一种多视图融合交通标志检测识别方法及其系统
基本信息
| 申请号 | CN201911193295.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110889378A | 公开（公告）日 | 2020-03-17 |
| 申请公布号 | CN110889378A | 申请公布日 | 2020-03-17 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张春阳 | 申请（专利权）人 | 湖南率为控制科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京慕达星云知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 湖南率为控制科技有限公司 |
| 地址 | 421000 湖南省衡阳市雁峰区岳屏镇东风村十二组衡山科学城红树林研发创新区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种多视图融合交通标志检测识别方法及其系统，用于无人驾驶领域，该方法包括以下步骤：S1.实时采集不同视角的交通标志图像；S2.将不同视角的交通标志图像输入至训练好的神经网络模型中，得到不同视角的特征图；S3.建立不同视角的特征图之间的对应关系，进行特征融合，得到多视图融合结果后进行交通标志检测和信息识别，并将识别结果发送至所述辅助驾驶系统。本方法采用神经网络模型进行交通标志检测和识别，并结合多视图数据融合算法，使神经网络模型可以处理多个角度的交通标志数据，所获得的神经网络模型更加适用于复杂的现实行车环境中，可以避免环境遮挡、杂物干扰的影响，且经过对视图数据融合使检测精度得到提高。 |
