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【技术实现步骤摘要】
本公开涉及车辆道路标志检测和解释系统。
技术介绍
1、现有技术中的道路标志检测和解释系统利用深度卷积神经网络(cnns)和数据驱动算法,该算法学习自动解析标志的图像,并将它们的观测结果分配给一组预定的类别。当应用于现实世界中的自动驾驶时,该方法可以充分地检测日常驾驶的普通道路标志,但是该方法在意外或不常见的情况下是不够的,包括但不限于事故通知消息板和建筑消息板。在现实世界驾驶场景中,这种方法基本上无能为力,因为道路标志可以呈现在训练中不能解决的无数形状和形式。
2、虽然当前的道路标志检测系统实现了它们的预期目的,但是需要一种新的和改进的道路标志解释系统。
技术实现思路
1、根据若干方面,道路标志解释系统包括:安装在车辆上或车辆中的前置摄像机,该前置摄像机收集多个道路标志的图像数据。首先,卷积神经网络(cnn)从前置摄像机接收图像数据,并产生包括一个或多个标志文本实例的标志预测的集合。界定文本提取器的第二cnn从前置摄像机接收图像数据,并提取包括多个标志文本实例的文本候选。在第二cnn中提供标志和标志数据定位,以从多个标志文本实例来计算文本顺序。标志文本合成器模块从第一cnn接收各个标志文本实例,并从光学字符识别器(ocr)接收数字化形式的各个标志文本实例。语义编码和解释模块接收标志文本实例并识别多个道路标志的高级语义。
2、在本公开的另一方面,为ocr提供字符识别算法,该字符识别算法将来自标志文本实例的文本顺序转换成一个或多个机器可读的数字化形式。
< ...【技术保护点】
1.一种道路标志解释系统,包括:
2.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,其中,所述多个文本实例包括文本顺序,并且还包括设置有所述光学字符辨识器OCR的字符识别算法,所述字符识别算法将所述多个文本实例的文本顺序转换成一个或多个机器可读的数字化形式。
3.根据权利要求2所述的道路标志解释系统,包括:
4.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,其中,所述摄像机界定前置摄像机,并且还包括车载计算机,除了从所述车载计算机的存储器保存和检索的数据之外,所述车载计算机还从所述前置摄像机接收所述图像数据,以执行道路标志解释并产生和显示数据结果。
5.根据权利要求4所述的道路标志解释系统,包括普通道路标志,所述普通道路标志具有保存在所述车载计算机的存储器中并从所述车载计算机的存储器中被检索的图像,其中所述前置摄像机接收与所述普通道路标志的图像进行比较的所述图像数据。
6.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,包括自我中心视角,所述自我中心视角将对所述车辆可见的物体界定为由所述摄像机提供的第一人称视点。
7.根据权利要求1所
8.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,其中,由所述光学字符辨识器OCR标识的各个文本实例被构造为形成具有长短期记忆网络LSTM架构的模型,以支持包括字符到单词的输出的有序序列。
9.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,包括通过所述标志文本合成器模块的操作,以包括按照从左到右和从上到下的所述多个文本实例的逻辑读取顺序配置的所述多个文本实例中的各个文本实例。
10.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,包括:
...【技术特征摘要】
1.一种道路标志解释系统,包括:
2.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,其中,所述多个文本实例包括文本顺序,并且还包括设置有所述光学字符辨识器ocr的字符识别算法,所述字符识别算法将所述多个文本实例的文本顺序转换成一个或多个机器可读的数字化形式。
3.根据权利要求2所述的道路标志解释系统,包括:
4.根据权利要求1所述的道路标志解释系统,其中,所述摄像机界定前置摄像机,并且还包括车载计算机,除了从所述车载计算机的存储器保存和检索的数据之外,所述车载计算机还从所述前置摄像机接收所述图像数据,以执行道路标志解释并产生和显示数据结果。
5.根据权利要求4所述的道路标志解释系统,包括普通道路标志,所述普通道路标志具有保存在所述车载计算机的存储器中并从所述车载计算机的存储器中被检索的图像,其中所述前置摄像机接收与所述普通道路标志的图像进行比较的所述图像数...
【专利技术属性】
技术研发人员:J·许,K·山田,M·J·戴利,A·埃斯纳·阿什里·伊斯法哈尼,H·权,D·M·陈,A·佩里,J·兰普金斯,
申请(专利权)人:通用汽车环球科技运作有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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