[发明专利]交通标识牌识别方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种交通标识牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标视频，从所述目标视频中提取多个目标图片；

将多个所述目标图片输入预先训练完成的交通标识牌检测模型中，输出多个所述目标图片包含的交通标识牌的检测结果；其中，所述检测结果表征所述交通标识牌的检测框的位置；

通过交叉二次判别分析的方式识别多个所述检测框内的所述交通标识牌的类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取交通标识牌的数据集；其中，所述数据集包括：样本图片和所述样本图片包含的交通标识牌的类型；

将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集；

基于所述训练集训练至少一个所述交通标识牌检测模型；

基于所述验证集调整至少一个训练中的所述交通标识牌检测模型的参数；

通过所述测试集验证至少一个调整参数后的所述交通标识牌检测模型的识别准确度，将所述识别准确度最高的所述交通标识牌检测模型作为训练完成的交通标识牌检测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过交叉二次判别分析的方式识别多个所述检测框内的所述交通标识牌的类型的步骤，包括：

对当前目标图片和上一目标图片进行图片跟踪，得到跟踪结果；其中，所述当前目标图片和所述上一目标图片为所述目标视频的相邻帧，并且所述当前目标图片为所述上一目标图片的下一帧；

如果所述跟踪结果表征所述当前目标图片和所述上一目标图片不一致，通过交叉二次判别分析的方式识别所述当前目标图片的检测框内的所述交通标识牌的类型；

如果所述跟踪结果表征所述当前目标图片和所述上一目标图片一致，将所述上一目标图片的检测框内的所述交通标识牌的类型作为所述当前目标图片的检测框内的所述交通标识牌的类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对当前目标图片和上一目标图片进行图片跟踪，得到跟踪结果的步骤，包括：

基于当前目标图片的第一检测框的位置与上一目标图片的第二检测框的位置，确定所述第一检测框和所述第二检测框的交并比；

如果所述交并比大于或等于预设的交并比阈值，检测结果表征所述当前目标图片和所述上一目标图片一致；

如果所述交并比小于所述交并比阈值，检测结果表征所述当前目标图片和所述上一目标图片不一致。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过交叉二次判别分析的方式识别多个所述检测框内的所述交通标识牌的类型的步骤，包括：

对多个所述检测框放大至预设尺寸；

从放大后的所述检测框中提取放大后的所述交通标识牌；

通过交叉二次判别分析的方式识别放大后的所述交通标识牌的类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过交叉二次判别分析的方式识别放大后的所述交通标识牌的类型的步骤，包括：

将所述放大后的所述交通标识牌输入所述交通标识牌检测模型的主干网络中，输出所述交通标识牌的高维特征向量；

对所述高维特征向量进行全局平均池化处理和归一化处理，得到所述交通标识牌的特征向量；

通过交叉二次判别分析的方式，基于所述交通标识牌的特征向量和预先获得的样本库中包含的多个交通标识牌样本的特征向量，确定所述交通标识牌的类型；其中，所述样本库包含交通标识牌样本的特征向量和所述交通标识牌样本的类型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过交叉二次判别分析的方式，基于所述交通标识牌的特征向量和预先获得的样本库中包含的多个交通标识牌样本的特征向量，确定所述交通标识牌的类型的步骤，包括：

通过交叉二次判别分析的方式计算所述交通标识牌的特征向量和预先获得的样本库中包含的多个交通标识牌样本的特征向量的相似度；

按照相似度由高到低的顺序，依次确定预设数量的交通标识牌对应的类型；

确定所述预设数量的交通标识牌对应的类型中数量最多的类型；

将所述数量最多的类型作为所述交通标识牌的类型。