[发明专利]交通文本识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及交通目标检测与识别的技术领域，本申请公开了一种交通文本识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，该方法包括利用由FPN网络和ResNet50网络共同构建的主干网络模型对待识别图像进行特征运算获得特征图，对待识别图像进行SIFT特征算法运算，获得特征描述向量；对特征图进行交通文本所在区域的检测识别，获得对交通文本所在位置区域进行标记的精细特征图；将精细特征图和特征描述向量进行特征融合，获得融合特征；对融合特征进行交通文本所在区域检测识别，确定待识别图像中交通文本所在位置区域，以便对位置区域内的交通文本进行语义识别。本申请获取交通文本提供可靠的数据信息，有助于提升汽车的行驶安全。

技术领域

本发明涉及交通目标检测与识别技术领域，特别是涉及一种交通文本识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

汽车出现大大便利了人类的出行方式，但随着汽车广泛普及，也带来了交通事故频发的问题。在汽车车辆行驶过程中，驾驶员通过自身的视觉系统感知交通环境信息并对车辆行驶状态进行控制，从而形成一个“驾驶员-车-路-环境”的闭环系统。在这个闭环系统中，驾驶员是控制决策的核心。但真实的行车环境复杂多样、道路情况不可穷尽。在车辆行进过程中，机动车、非机动车、行人混杂的交通模式使得驾驶员受到许多未知因素干扰，从而迫使驾驶员花费更多的精力来处理行车状况，进而导致其驾驶状态具有很大的不稳定性。这种以驾驶员为核心的传统车辆行驶方式在交通路况愈发复杂的情况下缺点日益突出，同时也成为交通事故频发的主要原因。

尽管随着人工智能的技术的发展，自动驾驶技术也逐渐在汽车行驶过程中得以应用。相对于传统的汽车驾驶而言，自动驾驶技术更多的依赖各种卫星、GPS定位等技术对路况信息进行判断。这往往就要求自动驾驶车辆时刻保持在线联网状态，一旦汽车的通讯网络因故障原因导致断网，很可能会引发交通事故。由此可见在自动驾驶技术中，车辆对无线网络过分依赖同样对车辆的自动驾驶造成很大的安全隐患。

综上所述，如何有效解决车辆行驶的安全问题，是业内热门研究的问题之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种交通文本识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，有利于为车辆行驶提供可靠的交通文本数据。

为解决上述技术问题，本发明提供一种交通文本识别方法，包括：

利用主干网络模型对待识别图像进行特征运算获得特征图；其中，所述主干网络模型为预先经过学习训练并由FPN网络和ResNet50网络共同构建的模型；

对所述待识别图像进行SIFT特征算法运算，获得特征描述向量；

对所述特征图进行交通文本所在区域的检测识别，获得对交通文本所在位置区域进行标记的精细特征图；

将所述精细特征图和所述特征描述向量进行特征融合，获得融合特征；

对所述融合特征进行交通文本所在区域检测识别，确定所述待识别图像中交通文本所在位置区域，以便对所述位置区域内的交通文本进行语义识别。

可选地，对所述特征图进行交通文本所在区域的检测识别，获得对交通文本所在位置区域进行标记的精细特征图，包括：

对所述特征图进行非文本特征剔除获得文本特征；

对所述特征图进行文本框粗检测，获得所述特征图中文本所在区域的粗检测框；

将所述粗检测框和所述特征图共同进行可形变卷积运算，获得检测框；

将所述文本特征和所述检测框共同进行精细检测运算，获得精细特征图。

可选地，对所述特征图进行非文本特征剔除获得文本特征，包括：

将所述特征图通过文本分类头中的第一1×1卷积层、尺度归一层、第一激活层、第二1×1卷积层、第二激活层依次运算，生成文本分类得分图；