[发明专利]路标识别方法及装置

权利要求书

1.一种路标识别方法，其特征在于，包括：

利用数据增强技术分别制作路标检测数据集和路标分类数据集；

利用所述路标检测数据集训练路标检测模型，利用所述路标分类数据集训练路标分类模型；

利用训练好的路标检测模型和路标分类模型进行路标检测和路标分类，从而进行路标识别。

2.根据权利要求1所述的路标识别方法，其特征在于，在利用数据增强技术分别制作路标检测数据集和路标分类数据集之前，还包括：利用道路监控摄像和网站资源获取路景图片。

3.根据权利要求2所述的路标识别方法，其特征在于，利用数据增强技术制作路标检测数据集，包括：

利用数据增强技术对获取的路景图片进行数据增强处理；

利用所述获取的路景图片及数据增强处理后的图片构建路标检测数据集；

其中，所述数据增强处理包括根据所述获取的路景图片上不同路标出现的频次选择性的将路标粘在路景图片上。

4.根据权利要求3所述的路标识别方法，其特征在于，在所述获取的路景图片中，若一路标出现的频次越高，则这一路标被选择粘在路景图片上的几率越小。

5.根据权利要求2所述的路标识别方法，其特征在于，利用数据增强技术制作路标分类数据集，包括：

利用数据增强技术对获取的路景图片进行数据增强处理；

利用所述获取的路景图片及数据增强处理后的图片构建路标分类数据集；

其中，所述数据增强处理包括随机旋转、随机裁剪、加入噪声、随机缩放、图片变形、平移变换、仿射变换、颜色变换、光照变换。

6.根据权利要求1所述的路标识别方法，其特征在于，利用训练好的路标检测模型和路标分类模型进行路标检测和路标分类，从而进行路标识别，包括：

利用训练好的路标检测模型检测待识别路标的图片上是否存在路标，若存在路标，则进行预分类；

根据预分类的结果利用训练好的路标分类模型进行二次分类，从而进行路标识别。

7.根据权利要求6所述的路标识别方法，其特征在于，

利用YOLO检测神经网络构建所述路标检测模型，利用MobileNet分类神经网络构建多个路标分类模型。

8.根据权利要求7所述的路标识别方法，其特征在于，利用MobileNet分类神经网络构建的路标分类模型包括红色路标分类模型、黄色路标分类模型及蓝色路标分类模型。

9.根据权利要求8所述的路标识别方法，其特征在于，利用训练好的路标检测模型和路标分类模型进行路标检测和路标分类，从而进行路标识别，包括：

将待识别路标的图片输入路标检测模型，检测是否存在路标，若存在路标则进行预分类，确定路标的颜色类别；

将确定颜色类别后的路标输入对应颜色的路标分类模型，确定路标含义类别，从而进行路标识别。

10.一种路标识别装置，其特征在于，包括：

数据处理模块，用于利用数据增强技术分别制作路标检测数据集和路标分类数据集；

训练模块，用于利用所述路标检测数据集训练路标检测模型，及利用所述路标分类数据集训练路标分类模型；

识别模块，用于利用训练好的路标检测模型和路标分类模型进行路标检测和路标分类，从而进行路标识别。

11.根据权利要求10所述的路标识别装置，其特征在于，所述识别模块包括：

路标检测模型，利用YOLO检测神经网络构建，用于确定待识别路标的图片是否存在路标，若存在路标则进行预分类，以确定路标的颜色类别；

路标分类模型，利用MobileNet分类神经网络构建，用于确定路标含义类别，从而进行路标识别。

12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至9中任一项所述的路标识别方法。