[发明专利]一种道路交通标志识别方法、装置和识别设备

权利要求书

1.一种道路交通标志识别方法，其特征在于，包括：

获取交通标志牌图像中的车道信息元素和各元素的位置信息；

根据所述车道信息元素的参考点横坐标对车道信息元素进行分组，得到每个车道的车道信息元素组；

针对每个车道信息元素组中的车道信息元素，根据车道信息元素的参考点纵坐标和参考点横坐标进行排布组合，得到车道信息元素分车道排布结果，所述车道信息元素分车道排布结果包括车道数量；

使用通过回归网络模型确定的交通标志牌图像中的车道数量对所述车道信息元素分车道排布结果进行匹配校验；

校验通过时，按照高置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果；校验不通过时，按照低置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取交通标志牌图像中的车道信息元素，包括从所述交通标志牌图像中获取下列元素中的至少一种：

车道标识、指示标识、警示标识、禁止标识和路面信息标识。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车道信息元素的参考点横坐标对车道信息元素进行分组，包括：

计算各车道信息元素的参考点横坐标的差值；

将参考点横坐标的差值小于设定阈值的车道信息元素划分为一组。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照高置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果之前，还包括：

根据预设的置信度确定规则，确定所述车道信息元素分车道排布结果的置信度；以及获取回归网络模型输出的车道数量识别结果的置信度；

当均为高置信度时，再按照高置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果；否则，按照低置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预设的置信度确定规则，确定所述车道信息元素分车道排布结果的置信度，包括：

对获取的车道信息元素分别进行识别评分，判断评分最低的车道信息元素的分值是否符合预设的分值要求；和/或判断所述车道信息元素分车道排布结果是否符合车道排布规则和车道位置关系规则；

若均判断为是时，确定所述车道信息元素分车道排布结果的置信度为高置信度；否则，为低置信度。

6.如权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，通过回归网络模型确定交通标志牌图像中的车道数量，包括：

将所述交通标志牌图像输入回归网络模型；所述回归网络模型通过对一定数量的样本交通标志牌图像进行学习，得到车道数量识别规则和对应的车道特征信息；

根据回归网络模型中配置的车道数量识别规则中包括的车道特征信息，匹配识别所述交通标志牌图像中的车道特征信息，根据匹配识别结果输出所述交通标志牌图像中的车道数量。

7.一种道路交通标志识别装置，其特征在于，包括：

车道元素识别模块，用于获取交通标志牌图像中的车道信息元素和各元素的位置信息；根据所述车道信息元素的参考点横坐标对车道信息元素进行分组，得到每个车道的车道信息元素组；针对每个车道信息元素组中的车道信息元素，根据车道信息元素的参考点纵坐标和参考点横坐标进行排布组合，得到车道信息元素分车道排布结果，所述车道信息元素分车道排布结果包括车道数量；

车道数量识别模块，用于通过回归网络模型确定的交通标志牌图像中的车道数量；

匹配校验模块，用于使用通过回归网络模型确定的交通标志牌图像中的车道数量对所述车道信息元素分车道排布结果进行匹配校验；校验通过时，按照高置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果；校验不通过时，按照低置信度输出所述车道信息元素分车道排布结果。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述车道元素识别模块，具体用于从所述交通标志牌图像中获取下列元素中的至少一种：

车道标识、指示标识、警示标识、禁止标识和路面信息标识。