[发明专利]标志牌地标数据集生成及车辆定位方法

摘要

本发明涉及一种标志牌地标数据集生成及车辆定位方法，其中该标志牌数据集生成方法包括：标志牌的图像检测和识别；图像检测结果转化寻找标志牌牌面所在的粗略点云区域范围；得到标志牌牌面；得到标志牌的杆；获取标志牌的语义及空间特征；得到一系列标志牌地标数据集；本发明所述的标志牌地标数据集生成方法采用基于深度学习网络及反射特性两种方法结合的方式进行标志牌的提取，减少了获取标志牌信息的误差，从而提高了获取交通标志牌的标志牌信息准确度、效率以及鲁棒性。

主权项

1.一种标志牌地标数据集生成方法，其特征在于，所述方法包括：采用预先设置的标志牌图像库训练全卷积神经网络，并利用训练好的神经网络对采集得到的图像进行标志牌检测，以获得检测结果，其中，所述检测结果包含标志牌的包围框和类型；根据标志牌的包围框转化回三维点云中的位置寻找标志牌牌面所在的粗略区域范围，以获取标志牌的牌面，并沿着Z轴方向找回标志牌的杆，以及根据体素的归一化割方法将标志牌与相粘连的其他物体分开，最终获得完整标志牌；对标志牌的类型进行重新认定，以确定正确的类型，并通过获取标志牌的空间特征，以得到一系列标志牌点云和相应的图像；将标志牌点云重新映射回图像，以根据图像进行人工修正标志牌的类型，并将图像自动截取仅保留标志牌区域，以及删除标志牌模糊及标志牌背面的图像，最终获得一系列的包含点云和图像的标志牌地标数据集。