【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及一种车道标志物细分类方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、在自动驾驶领域，车道箭头具有直接指导车辆行驶方向的作用，限速标志牌具有直接指导车辆区间行驶速度的作用。目前车端感知对于箭头和限速牌的识别是粗分类，没有包含箭头的指导转向和限速标志牌的限速信息，导致自动驾驶决策失误。因此，如何保证自动驾驶决策准确率成为一个亟待解决的问题。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种车道标志物细分类方法、系统、设备及存储介质，旨在解决如何保证自动驾驶决策准确率的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种车道标志物细分类方法，所述车道标志物细分类方法包括：
3、通过自动驾驶车辆内置的摄像头采集当前路标环境图像；
4、根据所述当前路标环境图像确定标志物mask图像，并根据所述标志物mask图像确定原有车端感知区域对应的标志
【技术保护点】
1.一种车道标志物细分类方法，其特征在于，所述车道标志物细分类方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标志物mask图像和所述标志物检测框确定交并比值的步骤，包括：
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过自动驾驶车辆内置的摄像头采集当前路标环境图像的步骤之前，还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对多张标注图像进行数据增强处理，获得多张待训练标注图像的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标志物粗类别信息和所述标志物细类别信息确定所...
【技术特征摘要】
1.一种车道标志物细分类方法，其特征在于，所述车道标志物细分类方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标志物mask图像和所述标志物检测框确定交并比值的步骤，包括：
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过自动驾驶车辆内置的摄像头采集当前路标环境图像的步骤之前，还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对多张标注图像进行数据增强处理，获得多张待训练标注图像的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标志物粗类别信息和所述标志物细类别信...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗跃军，汤佳敏，尹玉成，王一鹏，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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