[发明专利]一种人行横道预警标识检测方法及系统

权利要求书

1.一种人行横道预警标识的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据人行横道预警标识的灰度值标签提取其二值化图；

S2、提取二值化图中人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；同时设置角度阈值并对二值化图进行角点检测，提取二值化图中的角点坐标；

S3、根据轮廓点将人行横道预警标识拟合一个最小外接矩形；

S4、设置距离阈值，创建四个角点集合，分别保存距离最小外接矩形的上边界、下边界、左边界和右边界在距离阈值之内的角点，并分别对四个角点集合中的角点坐标取平均值，作为人行横道预警标识的四个角点坐标输出。

2.根据权利要求1所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，所述步骤S4，还包括：若与某一边界对应的角点集合为空，则根据菱形图案的性质预测该处角点坐标并输出。

3.根据权利要求1所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，步骤S1包括：

初始化语义分割模型；

标注训练数据集中的人行横道预警标识；

使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；

将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；

根据人行横道预警标识的灰度值标签从所述mask图中提取人行横道预警标识的二值化图。

4.根据权利要求1所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，步骤S2中采用OpenCV工具提取二值化图中每个人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；采用Harris角点检测方法提取二值化图中的角点坐标。

5.一种人行横道预警标识检测系统，其特征在于，包括：

语义分割模块，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据人行横道预警标识的灰度值标签提取其二值化图；

轮廓提取及角点提取模块，用于提取二值化图中人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；同时设置角度阈值并对二值化图进行角点检测，提取二值化图中的角点坐标；

拟合模块，用于根据轮廓点将人行横道预警标识拟合一个最小外接矩形；

角点处理模块，用于设置距离阈值，创建四个角点集合，分别保存距离最小外接矩形的上边界、下边界、左边界和右边界在距离阈值之内的角点，并分别对四个角点集合中的角点坐标取平均值，作为人行横道预警标识的四个角点坐标输出。

6.根据权利要求5所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，所述角点处理模块，还用于：若与某一边界对应的角点集合为空，则根据菱形图案的性质预测该处角点坐标并输出。

7.根据权利要求5所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，所述语义分割模块，包括：

初始化子模块，用于初始化语义分割模型；

预处理子模块，用于标注训练数据集中的人行横道预警标识；

训练子模块，用于使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；

预测子模块，将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；

二值化图提取子模块，用于根据人行横道预警标识的灰度值标签从所述mask图中提取人行横道预警标识的二值化图。

8.根据权利要求5所述的人行横道预警标识检测方法，其特征在于，所述轮廓提取及角点提取模块，采用OpenCV工具提取二值化图中每个人行横道预警标识的轮廓，并保存轮廓点；采用Harris角点检测方法提取二值化图中的角点坐标。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机软件程序；

处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的计算机软件程序，进而实现权利要求1-4任一项所述的一种人行横道预警标识检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储用于实现权利要求1-4任一项所述的一种人行横道预警标识检测方法的计算机软件程序。