[发明专利]车辆周边标识识别方法、装置、存储介质和计算机设备

说明书

本发明提供一种车辆周边标识识别方法、装置、存储介质和计算机设备。其中，所述识别方法包括：通过图像获取组件获取目标车辆的周边环境图像；图像获取组件围绕目标车辆测车身布设；通过预训练的交通标识检测神经网络，从周边环境图像中提取出交通标识图像和交通标志的背景颜色；背景颜色表示交通标识图像中，非字符对象的颜色；根据背景颜色以及预设的背景颜色和交通标识分类关系，获得对应的交通标识分类；根据交通标识图像和交通标识分类生成交通标识查询指令；将交通标识查询指令上传到处理服务器，接受处理服务器发出的交通标识查询结果。本发明通过获取目标车辆的周边环境图像，再从中识别出交通标识，可以避免司机忽略车辆附近的交通标识。

技术领域

本发明涉及交通标识的识别技术领域，具体涉及一种车辆周边标识识别方法、装置、存储介质和计算机设备。

背景技术

汽车是人们日常生活中常用的代步交通工具，而驾驶汽车过程中，既需要注意道路安全，也需要注意道路上的交通标识。但是，由于大部分时候司机的注意力都会集中于道路安全，因此可能会出现忽略了道路上的交通标识的情况，而且当部分交通标识距离汽车的距离比较近时，由于汽车的壳体的阻挡，司机更是无法察觉到汽车附近的交通标识的存在，更加无法得知该交通标识的内容。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种车辆周边标识识别方法、装置、存储介质和计算机设备，通过获取目标车辆的周边环境图像，从周边环境图像中识别出交通标识，可以避免司机忽略车辆附近的交通标识。

本发明的一个实施例提供一种车辆周边标识识别方法，包括：

通过图像获取组件获取所述目标车辆的周边环境图像；所述图像获取组件围绕目标车辆测车身布设；

通过预训练的交通标识检测神经网络，从所述周边环境图像中提取出交通标识图像和交通标志的背景颜色；所述背景颜色表示所述交通标识图像中，非字符对象的颜色；

通过预训练的图像遮挡检测神经网络，从所述交通标识图像中检测出被遮挡位置和范围，得到标记了被遮挡位置的交通标识图像；

根据所述背景颜色以及预设的背景颜色和交通标识分类关系，获得对应的交通标识分类；

根据标记了被遮挡位置的交通标识图像和交通标识分类生成交通标识查询指令；

将所述交通标识查询指令上传到处理服务器，接受所述处理服务器发出的交通标识查询结果；

其中，所述图像遮挡检测神经网络通过以下步骤训练得到：

通过初始高分辨率模型对初始图像训练样本进行采样，得到至少四个特征通道的信息特征，所述初始图像训练样本包括真实矩形框框选的被遮挡位置，且所述被遮挡位置对应有至少两种遮挡物类别，所述遮挡类别包括：附着在所述图像获取组件的遮挡物类别，以及附着在交通标识上的遮挡物类别；

融合各个所述特征通道的信息特征，以得到至少四个增强后的多尺度特征；

对所述增强后的多尺度特征进行定位损失计算，分别得到所述多尺度特征的定位损失，过程如下公式：

其中，