路牌識(shí)別方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種路牌識(shí)別方法及裝置，屬于計(jì)算機(jī)【技術(shù)領(lǐng)域】。所述方法包括：對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別支持向量機(jī)由路牌圖像訓(xùn)練得到；對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
【專利說明】路牌識(shí)別方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種路牌識(shí)別方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]為了便于用戶掌握POI (Point of Interest，信息點(diǎn))的周邊情況，出現(xiàn)了越來越多的街景地圖。其中，街景地圖的街景圖像中可能包括很多路牌，用以表示該街景屬于哪條路或哪條街等信息。通過對(duì)街景圖像中的路牌進(jìn)行識(shí)別，可以對(duì)街景地圖包括的信息進(jìn)行補(bǔ)充、標(biāo)注和校準(zhǔn)等，從而便于用戶掌握街景所屬地理位置。
[0003]相關(guān)技術(shù)在對(duì)街景圖像中的路牌進(jìn)行識(shí)別時(shí)，通常需要由人工實(shí)現(xiàn)，即通過人工識(shí)別街景圖像中的路牌，并提取路牌包括的路牌信息。
[0004]在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)至少存在以下問題:
[0005]由于街景圖像的數(shù)據(jù)規(guī)模很大，因此，通過人工方式識(shí)別路牌需要消耗大量人力，成本較高。另外，人工識(shí)別路牌往往比較耗時(shí)，從而使得路牌識(shí)別效率不高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了解決相關(guān)技術(shù)的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種路牌識(shí)別方法及裝置。所述技術(shù)方案如下:
[0007]第一方面，提供了一種路牌識(shí)別方法，所述方法包括:
[0008]對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；
[0009]連通所述滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；
[0010]根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)所述至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；
[0011]提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；
[0012]使用路牌識(shí)別SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從所述至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，所述路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到；
[0013]對(duì)所述路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到所述路牌區(qū)域的路牌信息。
[0014]第二方面，提供了一種路牌識(shí)別裝置，所述裝置包括:
[0015]檢測(cè)模塊，用于對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；
[0016]連通模塊，用于連通所述滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；
[0017]第一過濾模塊，用于根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)所述至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；
[0018]第一提取模塊，用于提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；
[0019]第二過濾模塊，用于使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從所述至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，所述路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到；
[0020]識(shí)別模塊，用于對(duì)所述路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到所述路牌區(qū)域的路牌信息。
[0021]本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果是:
[0022]通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0024]圖1是本發(fā)明一實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別方法的流程圖；
[0025]圖2是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別方法的流程圖；
