本申请涉及自动驾驶系统技术领域，特别涉及一种道路标识的识别方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集当前道路的道路标识图像；对道路标识图像进行预处理，得到待识别道路标识图像，并基于预设的图像分割检测策略对待识别道路标识图像进行分割处理，得到待识别交通标志图像；提取待识别交通标志图像的图像特征信息，并将图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，且将匹配度最高的待匹配图像特征信息对应的交通标志作为识别到的道路标识。根据本申请实施例的道路标识的识别方法，通过对道路标识深层次的解析、特征提取、建模等环节，提升了标识识别的准确率与灵活性，从而降低交通事故的发生。从而降低交通事故的发生。从而降低交通事故的发生。
【技术实现步骤摘要】
道路标识的识别方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶系统
，特别涉及一种道路标识的识别方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶系统的主要功能是地车的双向信息传输和运营组织的综合应急处理，随着自动驾驶系统的不断发展，道路标识的识别和处理逐渐成为一个重要环节，以实现自动驾驶系统可以根据不同的道路标识的指示做出不同的判断或者切换不同的自动驾驶模式，自动驾驶系统主要通过对车身周边的车辆、行人以及其他的障碍物等实现对环境的感知，但是对于交通指示标志的识别还有待欠缺。
[0003]相关技术中，主要通过安装于车辆前端的摄像头检测道路标识，并在HUD(Head Up Display，平视显示器)、仪表盘或其它显示设备上显示相应的标识内容，以帮助驾驶员识别各种交通标识，起到提醒司机注意是否有限速、禁止超车、危险路段等各种行车信息。
[0004]然而，普通的道路标识识别虽然在一定程度上减少了驾驶员违章的次数和频率，并适当地提高了驾驶的安全性，但是在路标识别方面也存在一定缺陷，如图像采集精度、路标识别能力较低，不利于车辆自动检测系统的对道路标识的精准识别，易造成交通事故的发生，亟需解决。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种道路标识的识别方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中，道路标识识别的精度较低，易造成驾驶员违章驾驶及提高交通事故的发生率等问题。
[0006]本申请第一方面实施例提供一种道路标识的识别方法，包括以下步骤：采集当前道路的道路标识图像；对所述道路标识图像进行预处理，得到待识别道路标识图像，并基于预设的图像分割检测策略对所述待识别道路标识图像进行分割处理，得到待识别交通标志图像；以及提取所述待识别交通标志图像的图像特征信息，并将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，且将匹配度最高的所述待匹配图像特征信息对应的交通标志作为识别到的道路标识。
[0007]根据上述技术手段，提升了标识识别的准确率与灵活性，从而降低交通事故的发生。
[0008]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述基于预设的图像分割检测策略对所述待识别道路标识图像进行分割处理，得到待识别交通标志图像，包括：基于预设的颜色切割策略，对所述待识别道路标识图像进行量化分析，得到初始交通标志图像；基于预设的颜图像切割策略，对所述初始交通标志图像进行形状检测，得到所述待识别交通标志图像。
[0009]根据上述技术手段，通过对道路标识图像进行分割处理，提高了采集图片的精度。
[0010]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，包括；基于预设的相关匹配法、归一化相关匹配
法、平方差匹配法和归一化平方差匹配法，分别将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，得到第一至第四匹配结果；根据所述第一至第四匹配结果加权计算，得到所述匹配度最高的所述待匹配图像特征信息。
[0011]根据上述技术手段，通过相关算法，得到图像在不同匹配过程中的关联性的差异性，提升了对道路标识的认知和识别率。
[0012]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述对所述道路标识图像进行预处理，得到待识别道路标识图像，包括：基于预设的图像均衡算法、图像增强算法和/或图像去噪算法，对所述道路标识图像的光线进行均衡处理，得到所述待识别道路标识图像。
[0013]根据上述技术手段，通过对采集到的图像进行光线、失真等干扰因素的处理，提高了图像的分辨率。
[0014]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述图像特征信息包括颜色特征、线条变化特征、矩特征和灰度直方图统计特征中的至少一种。
[0015]根据上述技术手段，通过提取多种图像特征信息，提高了图像的精度。
[0016]本申请第二方面实施例提供一种道路标识的识别装置，包括：采集模块，用于采集当前道路的道路标识图像；处理模块，用于对所述道路标识图像进行预处理，得到待识别道路标识图像，并基于预设的图像分割检测策略对所述待识别道路标识图像进行分割处理，得到待识别交通标志图像；以及匹配模块，用于提取所述待识别交通标志图像的图像特征信息，并将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，且将匹配度最高的所述待匹配图像特征信息对应的交通标志作为识别到的道路标识。
