【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种交通倒计时识别方法、装置及移动工具。
技术介绍
1、交通信号灯是连接各条道路路口重要的交通枢纽，自动驾驶车辆只有及时准确的识别交通灯信号，才能确保自车安全平稳合规地在道路上通行。伴随着基于深度学习的目标检测方法的逐渐成熟，采用诸类方法解决交通灯检测识别问题成为主流趋势。在自动驾驶过程中，除了识别交通灯的颜色信息，对倒计时牌的识别也至关重要。
2、常见的倒计时牌主要包括与交通灯一体的(如图1-3中所示)和独立在交通灯之外的(如图4-5中所示)两种，倒计时牌数字通常包括1-9，10-99，01-09等不同类型。
3、现有技术中，对倒计时牌的识别存在以下问题：
4、问题1：倒计时牌在一张图像中属于较小目标，且自车距离交通灯越远，目标分类识别的准确度越低。
5、问题2：倒计时牌上数字显示规格不统一。在不同的城市路口交通灯，倒计时牌开始倒计时的时长不一致，且显示数字的规格也不一样，例如有09和9两种模式。交通灯倒计时牌数字显示规格的不统一，仅使用一个分类模型很难准确地对数字进行分类识别。
6、问题3：倒计时牌数字识别作为交通灯感知的一个子模块，需要具备子模块模型单独优化升级的能力，尽管现有的方法能够做到单独升级优化模型，但难以实现兼容多种场景。
7、问题4：常规的分类模型输入要求尺寸统一，使用固定大小的尺寸缩放目标图像，容易带来图像形变，造成分类模型精度下降。
技术实现思路
1、本专利
2、为实现上述目的，本专利技术第一方面，提供一种交通倒计时识别方法，所述交通倒计时识别方法包括：
3、从采集的图像数据中提取交通倒计时感兴趣区域；
4、将具有所述交通倒计时感兴趣区域的图像处理后，输入训练好的目标检测模型，生成位置框；所述位置框包括预设的类别信息；
5、根据所述预设的类别信息，从所述位置框中筛选目标，并进行裁剪，得到预设类别的目标图像；
6、根据预设的数字识别模型对所述预设类别的目标图像进行预处理，生成预处理后的目标图像；
7、将所述预处理后的目标图像输入预设的数字识别模型中，从而对倒计时不同数位的数字进行识别；所述预设的数字识别模型包括个位数识别模型和十位数识别模型。
8、本专利技术第二方面，提供一种交通倒计时识别装置，包括：
9、交通倒计时感兴趣区域提取模块，用于从采集的图像数据中提取交通倒计时感兴趣区域；
10、位置框生成模块，用于将具有所述交通倒计时感兴趣区域的图像处理后，输入训练好的目标检测模型，生成位置框；所述位置框包括预设的类别信息；
11、目标图像生成模块，用于根据所述预设的类别信息，从所述位置框中筛选目标，并进行裁剪，得到预设类别的目标图像；
12、目标图像预处理模块，用于根据预设的数字识别模型对所述预设类别的目标图像进行预处理，生成预处理后的目标图像；
13、数字识别模块，用于将所述预处理后的目标图像输入预设的数字识别模型中，从而对倒计时不同数位的数字进行识别；所述预设的数字识别模型包括个位数识别模型和十位数识别模型。
14、本专利技术第三方面，提供一种计算机服务器，包括：存储器、处理器和收发器；
15、所述处理器用于与所述存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现上述第一方面任一项所述的交通倒计时识别方法；
16、所述收发器与所述处理器耦合，由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
17、本专利技术第四方面，提供一种芯片系统，包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现上述第一方面任一项所述的交通倒计时识别方法。
18、本专利技术第五方面，提供一种计算机系统，包括存储器，以及与所述存储器通信连接的一个或多个处理器；
19、所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现如上述第一方面任一项所述的交通倒计时识别方法。
20、本专利技术第六方面，提供一种移动工具，包括上述第三方面所述的计算机服务器。
21、本专利技术实施例提供的一种交通倒计时识别方法，可以针对不同类别的倒计时牌装置进行目标检测，生成包括预设的类别信息的位置框；然后，针对不同类别的位置框分别进行预处理，即采用了自适应缩放裁剪图像的处理方式，来满足数字识别模型的输入要求，有效解决目前仅仅按照数字识别模型的输入要求，按照固定大小缩放裁剪图像，引起图像信息变化，导致识别模型精度下降的问题；最后采用独立的数字识别模型对倒计时不同的数位进行识别，克服了不同场景的倒计时牌显示规格不统一带来的不便，有效地提升了两位数字识别的准确度，使得该方法可以兼容多种场景，增强了自动驾驶交通灯感知模块的泛化性、灵活性和可维护性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种交通倒计时识别方法，其特征在于，所述交通倒计时识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述从采集的图像数据中提取交通倒计时感兴趣区域，具体包括：
3.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述将具有所述交通倒计时感兴趣区域的图像经过处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述根据预设的数字识别模型对所述预设类别的目标图像进行预处理，生成预处理后的目标图像，具体包括：
5.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述根据所述缩放系数对所述预设类别的目标图像进行缩放裁剪之后，还包括：
6.一种交通倒计时识别装置，其特征在于，包括：
7.一种计算机服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器和收发器；
8.一种芯片系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的交通倒计时识别方法。
9.一种计算
10.一种移动工具，其特征在于，包括上述权利要求7所述的计算机服务器。
...【技术特征摘要】
1.一种交通倒计时识别方法，其特征在于，所述交通倒计时识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述从采集的图像数据中提取交通倒计时感兴趣区域，具体包括：
3.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述将具有所述交通倒计时感兴趣区域的图像经过处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述根据预设的数字识别模型对所述预设类别的目标图像进行预处理，生成预处理后的目标图像，具体包括：
5.根据权利要求1所述的交通倒计时识别方法，其特征在于，所述根据所述缩放系...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，
申请(专利权)人：武汉智行者科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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