[0026]圖3是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0027]圖4是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0028]圖5是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種檢測(cè)模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0029]圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種第一過濾模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0030]圖7是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0031]圖8是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種第二提取模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0032]圖9是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種終端的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0033]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0034]隨著地圖技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了越來越多的街景地圖，其能夠?yàn)橛脩籼峁┏鞘?、街道或其它環(huán)境的360度全景圖像，用戶可以通過街景地圖中的街景圖像獲得如臨其境的地圖瀏覽體驗(yàn)。為了標(biāo)識(shí)街景所在的地理位置，很多街景圖像中均包括路牌。因此，通過識(shí)別街景圖像中的路牌區(qū)域，并提取路牌中的地圖信息，對(duì)街景地圖的地圖信息進(jìn)行補(bǔ)充、分類、標(biāo)注和校準(zhǔn)有很大作用。因此，經(jīng)常需要對(duì)街景圖像中的路牌進(jìn)行識(shí)別。為了實(shí)現(xiàn)高效快速地識(shí)別街景圖像中的路牌，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種路牌識(shí)別方法。
[0035]結(jié)合上述內(nèi)容，圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別方法的流程圖。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的方法流程包括:
[0036]101、對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0037]102、連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域。
[0038]103、根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0039]104、提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征。
[0040]105、使用路牌識(shí)別SVM對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別SVM根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到。
[0041]106、對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。
[0042]本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
[0043]可選地，對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)之前，還包括:
[0044]獲取初始街景圖像；
[0045]根據(jù)初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到待處理街景圖像。
[0046]可選地，對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，包括:
[0047]在HSV(Hue-Saturat1n_Value，色調(diào)飽和度亮度)模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾；
[0048]如果任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)，則將像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0049]可選地，根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域，包括:
[0050]根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾；
[0051]如果任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0052]可選地，當(dāng)?shù)谝贿B通區(qū)域的顏色聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類時(shí)，確定第一連通區(qū)域滿足顏色分布特征。
[0053]可選地，圖像特征為HOG (Histogram of Gradients,方向梯度直方圖)特征,使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾之前，還包括:
[0054]獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像；
[0055]提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征；
[0056]通過SVM方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的HOG特征，得到路牌識(shí)別SVM。
[0057]可選地，提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征，包括:
[0058]確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值；
[0059]將每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊；
[0060]根據(jù)每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值；
[0061]根據(jù)每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
[0062]上述所有可選技術(shù)方案，可以采用任意結(jié)合形成本發(fā)明的可選實(shí)施例，在此不再
--贅述。
[0063]結(jié)合圖1對(duì)應(yīng)實(shí)施例的內(nèi)容，圖2是根據(jù)一示例性實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別方法的流程圖。如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的方法流程包括:
