摘要
本申请涉及交通标志识别领域,其具体地公开了一种基于计算机视觉的交通标志识别方法及系统,其首先获取由数据库采集的数字地图交通标志图像、由摄像头采集的实时道路交通标志图像和由摄像头采集的实时道路全景图像,利用深度学习技术,对三者进行特征提取和关联分析,通过分类器得到分类结果,以得到交通标志类别输出,从而输出给自动驾驶系统的决策指令,以提高自动驾驶的决策能力,减少交通事故的发生。
技术关键词
道路交通标志
交通标志识别方法
交通标志图像
计算机视觉
交通标志识别系统
交通标志结构
核心
矩阵
卷积神经网络模型
自动驾驶系统
变量
深度学习技术
分类器
感兴趣
数据获取模块
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
低噪声组件
体渲染方法
蒙特卡洛算法
光照
计算机程序产品
一体化混凝土
配筋方法
混凝土结构
机器视觉控制
钢筋
图像插值方法
图像边缘特征
卷积神经网络模块
图像输出模块
像素点
图像语义分割方法
融合特征
金字塔结构
电力设备
跨模态