AI设计下的智能驾驶场景文本识别技术

摘要：

目的 交通标志识别作为智能驾驶、交通系统研究中的一项重要内容,具有较大的理论价值和应用前景.尤其是文本型交通标志,其含有丰富的高层语义信息,能够提供极其丰富的道路信息.因此通过设计并实现一套新的端到端交通标志文本识别系统,达到有效缓解交通拥堵、提高道路安全的目的.方法 系统主要包括文本区域检测和文字识别两个视觉任务,并基于卷积神经网络的深度学习技术实现.首先以ResNet-50为骨干网络提取特征,并采用类FPN结构进行多层特征融合,将融合后的特征作为文本检测和识别的共享特征.文本检测定位文本区域并输出候选文本框的坐标,文字识别输出词条对应的文本字符串.结果 通过实验验证,系统在Traffic Guide Panel Dataset上取得了令人满意的结果,行识别准确率为71.08％.结论 端到端交通标志文本识别非常具有现实意义.通过卷积神经网络的深度学习技术,提出了一套端到端交通标志文本识别系统,并在开源的Traffic Guide Panel Dataset上证明了该系统的优越性.

关键词：智能驾驶、交通标志、文本检测、文字识别、深度学习

所属期刊栏目：42

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：长江学者奖励项目;国家重大专项课题;北科大顺德研究生项目

在线出版日期：2021-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：13-19