[0064]201、獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像，提取每個(gè)路牌圖像的圖像特征，通過SVM方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的圖像特征，得到路牌識(shí)別SVM。
[0065]該步驟為訓(xùn)練路牌識(shí)別SVM的過程。其中，在獲取路牌圖像時(shí)，可以由人工選取街景圖像中的路牌圖像，從而將人工選取的路牌圖像作為獲取到的路牌圖像。關(guān)于預(yù)設(shè)數(shù)值的具體數(shù)量，本發(fā)明實(shí)施例不作具體限定。例如，可以選擇100個(gè)街景圖像中的路牌圖像，也可以選擇1000個(gè)街景圖像中的路牌圖像等。然而，為了使得訓(xùn)練的到的路牌識(shí)別SVM比較準(zhǔn)確，從而可以作為后續(xù)識(shí)別街景圖像中的路牌的依據(jù)，該預(yù)設(shè)數(shù)值的數(shù)量越大越好。
[0066]另外，由于在訓(xùn)練路牌識(shí)別SVM時(shí)，往往是根據(jù)每個(gè)路牌圖像的圖像特征實(shí)現(xiàn)的，因此，需要提取每個(gè)路牌圖像的圖像特征。其中，圖像特征包括但不限于為路牌圖像的HOG特征。
[0067]具體地，當(dāng)圖像特征為HOG特征時(shí)，在提取每個(gè)路牌圖像的圖像特征時(shí)，具體為提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征。關(guān)于提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征的方式，包括但不限于通過如下步驟201a至步驟201c來實(shí)現(xiàn):
[0068]201a、確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值。
[0069]其中，指定空間坐標(biāo)系用于在確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)的空間坐標(biāo)值時(shí)，作為參考坐標(biāo)系。
[0070]由于每個(gè)路牌圖像的HOG特征與每個(gè)路牌圖像包括的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值相關(guān)，因此，在提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征時(shí)，需要確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值。
[0071]在確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值時(shí)，需要以指定空間坐標(biāo)系為參考，確定各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系各個(gè)坐標(biāo)軸上的值，根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系各個(gè)坐標(biāo)軸上的值，確定各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值。
[0072]可選地，為了調(diào)節(jié)每個(gè)路牌圖像的對(duì)比度，從而降低每個(gè)路牌圖像局部的陰影和光照變化所造成的影響，同時(shí)可以抑制噪音的干擾，可以采用灰階校正法對(duì)每個(gè)路牌圖像進(jìn)行顏色空間的歸一化。
[0073]201b、將每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊，根據(jù)每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值。
[0074]其中，指定像素大小用于描述每個(gè)像素塊的大小。關(guān)于每個(gè)像素塊包括的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，本發(fā)明實(shí)施例不作具體限定。例如，每個(gè)像素塊可以包括2*2個(gè)像素，也可以包括4*4個(gè)像素等。
[0075]具體地，在確定每個(gè)像素塊的HOG值時(shí)，包括但不限于:計(jì)算每個(gè)像素塊包括的所有像素點(diǎn)的梯度，其中，每個(gè)像素點(diǎn)的梯度包括大小和方向；統(tǒng)計(jì)每個(gè)像素塊包括的所有像素點(diǎn)的梯度中不同梯度的個(gè)數(shù)，將該個(gè)數(shù)作為每個(gè)像素塊的HOG值。
[0076]201c、根據(jù)每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
[0077]在根據(jù)每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定每個(gè)路牌圖像的HOG特征時(shí)，可以將每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值串接起來，從而得到每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
[0078]進(jìn)一步地，當(dāng)獲得每個(gè)圖像的圖像特征后，便可以通過SVM方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的圖像特征，得到路牌識(shí)別SVM。其中，在通過SVM方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的圖像特征時(shí)，包括但不限于建立路牌圖像與圖像特征的映射關(guān)系。訓(xùn)練得到路牌識(shí)別SVM后，后續(xù)在進(jìn)行路牌識(shí)別時(shí)，可以根據(jù)街景圖像中某一區(qū)域的圖像的HOG特征，確定該區(qū)域是否為路牌區(qū)域。
[0079]需要說明的是，該步驟為路牌識(shí)別之前的步驟，并非每次進(jìn)行路牌識(shí)別時(shí)均要執(zhí)行該步驟，保證在進(jìn)行路牌識(shí)別時(shí)，已經(jīng)訓(xùn)練得到路牌識(shí)別SVM即可。
[0080]202、獲取初始街景圖像，根據(jù)初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到待處理街景圖像。
