[发明专利]一种面向深度智驾应用的交通标志识别方法

摘要

本发明公开了一种面向深度智驾应用的交通标志识别算法，基于网络对多源公测数据集平移扩展性与稳定性的考虑，建立多源公测数据集对于交通标志的统一类别表征，通过基于局部上下文信息随机裁剪的数据增强策略实现了数据集的扩展，以及多尺度卷积特征图网络与集合网络迭代交替验证训练策略，得到了性能较好的检测网络与识别网络，使网络易于训练且收敛更快；基于自底向上的卷积特征，通过自顶向下融合多尺度卷积特征网络建模方法，提高小尺寸交通标志的查全率；不追求设计更深更复杂的Convnet以获取更高的物体识别率，而是针对交通标志目标的特点，通过对比实验，提出一种能够获得更优信息流动与更好性能表现的集合网络，实现了交通标志的高效识别。

主权项

一种面向深度智驾应用的交通标志识别算法，其特征在于，具体包括以下步骤：1)、首先对多源公测数据集进行数据增强；2)、然后对检测网络与识别网络进行交替迭代训练；3)、以检测数据集GTSDB与LISA‑TS为数据平台，基于图像的多层卷积特征，用自顶向下的多尺度卷积特征融合方法，构造一组表征图像不同尺度卷积的层次语义特征图，以实现锚点在具有更多语义集合的多个尺度卷积特征图上对交通标志感兴趣区域进行提取；4)、对网络中间层的串联集合与并联集合方式进行对比试验从而获得更优信息流动与更好性能表现的集合网络。