[发明专利]路牌角点的自动识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种路牌角点的自动识别方法、装置、设备及存储介质，获取待识别图像，沿着奇数序分支和偶数序分支分别对待识别图像进行卷积计算得到第一卷积特征图和第二卷积特征图，将多个第一卷积特征图对应与多个第二卷积特征图特征融合计算得到多个初始融合特征图，分别对多个初始融合特征图进行普通卷积计算得到多个第三卷积特征图，将多个第三卷积特征图进行特征融合计算得到待处理融合特征图，对待处理融合特征图普通卷积计算得到目标卷积特征图，基于目标卷积特征图输出路牌角点坐标。由于空洞卷积具有更大的感受野，结合普通卷积来提取更多的有效信息。且采用不同空洞率的空洞卷积计算能够捕捉到不同层级的信息，从而提高对路牌角点识别率。

技术领域

本申请涉及导航技术领域，尤其涉及一种路牌角点的自动识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

路牌元素是构建高精地图不可或缺的元素之一。路牌元素的构建主要包括路牌角点和路牌信息这两部分的识别，其中路牌角点的识别是构建路牌元素的前提基础。

相关技术中常利用卷积神经网络对图像进行识别出图像中的路牌角点。但受制于卷积神经网络自身架构的原因，在对图像进行识别处理时，常会捕捉不到图像中不同层级的数据信息，进而导致无法准确识别出路牌角点。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种路牌角点的自动识别方法、装置、设备及存储介质，能够准确识别出路牌角点。

本申请的第一方面提供了一种路牌角点的自动识别方法，包括：

获取待识别图像，所述待识别图像携带有路牌元素；

沿预设对称式分支对所述待识别图像进行卷积计算，所述预设对称式分支包括多条具有对应关系的奇数序分支和偶数序分支，沿所述奇数序分支对所述待识别图像依次进行多次普通卷积计算，得到第一卷积特征图，沿所述偶数序分支对所述待识别图像依次进行不同空洞率的空洞卷积计算和普通卷积计算，得到第二卷积特征图；

分别对多条所述奇数序分支对应的所述第一卷积特征图对应与多条所述偶数序分支对应的所述第二卷积特征图进行特征融合计算，得到多个初始融合特征图；

分别对多个所述初始融合特征图进行普通卷积计算，得到多个第三卷积特征图；

将多个所述第三卷积特征图进行特征融合计算，得到待处理融合特征图；

对所述待处理融合特征图进行普通卷积计算，得到目标卷积特征图，基于所述目标卷积特征图输出路牌角点坐标。

优选的，所述普通卷积计算，包括：

初始化卷积核N*N，其中N为[1,7]区间内的正奇数；

设定普通卷积通道数；

根据所述卷积核N*N和所述普通卷积通道数，对所述待识别图像、初始融合特征图或待处理融合特征图进行普通卷积计算。

优选的，沿不同的所述奇数序分支对所述待识别图像进行多次普通卷积计算时，两两所述奇数序分支对应位置执行的所述普通卷积计算的所述卷积核N*N互不相同、所述普通卷积通道数互补。

优选的，所述空洞卷积计算，包括：

初始化卷积核P*P，并设置所述卷积核P*P的空洞率，其中P为[1,7]区间内的正奇数；

设定空洞卷积通道数；

根据所述卷积核P*P和所述空洞卷积通道数，对所述待识别图像进行空洞卷积计算。

优选的，沿不同的所述偶数序分支对所述待识别图像依次进行不同空洞率的空洞卷积计算时，两两所述偶数序分支对应位置执行的所述空洞卷积计算的所述卷积核P*P相同、所述空洞卷积通道数互补。