[发明专利]交通手势识别方法、装置、计算机可读存储介质及车辆在审

专利信息
申请号: 201810421522.7 申请日: 2018-05-04
公开(公告)号: CN108830148A 公开(公告)日: 2018-11-16
发明(设计)人: 纪明君;陈效华;陈新;刘华仁 申请(专利权)人: 北京汽车集团有限公司;北京汽车研究总院有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 代理人: 魏嘉熹;南毅宁
地址: 101300 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 手势信息 交警手势 分解 计算机可读存储介质 目标图片帧 手势识别 匹配 采集 驾驶安全性 连续图片帧 连续分解 时间顺序 顺序一致 预先存储 组合动作 图片帧 准确率 交通 分析
【说明书】:

本公开涉及一种交通手势识别方法、装置、计算机可读存储介质及车辆。方法包括:获取当前采集到的图片帧中的手势信息;当手势信息与预先存储的一个或多个交警手势的第一个分解动作相匹配、且目标交警手势包括多个连续分解动作时,获取N个连续的目标图片帧中的M个手势信息;判断M个手势信息中是否存在与第一个分解动作所属交警手势的P个后续分解动作一一相匹配的P个手势信息,且P个手势信息各自对应的目标图片帧的采集时间顺序是否与P个后续分解动作的先后顺序一致;在满足上述条件时,将目标交警手势作为识别结果。由此,通过连续图片帧的分析,即可实现由多个组合动作构成的交警手势的识别,时间短且准确率高,从而提升了驾驶安全性。

技术领域

本公开涉及自动驾驶领域,具体地,涉及一种交通手势识别方法、装置、计算机可读存储介质及车辆。

背景技术

车载视觉是基于机器视觉、并结合光学、微电子技术、计算机技术等知识及车辆运动的特点而形成的,它是自动驾驶技术的重要组成部分,相当于驾驶员的眼睛。随着自动驾驶技术的发展,图像识别技术在车道线识别、交通标志识别、障碍物识别等方面得到了很大发展,但是在特殊的情况下,对交警手势的识别变得更为重要。自动驾驶车辆只有通过识别交警手势来获取交警的意图,才能在特殊的交通场景下实现智能化的驾驶。虽然当前的自动驾驶识别技术在识别静态对象方面准确率得到了很大提升,但其在获取对象意图方面并没有得到充分利用,例如,特殊交通场景下对交警手势的理解。

发明内容

本公开的目的是针对现有技术中对于静态交通手势识别准确率低的问题,提供一种交通手势识别方法、装置、计算机可读存储介质及车辆

为了实现上述目的,本公开提供一种交通手势识别方法,包括:

获取当前采集到的图片帧中的手势信息;

当所述手势信息与预先存储的一个或多个交警手势的第一个分解动作相匹配时,将与所述手势信息相匹配的第一个分解动作所属交警手势作为目标交警手势,判断所述目标交警手势是否包括多个连续分解动作,其中,每个所述交警手势包括用于唯一标识所述交警手势的多个连续的分解动作或一个分解动作;

当所述目标交警手势包括多个连续分解动作时,获取N个连续的目标图片帧中的M个手势信息,其中,所述N个连续的目标图片帧为在采集到与所述第一个分解动作相匹配的手势信息对应的图片帧之后的第一预设时长内采集到的图片帧,N>1,M>1,且M≤N;

判断所述M个手势信息中是否存在与所述目标交警手势的P个后续分解动作一一相匹配的P个手势信息,且所述P个手势信息各自对应的目标图片帧的采集时间顺序是否与所述P个后续分解动作的先后顺序一致;

在判定所述M个手势信息中存在所述P个手势信息,且所述P个手势信息各自对应的目标图片帧的采集时间顺序与所述P个后续分解动作的先后顺序一致的情况下,将所述目标交警手势作为识别结果。

可选地,所述手势信息通过以下方式来获取:

通过卷积神经网络算法,识别图片帧中的所述手势信息。

可选地,所述方法还包括:

当所述目标交警手势包括一个分解动作时,获取Q个连续的目标图片帧中的R个手势信息,其中,所述Q个连续的目标图片帧为在采集到与所述第一个分解动作相匹配的手势信息对应的图片帧之后的第二预设时长内采集到的图片帧,Q>1,R>1,且R≤Q;

判断所述R个手势信息中、与所述第一个分解动作相匹配的手势信息的数量是否达到T个,其中,T≥1;

在所述手势信息的数量数达到T个时,执行所述将所述目标交警手势作为识别结果的步骤。

可选地,所述方法还包括以下中的至少一者:

显示所述识别结果;

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