一种基于深度学习的道路标识牌识别方法和系统

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一种基于深度学习的道路标识牌识别方法和系统
申请号:CN202511175832
申请日期:2025-08-21
公开号:CN121033805A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及辅助驾驶技术领域,公开了一种基于深度学习的道路标识牌识别方法,包括:获取车辆行驶过程中的道路交通视频序列流;将所述道路交通视频序列流输入基于改进YOLOv11的深度学习检测框架进行初定位,得到道路标识牌的初定位结果;将所述道路标识牌的初定位结果经改进的Kalman算法进行跨帧目标追踪,得到带运动轨迹的道路标识牌识别结果;将所述道路标识牌的识别结果显示在所述车辆的车载平视显示器上。本发明提供的基于深度学习的道路标识牌识别方法和系统,采用基于深度学习与优化Kalman滤波的方案,识别复杂道路交通环境中的交通标志牌,建立完善的辅助驾驶系统,使其能在复杂的道路环境中迅速并准确的寻找到关键标志牌信息,辅助驾驶员做出正确判断。
技术关键词
道路标识牌 道路交通视频 车载平视显示器 识别方法 轨迹 输出特征 观测噪声 协方差矩阵 匈牙利算法 状态更新 序列 Kalman滤波 卡尔曼滤波 道路交通环境 物体检测框 辅助驾驶技术 卷积模块 动态