检测和识别，在检测过程中，目的是对场景图像中包含交通标志的区域进行定位，识别的目的是根据被检测到的符号所包含的信息，对其进行分类。
[0003]由于交通标志是以预定的颜色和形状设计的，因此现有技术中对交通标志进行识别的方法可分为基于颜色、基于形状和基于机器学习的方法。交通标志的颜色通常具有强烈明显对比色，基于颜色的方法就是指通过这些颜色来进行检测，基于颜色的方法的主要缺点是：由于天气条件的变化、光线方向的变化、白天和夜晚的差异等，颜色并不总是可靠的，因为这些条件在室...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交通标志检测方法，其特征在于，包括：获取待检测交通图像；将所述待检测交通图像输入至训练完备的一阶全卷积目标检测模型中，获得交通标志检测结果；其中，所述一阶全卷积目标检测模型包括特征提取模块、特征融合模块以及输出模块，所述特征融合模块的结构为近邻融合特征金字塔结构。2.根据权利要求1所述的交通标志检测方法，其特征在于，所述特征提取模块包括第一特征提取层、第二特征提取层和第三特征提取层；所述特征融合模块包括第一特征融合层、第二特征融合层、第三特征融合层、第四特征融合层和第五特征融合层；所述待检测交通图像依次经过所述第一特征提取层、第二特征提取层和第三特征提取层进行逐层卷积，对应获得第一提取图像、第二提取图像和第三提取图像；所述第一特征融合层用于接收所述第一提取图像和第二提取图像，生成第一特征图；所述第二特征融合层用于接收所述第二提取图像和第三提取图像，生成第二特征图；所述第三特征融合层用于接收所述第三提取图像，生成第三特征图；所述第四特征融合层用于接收所述第三提取图像，生成第四特征图；所述第五特征融合层用于接收所述第四特征图，生成第五特征图；所述第一特征融合层还用于对所述第二特征图进行上采样，获得第一上采样图像，并将所述第一上采样图像和所述第一特征图进行融合，获得第一特征融合图像；所述第二特征融合层还用于对所述第三特征图进行上采样，获得第二上采样图像，对所述第一特征图进行下采样，获得第一下采样图像，并将所述第一下采样图像、所述第二上采样图像和所述第二特征图进行融合，获得第二特征融合图像；所述第三特征融合层还用于对所述第四特征图进行上采样，获得第三上采样图像，对所述第二特征图进行下采样，获得第二下采样图像，并将所述第二下采样图像、所述第三上采样图像和所述第三特征图进行融合，获得第三特征融合图像；所述第四特征融合层还用于对所述第五特征图进行上采样，获得第四上采样图像，对所述第三特征图进行下采样，获得第三下采样图像，并将所述第三下采样图像、所述第四上采样图像和所述第四特征图进行融合，获得第四特征融合图像；所述第五特征融合层还用于对所述第四特征图进行下采样，获得第四下采样图像，并将所述第四下采样图像和所述第五特征图进行融合，获得第五特征融合图像。3.根据权利要求2所述的交通标志检测方法，其特征在于，所述输出模块包括第一输出层、第二输出层、第三输出层、第四输出层和第五输出层；所述第一输出层用于对所述第一特征融合图像进行检测，输出第一检测结果；所述第二输出层用于对所述第二特征融合图像进行检测，输出第二检测结果；所述第三输出层用于对所述第三特征融合图像进行检测，输出第三检测结果；所述第四输出层用于对所述第四特征融合图像进行检测，输出第四检测结果；所述第五输出层用于对所述第五特征融合图像进行检测，输出第五检测结果。4.根据权利要求1所述的交通标志检...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志红，赵垌栋，颜伏伍，彭辅明，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。