[0081]其中，初始街景圖像為街景地圖中展示的街景圖像。由于初始街景圖像往往包括該街道所在位置的全部信息，例如，街景圖像包括的內(nèi)容可以上至該街道的天空情況，下至該街道的地面情況。然而，無論是街景圖像中的天空區(qū)域還是地面區(qū)域，均不可能包括路牌區(qū)域，即初始街景圖像中包括很多不包括路牌區(qū)域的無效區(qū)域。因此，可以先裁剪掉該初始街景圖像中的無效區(qū)域。具體地，在裁剪初始街景圖像的無效區(qū)域時(shí)，可以根據(jù)初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)初始街景圖像進(jìn)行裁剪。在裁剪掉初始街景圖像中的無效區(qū)域后，得到待處理街景圖像。其中，路牌區(qū)域常規(guī)分布信息是指路牌區(qū)域通常在初始街景圖像中的分布情況。
[0082]具體地，由于路牌區(qū)域經(jīng)常位于初始街景圖像中部，因此，可以將該圖像中部位置所對(duì)應(yīng)的高度范圍設(shè)置為預(yù)設(shè)高度范圍，并將該預(yù)設(shè)高度范圍作為路牌區(qū)域常規(guī)分布信息。例如，可以將初始街景圖像中從上至下的第一預(yù)設(shè)高度至第二預(yù)設(shè)高度之間的部分作為預(yù)設(shè)高度范圍。在此基礎(chǔ)上，在裁剪初始街景圖像時(shí)，可以裁剪掉初始街景圖像中除該預(yù)設(shè)高度范圍的區(qū)域，從而得到待處理街景圖像。其中，本發(fā)明實(shí)施例不對(duì)第一預(yù)設(shè)高度及第二預(yù)設(shè)高度的具體數(shù)值進(jìn)行限定。
[0083]例如，可以將初始街景圖像中部40%的區(qū)域作為預(yù)設(shè)高度范圍，并裁剪掉初始街景圖像上部及下部的30%聞度范圍的圖像區(qū)域，從而將初始街景圖像中部的40%的聞度范圍的圖像區(qū)域作為待處理街景圖像。具體地，如果初始街景圖像的高度為1cm(厘米)，則可以裁剪掉初始街景圖像上部3cm高度范圍的圖像和下部3cm高度范圍的圖像，將中部4cm高度范圍的圖像區(qū)域作為待處理街景圖像。
[0084]需要說明的是，該步驟為可選步驟。通過該可選步驟，可以裁剪掉初始街景圖像中的很多無效區(qū)域，因此，在后續(xù)識(shí)別街景圖像中的路牌區(qū)域時(shí)，能夠簡化待計(jì)算區(qū)域，從而能夠提高路牌區(qū)域識(shí)別效率。然而，在具體識(shí)別路牌時(shí)，也可以不執(zhí)行該步驟而直接通過下面的步驟實(shí)現(xiàn)路牌的識(shí)別過程，詳見下述各個(gè)步驟。
[0085]203、對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0086]在道路規(guī)劃設(shè)置路牌時(shí)，往往會(huì)將路牌設(shè)置為一定顏色，例如，藍(lán)色、綠色或白色等。由于街景圖像中的路牌顏色可以真實(shí)反映實(shí)際道路中的路牌顏色，因此，可以先對(duì)待處理街景圖像進(jìn)行顏色檢測(cè)，以從待處理街景圖像中篩選出可能為路牌區(qū)域的第一連通區(qū)域。具體地，在進(jìn)行顏色檢測(cè)時(shí)，可以先對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0087]其中，在對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)時(shí)，包括但不限于通過如下步驟203a和步驟203b來實(shí)現(xiàn):
[0088]203a、在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾。
[0089]由于每種顏色在HSV模式下均對(duì)應(yīng)一個(gè)HSV閾值，因此，可以在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾，從而篩選出屬于路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0090]具體地，在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾時(shí)，可以將每個(gè)像素點(diǎn)映射到HSV所在的顏色空間，得到每個(gè)像素點(diǎn)的H值、S值和V值，然后將每個(gè)像素點(diǎn)的H值、S值和V值分別與預(yù)設(shè)滿足路牌顏色的像素點(diǎn)的H值、S值和V值進(jìn)行比對(duì)來實(shí)現(xiàn)。
[0091]例如，以在目前的道路規(guī)劃建設(shè)時(shí)，將路牌設(shè)置為藍(lán)色為例，在篩選滿足路牌顏色的像素點(diǎn)時(shí)，可以在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行藍(lán)色HSV閾值過濾，從而篩選出藍(lán)色像素點(diǎn)。
[0092]具體地，通過對(duì)顏色與HSV閾值之間的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到:在HSV模式下，藍(lán)色HSV閾值可以包括如下幾種情況:
[0093]第一種情況:100〈H〈125，S>150,V>55 ；
[0094]第二種情況:90〈H〈125，S>95,V>55 ；
[0095]第三種情況:90〈H〈125，S>200,V>155 ；
[0096]第四種情況:90〈H〈125，S>110,V>55。
[0097]在此基礎(chǔ)上，在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行藍(lán)色HSV閾值過濾時(shí)，可以將每個(gè)像素點(diǎn)的H值、S值和V值與上述四種情況中的任一情況對(duì)應(yīng)的HSV值進(jìn)行比對(duì)來實(shí)現(xiàn)。
[0098]同理，當(dāng)在目前的道路規(guī)劃建設(shè)中，將路牌顏色設(shè)置為綠色時(shí)，通過對(duì)顏色與HSV閾值之間的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到:在HSV模式下，綠色HSV閾值可以為:60〈H〈100, S>150, V>55。
[0099]在此基礎(chǔ)上，在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行綠色HSV閾值過濾時(shí)，可以將每個(gè)像素點(diǎn)的H值、S值和V值分別與“60〈H〈 100，S〉150，V>55”進(jìn)行比對(duì)來實(shí)現(xiàn)。
