[发明专利]一种精确检测交通标志或标线的方法在审

专利信息
申请号: 201911376005.3 申请日: 2019-12-27
公开(公告)号: CN112989900A 公开(公告)日: 2021-06-18
发明(设计)人: 杨奎元 申请(专利权)人: 深动科技(北京)有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 上海方本律师事务所 31269 代理人: 骆顺耀;白杨
地址: 100089 北京市海淀区海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 精确 检测 交通标志 标线 方法
【权利要求书】:

1.一种精确检测交通标志或标线的方法,其特征在于,包括:

将交通标志或标线的图像进行叠加合并,形成新的合成的标志或标线;

在所述合成的标志或标线上设置关键点;

检测所述关键点,识别所述关键点对应的交通标志或标线所指示或提示的交通信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述交通标志或标线是导向箭头。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过标号标识所述关键点。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过标号标识所述关键点,包括:

通过阿拉伯数字或英文字母或中文汉字标识所述关键点。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过标号标识所述关键点,包括:

通过逆时针或者顺时针或者自上而下的顺序进行标号。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述关键点的步骤,通过深度卷积网络实现。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述深度卷积网络通过两个卷积分支分别生成关键点分值图和关键点特征图,所述分值图用于度量被检测位置点存在所述关键点的可能性,所述特征图用于描述所述关键点是否对应同一个所述交通标志或标线。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述分值图经过非极大值抑制的方式筛选所述关键点的检测结果。

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述关键点的步骤,包括:

通过标注包含所述交通标志或标线的现实交通场景的图像来优化深度学习的效果。

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