[发明专利]交通标志识别方法、神经网络模型的训练方法和装置在审
| 申请号： | 201910081841.2 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN111488770A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 李亚 | 申请（专利权）人： | 初速度（苏州）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科领智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11782 | 代理人： | 陈士骞 |
| 地址： | 215131 江苏省苏州市相城区高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种交通标志识别方法、神经网络模型的训练方法和装置。其中，交通标志的识别方法包括：获取当前道路图像中交通标志牌区域的当前子图像的位置信息和类别信息，其中，所述位置信息和类别信息是利用预设目标检测模型对所述当前道路图像中的待识别交通标志牌图像进行特征提取得到的；按照所述位置信息和所述类别信息，利用卷积神经网络CNN对所述当前子图像进行特征提取，得到所述当前子图像的特征序列；根据所述特征序列和预设卷积循环神经网络CRNN模型，得到所述当前子图像对应的目标语义信息，所述CRNN模型使得图像的特征序列与其对应的语义信息相关联。通过采用上述技术方案，提升了交通标志的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 交通标志 识别 方法 神经网络 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
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