[0100]進(jìn)一步地，當(dāng)路牌顏色為白色時(shí)，由于白色HSV閾值設(shè)定比較困難，因此，在篩選白色像素點(diǎn)時(shí)，可以通過meanshfit (均值漂移)算法對(duì)待處理街景圖像進(jìn)行分割，并獲取分割得到的區(qū)域包括的每個(gè)像素點(diǎn)的平均值，將該平均值作為該區(qū)域的每個(gè)像素點(diǎn)的顏色。通過上述處理過程，即可得到白色像素點(diǎn)。具體地，通過對(duì)顏色與HSV閾值之間的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到:在HSV模式下，可以將S〈55作為白色HSV閾值。
[0101]203b、如果任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)，則將像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0102]結(jié)合上述內(nèi)容，在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾時(shí)，如果某一像素點(diǎn)的顏色滿足100〈H〈125，S>150, V>55 ；90<H<125, S>95, V>55 ；90〈H〈125，S>200, V>155 ；90<H<125, S>110, V>55中的任一種情況，則將該像素點(diǎn)作為過濾出的滿足藍(lán)色HSV閾值的像素點(diǎn)。如果某一像素點(diǎn)的顏色滿足60〈H〈100，S>150, V>55，則將該像素點(diǎn)作為過濾出的滿足綠色HSV閾值的像素點(diǎn)。如果通過meanshift算法對(duì)待處理圖像進(jìn)行分割后，得到某一區(qū)域的像素點(diǎn)的顏色平均值滿足S〈55，則將該區(qū)域的所有像素點(diǎn)作為過濾出的滿足白色HSV閾值的像素點(diǎn)。
[0103]204、連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域。
[0104]由于路牌在街景圖像中往往為一個(gè)區(qū)域，為了得到街景圖像中的路牌區(qū)域，可以連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域。其中，第一連通區(qū)域可能為路牌區(qū)域。關(guān)于第一連通區(qū)域的數(shù)量，本發(fā)明實(shí)施例不作具體限定。具體實(shí)施時(shí)，需要結(jié)合滿足路牌顏色的像素點(diǎn)的分布情況而定。
[0105]205、根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0106]具體地，由于在設(shè)置路牌時(shí)，路牌的大小、寬高比例、旋轉(zhuǎn)角度、顏色分布等都有一定的標(biāo)準(zhǔn)，街景圖像中的路牌的大小、寬高比例、旋轉(zhuǎn)角度、顏色分布也都滿足一定的條件，因此，可以根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域。其中，第二連通區(qū)域?yàn)閺牡谝贿B通區(qū)域中過濾掉不屬于路牌區(qū)域的區(qū)域后，篩選得到的可能屬于路牌區(qū)域的區(qū)域。
[0107]其中，在對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域時(shí)，包括但不限于通過如下步驟205a和步驟205b來實(shí)現(xiàn):
[0108]205a、根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾。
[0109]具體地，街景圖像中的路牌圖像的大小、寬高比例、旋轉(zhuǎn)角度、顏色分布都有一定的閾值范圍。因此，可以預(yù)先統(tǒng)計(jì)路牌圖像的大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，使得在進(jìn)行路牌識(shí)別時(shí)，可以根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾。
[0110]例如，通過對(duì)大量的路牌圖像進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)出的路牌區(qū)域的大小特征的閾值范圍為:23<高度〈165，40<寬度<600 ;寬高比例閾值范圍為:1.6〈寬高比<7.5 ;旋轉(zhuǎn)角度閾值范圍為:旋轉(zhuǎn)角度〈40度。
[0111]另外，在確定某一個(gè)第一聯(lián)通區(qū)域是否滿足顏色分布特征時(shí)，由于路牌通常由指定數(shù)值種顏色組成，例如，路牌包括牌子的顏色和字的顏色，即路牌由兩種顏色組成。因此，在確定該第一連通區(qū)域是否滿足路牌的顏色分布特征時(shí)，可以通過確定該第一連通區(qū)域是否由指定數(shù)值個(gè)顏色類組成來實(shí)現(xiàn)。具體地，在確定第一連通區(qū)域是否由指定數(shù)值個(gè)顏色類組成時(shí)，可以通過K-means (K-均值)算法檢測(cè)某一個(gè)第一連通區(qū)域的顏色是否能夠聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類來實(shí)現(xiàn)。例如，如果路牌通常由兩種顏色組成，則可以通過K-means算法檢測(cè)該第一連通區(qū)域的顏色是否能夠聚合為兩個(gè)顏色類來實(shí)現(xiàn)。如果該第一連通區(qū)域的顏色能夠聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類，例如，該第一連通區(qū)域的顏色能夠聚合為兩個(gè)顏色類，則確定該第一連通區(qū)域滿足路牌的顏色分布特征。
[0112]關(guān)于根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)某一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾的方式時(shí)的順序，本發(fā)明實(shí)施例不作具體限定。具體實(shí)施時(shí)，可以先對(duì)該第一連通區(qū)域進(jìn)行大小特征過濾，然后進(jìn)行寬高比例特征過濾，再進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度特征過濾，最后進(jìn)行顏色分布檢測(cè)。當(dāng)然，還可以采用其它順序?qū)崿F(xiàn)，在此不再贅述。
