[发明专利]用于自动驾驶的基于BiSeNet的交通标志识别方法及装置

说明书

本申请涉及一种用于自动驾驶的基于BiSeNet的交通标志识别方法及装置。该方法包括：将包含路面交通标志的图像输入改进的BiSeNet模型，所述改进的BiSeNet模型为：在BiSeNet模型的基础上分别将细节分支的各个层和语义分支的各个层与聚合层进行连接；在所述图像前向传播中，分别获得所述细节分支输出的多个不同尺寸的特征和所述语义分支输出的多个不同尺寸的特征；按设定规则将所述细节分支输出的多个不同尺寸的特征与所述语义分支输出的多个不同尺寸的特征在所述聚合层合并，获得合并后的特征；根据所述获得的合并后的特征，输出所述图像的路面交通标志信息。本申请提供的方案，能够准确地识别路面交通标志。

技术领域

本申请涉及导航技术领域，尤其涉及一种用于自动驾驶的基于BiSeNet的交通标志识别方法及装置。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，车辆的自动感知能力和自动识别能力越来越强。自动驾驶车辆对车道线等路面交通标志的准确识别，是自动驾驶车辆完成安全、智能行驶的重要前提。对车道线等路面交通标志的准确识别，能够为自动驾驶车辆的导航提供准确的道路信息，使得自动驾驶车辆能够实现安全的自动驾驶功能。

相关技术中，自动驾驶车辆对路面交通标志的识别极易受到其他路面交通标志等因素的干扰，无法得到准确的识别结果。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种用于自动驾驶的基于BiSeNet的交通标志识别方法及装置，能够准确地识别路面交通标志。

本申请第一方面提供一种自动驾驶的基于BiSeNet的交通标志识别方法，所述方法包括：

将包含路面交通标志的图像输入改进的BiSeNet模型，所述改进的BiSeNet模型为：在BiSeNet模型的基础上分别将细节分支的各个层和语义分支的各个层与聚合层进行连接；

在所述图像前向传播中，分别获得所述细节分支输出的多个不同尺寸的特征和所述语义分支输出的多个不同尺寸的特征；

按设定规则将所述细节分支输出的多个不同尺寸的特征与所述语义分支输出的多个不同尺寸的特征在所述聚合层合并，获得合并后的特征；

根据所述获得的合并后的特征，输出所述图像的路面交通标志信息。

优选的，所述在所述图像前向传播中，分别获得所述细节分支输出的多个不同尺寸的特征和所述语义分支输出的多个不同尺寸的特征，包括：

在所述图像前向传播中，获得所述细节分支3个阶段输出的3个不同尺寸的特征，所述3个不同尺寸的特征包括尺寸为所述图像尺寸1/2的1/2特征、尺寸为所述图像尺寸1/4的1/4特征、尺寸为所述图像尺寸1/8的1/8特征；

在所述图像前向传播中，获得所述语义分支4个阶段输出的4个不同尺寸的特征，所述4个不同尺寸的特征包括尺寸为所述图像尺寸1/4的1/4特征、尺寸为所述图像尺寸1/8的1/8特征、尺寸为所述图像尺寸1/16的1/16特征、尺寸为所述图像尺寸1/32的1/32特征。

优选的，所述按设定规则将所述细节分支输出的多个不同尺寸的特征与所述语义分支输出的多个不同尺寸的特征在所述聚合层合并，获得合并后的特征，包括：

按设定规则，将所述细节分支不同阶段输出的不同尺寸的特征与所述语义分支不同阶段输出的不同尺寸的特征引入所述聚合层的不同融合模型，采用级联残差的方式进行合并，获得合并后的特征。

优选的，所述按设定规则，将所述细节分支不同阶段输出的不同尺寸的特征与所述语义分支不同阶段输出的不同尺寸的特征引入所述聚合层的不同融合模型，采用级联残差的方式进行合并，获得合并后的特征，包括：

将所述语义分支的1/32特征和所述细节分支的1/8特征引入所述聚合层的第一融合模型，并融合生成第一特征；