[发明专利]具有自我学习能力的实时交通标记识别方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及交通标志识别技术领域，具体地，涉及一种具有自我学习能力的实时交通信号识别方法及系统。

背景技术

随着Google无人驾驶汽车的发布，智能交通再一次成为人们热议的话题，在当前的道路交通组织方式下，无人驾驶要融入现有道路交通环境中，必须要解决交通标志的识别问题。另一方面，如果汽车或者车载设备能够识别交通标志，无疑将降低驾驶员的负担，带来更便捷的驾驶体验，与汽车控制系统联动，会带来更智能的驾驶方式，可以减少交通事故发生率。

目前，在计算机系统上，已经提出了一些交通标志识别算法，但是这些成果大部分仅限制在研究和实验领域，或者只是运行在PC上，并没有应用于实际的汽车或车载设备中，经过调查分析，认为现有技术面对或存在以下问题：1)缺少合适的环境图像采集设备，2)算法识别率低，不能满足自动识别的需求，3)算法训练周期长，运行开销大，无法满足实时场景。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种具有自我学习能力的实时交通信号识别方法及系统，以实现快速准确的识别交通标记的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种具有自我学习能力的实时交通信号识别方法，包括将采集的图像数据进行检测，从而得到交通标志图像的步骤；

对上述检测到的交通标志图像采用基于降维的方法进行识别的步骤；

上述基于降维的方法为：将交通标志图像表示为一个矩阵X，X为高维矩阵，然后将X通过一个线性映射投影到一个低维空间，将X对应的低维空间矩阵表示为Y，则映射关系为：

Y＝XA^T，

其中，A是映射矩阵，是通过训练得到的，具体为，在初始化阶段，训练库预先设定样本为训练库，通过预先设定的样本，得到映射矩阵A，在实际运用中采集到新的交通标志图像后，将代表新的交通标志图像的特征矩阵利用A映射到一个低维空间，然后利用分类器将低维映射值与样本映射值分类，得出新的交通标志图像属于哪类，最终得到识别结果，如果识别正确，则不做处理，如果识别错误，则将新的交通标志图像发送给云端服务器，云端服务器将其加入到训练库中，重新训练得到新的映射矩阵A′，得到A′后，使用网络将该映射矩阵传输到安装在移动终端上的数据处理模块，使用A′替换A，即A′成为新映射矩阵。

优选的，上述利用分类器将低维映射值与样本映射值分类中的分类器至少包括最近邻分类器和支持向量机分类器。

优选的，上述基于降维的识别方法，方法为基于稀疏表示的图嵌入方法。

优选的，所述基于稀疏表示的图嵌入方法具体为：

步骤401：将训练库中的交通标志图像进行分类得到分层图结构，在不同的层分别构建类内图和类间图；

步骤402：将上述分层图结构应用到图嵌入框架下，得到如下目标函数：