[0017]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述处理模块，包括：分析单元，用于基于预设的颜色切割策略，对所述待识别道路标识图像进行量化分析，得到初始交通标志图像；检测单元，用于基于预设的颜图像切割策略，对所述初始交通标志图像进行形状检测，得到所述待识别交通标志图像。
[0018]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述匹配模块，包括：匹配单元，用于基于预设的相关匹配法、归一化相关匹配法、平方差匹配法和归一化平方差匹配法，分别将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，得到第一至第四匹配结果；计算单元，用于根据所述第一至第四匹配结果加权计算，得到所述匹配度最高的所述待匹配图像特征信息。
[0019]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述处理模块，包括：光线处理单元，用于基于预设的图像均衡算法、图像增强算法和/或图像去噪算法，对所述道路标识图像的光线进行均衡处理，得到所述待识别道路标识图像。
[0020]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述图像特征信息包括颜色特征、线条变化特征、矩特征和灰度直方图统计特征中的至少一种。
[0021]本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的道路标识的识别方法。
[0022]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的道路标识的识别方法。
[0023]本申请实施例通过对采集到的当前道路的道路标识图像进行预处理，得到待识别
道路标识图像，然后进行分割处理，得到待识别交通标志图像并提取图像特征信息，使之与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，且将匹配度最高的待匹配图像特征信息对应的交通标志作为识别到的道路标识。由此，解决了相关技术中道路标识识别的精度较低，易造成驾驶员违章驾驶及提高交通事故的发生率等问题。
[0024]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0025]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0026]图1为根据本申请实施例提供的一种道路标识的识别方法的流程图；
[0027]图2为根据本申请实施例的道路标识识别的整体流程如图；
[0028]图3本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种道路标识的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集当前道路的道路标识图像；对所述道路标识图像进行预处理，得到待识别道路标识图像，并基于预设的图像分割检测策略对所述待识别道路标识图像进行分割处理，得到待识别交通标志图像；以及提取所述待识别交通标志图像的图像特征信息，并将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，且将匹配度最高的所述待匹配图像特征信息对应的交通标志作为识别到的道路标识。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的图像分割检测策略对所述待识别道路标识图像进行分割处理，得到待识别交通标志图像，包括：基于预设的颜色切割策略，对所述待识别道路标识图像进行量化分析，得到初始交通标志图像；基于预设的颜图像切割策略，对所述初始交通标志图像进行形状检测，得到所述待识别交通标志图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，包括；基于预设的相关匹配法、归一化相关匹配法、平方差匹配法和归一化平方差匹配法，分别将所述图像特征信息与预设的特征库数据中的待匹配图像特征信息进行匹配，得到第一至第四匹配结果；根据所述第一至第四匹配结果加权计算，得到所述匹配度最高的所述待匹配图像特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述道路标识图像进行预处理，得到待识别道路标识图像，包括：基于预设的图像均衡算法、图像增强算法和/或图像去噪算法，对所述道路标识图像的光线进行均衡处理，得到所述待识别道路标识图像。5.根据权利要求1
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4中任一项所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息包括颜色特征、线条变化特征、矩特征和灰度直方图统计...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎志豪，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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