[发明专利]一种基于无人驾驶汽车的交警手势识别方法在审
| 申请号： | 201811571702.X | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109711455A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 喻川;张明;曾德崇 | 申请（专利权）人： | 贵州翰凯斯智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人： | 韩炜 |
| 地址： | 550081 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 手势识别 训练模型 无人驾驶汽车 交警手势 图像信号 边框 卷积神经网络 图像信号输入 车载摄像头 准确度 手势分类 手势信息 现场指挥 智能驾驶 分类器 按下 采集 反馈 交警 回归 | ||
1.一种基于无人驾驶汽车的交警手势识别方法，其特征在于，按下述步骤进行：
a.基于卷积神经网络建立手势识别训练模型；
b.将由无人驾驶汽车的车载摄像头采集的图像信号输入到手势识别训练模型；
c.手势识别训练模型对图像信号进行训练，以识别图像信号中的交警手势，并将识别结果传送给ROI Pooling层；
d.ROI Pooling层一方面将识别结果进行边框回归后反馈到手势识别训练模型，另一方面将识别结果输入到softmax分类器进行手势分类得到标准手势信息。
2.根据权利要求1所述的基于无人驾驶汽车的交警手势识别方法，其特征在于：所述的步骤a中的手势识别训练模型按下述方法建立：
a1.采集交警行人图片库；
a2.采集交警标准手势图片库；
a3.将交警行人图片库与交警标准手势图片库分别采用卷积神经网络进行分割，分割后采用RCNN算法对分割的图片进行比对识别，从而建立带有特征的标准图库，即完成手势识别训练模型的建立。
3.根据权利要求2所述的基于无人驾驶汽车的交警手势识别方法，其特征在于：所述的步骤c中，图像信号的训练按下述方法进行：
c1.将图像信号采用卷积神经网络进行分割得到待处理图片候选区域；
c2.将待处理图片候选区域与带有特征的标准图库采用RCNN算法进行比对识别，得到识别结果。
4.根据权利要求2所述的基于无人驾驶汽车的交警手势识别方法，其特征在于：步骤a1中，交警行人图片库通过网路图库或电子警察采集。
5.根据权利要求2所述的基于无人驾驶汽车的交警手势识别方法，其特征在于：步骤a2中，交警标准手势图片库通过现场演示采集。
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