[0113]205b、如果任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0114]結(jié)合上述內(nèi)容，如果某一個(gè)第一連通區(qū)域不能同時(shí)滿足上述大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將該第一連通區(qū)域過濾掉；如果某一個(gè)第一連通區(qū)域同時(shí)滿足上述大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將該第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0115]206、提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征，使用路牌識(shí)別SVM對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別SVM根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到。
[0116]為了從第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，還可以結(jié)合第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM進(jìn)一步進(jìn)行過濾。其中，第二連通區(qū)域的圖像特征與訓(xùn)練路牌識(shí)別SVM時(shí)使用的圖像特征一致。具體地，如果訓(xùn)練路牌識(shí)別SVM時(shí)使用的圖像特征為HOG特征，則此處應(yīng)該提取每個(gè)第二連通區(qū)域的HOG特征。
[0117]關(guān)于使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾的方式，包括但不限于:將提取出的每個(gè)第二連通區(qū)域的路牌圖像特征輸入路牌識(shí)別SVM，根據(jù)路牌識(shí)別SVM的輸出結(jié)果確定該第二連通區(qū)域是否是路牌區(qū)域。如果路牌識(shí)別SVM的輸出結(jié)果標(biāo)識(shí)該第二連通區(qū)域不是路牌區(qū)域，則將該第二連通區(qū)域丟棄；如果路牌識(shí)別SVM的輸出結(jié)果標(biāo)識(shí)該第二連通區(qū)域是路牌區(qū)域，則將該第二連通區(qū)域作為路牌區(qū)域。
[0118]207、對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。
[0119]其中，路牌信息包括路牌所標(biāo)識(shí)的街道信息、路牌指示的方向信息等等。關(guān)于對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別的方式，包括但不限于:先對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行二值化處理，然后使用OCR (Optical Character Recognit1n,光學(xué)字符識(shí)別)方式確定路牌信息。
[0120]通過路牌信息，可以確定路牌所在街景圖像的地理位置，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)包括路牌區(qū)域的街景圖像的定位，便于擴(kuò)充街景地圖標(biāo)注的信息。
[0121]經(jīng)統(tǒng)計(jì)確定，通過采用上述方法識(shí)別路牌，藍(lán)色路牌的識(shí)別成功率為95%，綠色路牌和白色路牌的識(shí)別成功率為87%。因此，通過本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，能夠?qū)崿F(xiàn)路牌的自動(dòng)識(shí)別過程。
[0122]本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
[0123]圖3是根據(jù)一示例性實(shí)施例提供的一種路牌識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該路牌識(shí)別裝置用于執(zhí)行上述圖1或2所示實(shí)施例提供的路牌識(shí)別方法。參見圖3，該裝置包括:
[0124]檢測(cè)模塊301，用于對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；
[0125]連通模塊302，用于連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；
[0126]第一過濾模塊303，用于根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；
[0127]第一提取模塊304，用于提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；
[0128]第二過濾模塊305，用于使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到；
[0129]識(shí)別模塊306，用于對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。
[0130]可選地，參見圖4，裝置，還包括:
[0131]第一獲取模塊307，用于獲取初始街景圖像；
[0132]裁剪模塊308，用于根據(jù)初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到待處理街景圖像。
[0133]可選地，參見圖5，檢測(cè)模塊301，包括:
[0134]過濾單元3011，用于在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾；
[0135]第一確定單元3012，用于當(dāng)任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)時(shí)，將像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0136]可選地，參見圖6，第一過濾模塊303，包括:
[0137]過濾單元3031，用于根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾；
[0138]第二確定單元3032，用于當(dāng)任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征時(shí)，將第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0139]可選地，第二確定單元3032在確定第一聯(lián)通區(qū)域是否滿足顏色分布特征時(shí)，用于:
