[发明专利]基于神经网络的交通标志图片识别方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201810360800.2 | 申请日： | 2018-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN110390228B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 王鹏 | 申请（专利权）人： | 北京四维图新科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人： | 王雪霞 |
| 地址： | 100094 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于神经网络的交通标志图片识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待识别交通标志图片，所述图片的尺寸为任意的；对所述待识别交通标志图片进行卷积处理得到第一特征图；对所述第一特征图进行下采样处理得到不同感受野下的特征图；对所述不同感受野下的特征图分别进行上采样处理得到相同尺寸的特征图；将所述相同尺寸的特征图和所述第一特征图融合得到融合特征图；根据所述融合特征图确定交通标志在所述待识别交通标志图片的坐标和类型。本申请能够取得的有益效果在于，全卷积操作对输入图片的大小没有限制。先使用下采样，再上采样，最后将不同感受野的特征融合在一起，图像特征没有因为卷积次数过多而丧失过多的细节。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 交通标志 图片 识别 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.基于神经网络的交通标志图片识别方法，其特征在于，该方法包括：获取待识别交通标志图片，所述图片的尺寸为任意的；对所述待识别交通标志图片进行卷积处理得到第一特征图；对所述第一特征图进行下采样处理得到不同感受野下的特征图；对所述不同感受野下的特征图分别进行上采样处理得到相同尺寸的特征图；将所述相同尺寸的特征图和所述第一特征图融合得到融合特征图；根据所述融合特征图确定交通标志在所述待识别交通标志图片的坐标和类型。
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