[发明专利]道路标志的识别方法和装置在审
申请号: | 201711317410.9 | 申请日: | 2017-12-12 |
公开(公告)号: | CN107944425A | 公开(公告)日: | 2018-04-20 |
发明(设计)人: | 龙飞 | 申请(专利权)人: | 北京小米移动软件有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138 | 代理人: | 林锦澜 |
地址: | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 道路 标志 识别 方法 装置 | ||
1.一种道路标志的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取包含道路标志的图像;
对所述图像中的像素在横向和纵向两个方向分别进行像素累加,根据所述像素累加结果识别所述图像中包括的所述道路标志。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述图像中的像素在横向和纵向两个方向分别进行像素累加,根据所述像素累加结果识别所述图像中包括的所述道路标志,包括:
基于最小显著差异算法LSD或HOUGH变换确定所述道路标志所在的区域;
对所述区域进行二次投影,并确定所述道路标志在所述图像中的坐标信息;
根据所述坐标信息提取所述道路标志。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述像素累加结果识别所述图像中包括的所述道路标志之后,还包括:
确定所述道路标志的类别信息。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,确定所述道路标志的类别信息,包括:
提取所述道路标志的特征;
将所述特征与预先训练的训练模型进行匹配,以确定所述道路标志的类别信息。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在确定所述道路标志的类别信息之前,还包括:
采集道路标志样本;
基于方向梯度直方图HOG和支持向量机SVM学习模型对所述道路标志样本进行训练,并生成所述训练模型。
6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,对所述区域进行二次投影,并确定所述道路标志在所述图像中的坐标信息,包括:
对所述区域进行二值化,以生成对应的感兴趣ROI区域;
对所述ROI区域进行横向投影,并获取所述道路标志的纵坐标信息;
对所述ROI区域进行纵向投影,并获取所述道路标志的横坐标信息。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述道路标志的类别信息为前进、左转、右转、前进或左转、前进或右转、前进或左转或右转中的一种。
8.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在确定所述道路标志的类别信息之后,还包括:
提供与所述类别信息对应的提示信息。
9.一种道路标志的识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取包含道路标志的图像;
处理模块,用于对所述图像中的像素在横向和纵向两个方向分别进行像素累加,根据所述像素累加结果识别所述图像中包括的所述道路标志。
10.如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理模块,包括:
确定单元,用于基于最小显著差异算法LSD或HOUGH变换确定所述道路标志所在的区域;
处理单元,用于对所述区域进行二次投影,并确定所述道路标志在所述图像中的坐标信息;
提取单元,用于根据所述坐标信息提取所述道路标志。
11.如权利要求9所述的装置,其特征在于,还包括:
确定模块,用于在根据所述像素累加结果识别所述图像中包括的所述道路标志之后,确定所述道路标志的类别信息。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述确定模块,用于:
提取所述道路标志的特征;
将所述特征与预先训练的训练模型进行匹配,以确定所述道路标志的类别信息。
13.如权利要求12所述的装置,其特征在于,还包括:
训练模块,用于在确定所述道路标志的类别信息之前,采集道路标志样本,基于方向梯度直方图HOG和支持向量机SVM学习模型对所述道路标志样本进行训练,并生成所述训练模型。
14.如权利要求10所述的装置,其特征在于,所述处理单元,用于:
对所述区域进行二值化,以生成对应的感兴趣ROI区域;
对所述ROI区域进行横向投影,并获取所述道路标志的纵坐标信息;
对所述ROI区域进行纵向投影,并获取所述道路标志的横坐标信息。
15.如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述道路标志的类别信息为前进、左转、右转、前进或左转、前进或右转、前进或左转或右转中的一种。
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