[0140]當(dāng)?shù)谝贿B通區(qū)域的顏色聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類時(shí)，確定第一連通區(qū)域滿足顏色分布特征。
[0141]可選地，圖像特征為HOG特征，參見圖7，裝置，還包括:
[0142]第二獲取模塊309，用于獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像；
[0143]第二提取模塊310，用于提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征；
[0144]訓(xùn)練模塊311，用于通過支持向量機(jī)方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的HOG特征，得到路牌識(shí)別支持向量機(jī)。
[0145]可選地，參見圖8，第二提取模塊310包括:
[0146]第三確定單元3101，用于確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值；
[0147]劃分單元3102，用于將每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊；
[0148]第四確定單元3103，用于根據(jù)每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值；
[0149]第五確定單元3104，用于根據(jù)每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
[0150]上述所有可選技術(shù)方案，可以采用任意結(jié)合形成本發(fā)明的可選實(shí)施例，在此不再
--贅述。
[0151]本發(fā)明實(shí)施例提供的裝置，通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
[0152]請(qǐng)參考圖9，其示出了本發(fā)明實(shí)施例所涉及的終端的結(jié)構(gòu)示意圖，該終端可以用于實(shí)施上述圖1或圖2實(shí)施例提供的路牌識(shí)別方法。具體來講:
[0153]終端900可以包括RF (Rad1 Frequency，射頻)電路110、包括有一個(gè)或一個(gè)以上計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的存儲(chǔ)器120、輸入單元130、顯示單元140、傳感器150、音頻電路160、WiFi (Wireless Fidelity，無線保真)模塊170、包括有一個(gè)或者一個(gè)以上處理核心的處理器180、以及電源190等部件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖9中示出的終端結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對(duì)終端的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。其中:
[0154]RF電路110可用于收發(fā)信息或通話過程中，信號(hào)的接收和發(fā)送，特別地，將基站的下行信息接收后，交由一個(gè)或者一個(gè)以上處理器180處理；另外，將涉及上行的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站。通常，RF電路110包括但不限于天線、至少一個(gè)放大器、調(diào)諧器、一個(gè)或多個(gè)振蕩器、用戶身份模塊(SBl)卡、收發(fā)信機(jī)、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪聲放大器)、雙工器等。此外，RF電路110還可以通過無線通信與網(wǎng)絡(luò)和其他設(shè)備通信。所述無線通信可以使用任一通信標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communicat1n,全球移動(dòng)通訊系統(tǒng))、GPRS (General Packet Rad1 Service,通用分組無線服務(wù))、CDMA(CodeDivis1n Multiple Access,石馬分多址)、WCDMA(Wideband Code Divis1n MultipleAccess,寬帶碼分多址)、LTE (Long Term Evolut1n,長期演進(jìn))、電子郵件、SMS (ShortMessaging Service,短消息服務(wù))等。
[0155]存儲(chǔ)器120可用于存儲(chǔ)軟件程序以及模塊，處理器180通過運(yùn)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器120的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理。存儲(chǔ)器120可主要包括存儲(chǔ)程序區(qū)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲(chǔ)程序區(qū)可存儲(chǔ)操作系統(tǒng)、至少一個(gè)功能所需的應(yīng)用程序(比如聲音播放功能、圖像播放功能等)等；存儲(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)可存儲(chǔ)根據(jù)終端900的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)(比如音頻數(shù)據(jù)、電話本等)等。此外，存儲(chǔ)器120可以包括高速隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，還可以包括非易失性存儲(chǔ)器，例如至少一個(gè)磁盤存儲(chǔ)器件、閃存器件、或其他易失性固態(tài)存儲(chǔ)器件。相應(yīng)地，存儲(chǔ)器120還可以包括存儲(chǔ)器控制器，以提供處理器180和輸入單元130對(duì)存儲(chǔ)器120的訪問。
