【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其是涉及一种交通标志的识别方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、交通标志的识别工作一直是国内外研究人员广泛关注的课题。传统的交通标志的识别方法主要通过获取包含交通标志的图片，并将获取到的交通标志的图片与数据库中存储的标记有交通标志类型的本地交通标志图片进行对比，确定二者的相似度，若获取到的交通标志的图片与本地交通标志图片的相似度满足要求，则将本地交通标志图片对应的交通标志类型确定为获取到的图片中交通标志的交通标志类型。
2、然而，上述方式对采集到的交通标志的图片质量有很高的要求，必须使交通标志在图片中占据大部分面积，才能对交通标志的图片进行准确的识别。但是，在实际的交通标志识别的场景下，无法保证获取到的交通标志的图片能够满足上述要求，因而现有的交通标志的识别方法对交通标志的识别能力较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种交通标志的识别方法、装置、存储介质及计算机设备，主要目的在于解决对交通标志的识别能力较低的技术问题。
<...【技术保护点】
1.一种交通标志的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型包括基础特征提取网络模型、区域提议网络模型、感兴趣区域池化模型以及分类回归模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练样本对所述目标检测模型进行初次训练，得到初次训练后的所述目标检测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述训练交通标志图像数据在所述交通标志图像中的区域位置是否与所述交通...
【技术特征摘要】
1.一种交通标志的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型包括基础特征提取网络模型、区域提议网络模型、感兴趣区域池化模型以及分类回归模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练样本对所述目标检测模型进行初次训练，得到初次训练后的所述目标检测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述训练交通标志图像数据在所述交通标志图像中的区域位置是否与所述交通标志图像对应的标识信息所指示的标志位置一致之后，还包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练样...
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