[发明专利]一种交通图标的检测方法、装置及车辆

说明书

本发明公开了一种交通图标的检测方法、装置及车辆，所述方法包括：获取待检测的原始图像，并提取所述原始图像的边缘的多个边缘点；计算所述多个边缘点的梯度信息，并根据所述梯度信息计算预设N个半径r_n的投影矩阵；对每个半径r_n的投影矩阵进行筛选以确定候选投影矩阵，并采用双阈值方法去除所述候选投影矩阵内的干扰点以确定目标候选点；根据所述目标候选点确定圆形候选区域，并对所述圆形候选区域进行识别以获取所述圆形候选区域对应的交通图标类型。本发明通过采用双阈值方法去除干扰点，减少环境因素的影响，提高了图标识别的准确率。

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，特别涉及一种交通图标的检测方法、装置及车辆。

背景技术

随着交通安全问题的日益显现，对智能辅助驾驶系统与无人驾驶汽车的研究收到越来越多的关注。在交通环境中，交通标志提供重要的道路交通信息，是实施交通管理、为行人和驾驶员等提供交通行为规范以保证道路交通畅通与行车安全的重要设施。交通标志的自动检测与识别时智能辅助驾驶系统与无人驾驶汽车进行交通环境认知不可或缺的组成部分。而圆形交通标志作为交通标志中的一大类别包括禁令标志、指示标志，因此准确检测图片中的圆形标志在提高交通标志识别性能中起到至关重要作用。

对于圆形图标的识别主要采用径向对象方法确定圆的位置，即利用圆的旋转对称性检测圆形中心位置从而确定圆的位置。但是，由于实际场景中环境多变进行边缘提取后会出现很多干扰信息，例如复杂的城市场景、树丛中的交通标志等等，这些纹理丰富的复杂场景再进行边缘化后再用径向对称得到的方向投影图会使得圆心候选点增加，从而增加误检率。同时，由于需要对N个半径值分别求取方向投影图并进行投票排序选出候选圆心点，这样会大大提高计算成本，降低速度。

因而现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种交通图标的检测方法、装置及车辆，以解决现有交通标志检测时易环境因数干扰，而造成误检率高的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种交通图标的检测方法，其包括：

获取待检测的原始图像，并提取所述原始图像的边缘的多个边缘点；

计算所述多个边缘点的梯度信息，并根据所述梯度信息计算预设N个半径r_n的投影矩阵，其中，n＝1,2，...，N；

对每个半径r_n的投影矩阵进行筛选以确定候选投影矩阵，并采用双阈值方法去除所述候选投影矩阵内的干扰点以确定目标候选点；

根据所述目标候选点确定圆形候选区域，并对所述圆形候选区域进行识别以获取所述圆形候选区域对应的交通图标类型。

所述交通图标的检测方法，其中，所述获取待检测的原始图像，并提取所述原始图像的边缘的多个边缘点具体包括：

获取待检测的原始图像，并采用Canny算子或Sobel算子提取所述原始图像的边缘的多个边缘点。

所述交通图标的检测方法，其中，所述计算所述多个边缘点的梯度信息，并根据所述梯度信息计算预设N个半径r_n的投影矩阵具体包括：

计算每个边缘点的梯度信息，并根据所述梯度信息确定每个边缘点的梯度方向；

将每个边缘点沿其梯度方向的正方向及反方向分别向距离为半径r_n的投票点进行投票，并根据所述投票确定每个半径r_n的投影矩阵，其中，所述n＝1，2，...，N。

所述交通图标的检测方法，其中，通过以下公式计算每个边缘点的梯度信息：