[0156]輸入單元130可用于接收輸入的數(shù)字或字符信息，以及產(chǎn)生與用戶設(shè)置以及功能控制有關(guān)的鍵盤、鼠標(biāo)、操作桿、光學(xué)或者軌跡球信號(hào)輸入。具體地，輸入單元130可包括觸敏表面131以及其他輸入設(shè)備132。觸敏表面131，也稱為觸摸顯示屏或者觸控板，可收集用戶在其上或附近的觸摸操作(比如用戶使用手指、觸筆等任何適合的物體或附件在觸敏表面131上或在觸敏表面131附近的操作)，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程式驅(qū)動(dòng)相應(yīng)的連接裝置。可選的，觸敏表面131可包括觸摸檢測(cè)裝置和觸摸控制器兩個(gè)部分。其中，觸摸檢測(cè)裝置檢測(cè)用戶的觸摸方位，并檢測(cè)觸摸操作帶來的信號(hào)，將信號(hào)傳送給觸摸控制器；觸摸控制器從觸摸檢測(cè)裝置上接收觸摸信息，并將它轉(zhuǎn)換成觸點(diǎn)坐標(biāo)，再送給處理器180，并能接收處理器180發(fā)來的命令并加以執(zhí)行。此外，可以采用電阻式、電容式、紅外線以及表面聲波等多種類型實(shí)現(xiàn)觸敏表面131。除了觸敏表面131，輸入單元130還可以包括其他輸入設(shè)備132。具體地，其他輸入設(shè)備132可以包括但不限于物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關(guān)按鍵等)、軌跡球、鼠標(biāo)、操作桿等中的一種或多種。
[0157]顯示單元140可用于顯示由用戶輸入的信息或提供給用戶的信息以及終端900的各種圖形用戶接口，這些圖形用戶接口可以由圖形、文本、圖標(biāo)、視頻和其任意組合來構(gòu)成。顯示單元140可包括顯示面板141,可選的,可以采用LCD(Liquid Crystal Display,液晶顯示器)、OLED (Organic Light-Emitting D1de,有機(jī)發(fā)光二極管)等形式來配置顯示面板141。進(jìn)一步的,觸敏表面131可覆蓋顯示面板141，當(dāng)觸敏表面131檢測(cè)到在其上或附近的觸摸操作后，傳送給處理器180以確定觸摸事件的類型，隨后處理器180根據(jù)觸摸事件的類型在顯示面板141上提供相應(yīng)的視覺輸出。雖然在圖9中，觸敏表面131與顯示面板141是作為兩個(gè)獨(dú)立的部件來實(shí)現(xiàn)輸入和輸入功能,但是在某些實(shí)施例中,可以將觸敏表面131與顯示面板141集成而實(shí)現(xiàn)輸入和輸出功能。
[0158]終端900還可包括至少一種傳感器150，比如光傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器以及其他傳感器。具體地，光傳感器可包括環(huán)境光傳感器及接近傳感器，其中，環(huán)境光傳感器可根據(jù)環(huán)境光線的明暗來調(diào)節(jié)顯示面板141的亮度，接近傳感器可在終端900移動(dòng)到耳邊時(shí)，關(guān)閉顯示面板141和/或背光。作為運(yùn)動(dòng)傳感器的一種，重力加速度傳感器可檢測(cè)各個(gè)方向上(一般為三軸)加速度的大小，靜止時(shí)可檢測(cè)出重力的大小及方向，可用于識(shí)別終端姿態(tài)的應(yīng)用(比如橫豎屏切換、相關(guān)游戲、磁力計(jì)姿態(tài)校準(zhǔn))、振動(dòng)識(shí)別相關(guān)功能(比如計(jì)步器、敲擊)等；至于終端900還可配置的陀螺儀、氣壓計(jì)、濕度計(jì)、溫度計(jì)、紅外線傳感器等其他傳感器，在此不再贅述。
[0159]音頻電路160、揚(yáng)聲器161，傳聲器162可提供用戶與終端900之間的音頻接口。音頻電路160可將接收到的音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的電信號(hào),傳輸?shù)綋P(yáng)聲器161,由揚(yáng)聲器161轉(zhuǎn)換為聲音信號(hào)輸出；另一方面，傳聲器162將收集的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，由音頻電路160接收后轉(zhuǎn)換為音頻數(shù)據(jù)，再將音頻數(shù)據(jù)輸出處理器180處理后，經(jīng)RF電路110以發(fā)送給比如另一終端，或者將音頻數(shù)據(jù)輸出至存儲(chǔ)器120以便進(jìn)一步處理。音頻電路160還可能包括耳塞插孔，以提供外設(shè)耳機(jī)與終端900的通信。
[0160]WiFi屬于短距離無線傳輸技術(shù)，終端900通過WiFi模塊170可以幫助用戶收發(fā)電子郵件、瀏覽網(wǎng)頁和訪問流式媒體等，它為用戶提供了無線的寬帶互聯(lián)網(wǎng)訪問。雖然圖9示出了 WiFi模塊170，但是可以理解的是，其并不屬于終端900的必須構(gòu)成，完全可以根據(jù)需要在不改變發(fā)明的本質(zhì)的范圍內(nèi)而省略。
[0161]處理器180是終端900的控制中心，利用各種接口和線路連接整個(gè)終端的各個(gè)部分，通過運(yùn)行或執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器120內(nèi)的軟件程序和/或模塊，以及調(diào)用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器120內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行終端900的各種功能和處理數(shù)據(jù)，從而對(duì)終端進(jìn)行整體監(jiān)控?？蛇x的，處理器180可包括一個(gè)或多個(gè)處理核心；優(yōu)選的，處理器180可集成應(yīng)用處理器和調(diào)制解調(diào)處理器，其中，應(yīng)用處理器主要處理操作系統(tǒng)、用戶界面和應(yīng)用程序等，調(diào)制解調(diào)處理器主要處理無線通信?？梢岳斫獾氖牵鲜稣{(diào)制解調(diào)處理器也可以不集成到處理器180中。
[0162]終端900還包括給各個(gè)部件供電的電源190 (比如電池)，優(yōu)選的，電源可以通過電源管理系統(tǒng)與處理器180邏輯相連，從而通過電源管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)管理充電、放電、以及功耗管理等功能。電源190還可以包括一個(gè)或一個(gè)以上的直流或交流電源、再充電系統(tǒng)、電源故障檢測(cè)電路、電源轉(zhuǎn)換器或者逆變器、電源狀態(tài)指示器等任意組件。
[0163]盡管未示出，終端900還可以包括攝像頭、藍(lán)牙模塊等，在此不再贅述。具體在本實(shí)施例中，終端的顯示單元是觸摸屏顯示器，終端還包括有存儲(chǔ)器，以及一個(gè)或者一個(gè)以上的程序，其中一個(gè)或者一個(gè)以上程序存儲(chǔ)于存儲(chǔ)器中，且經(jīng)配置以由一個(gè)或者一個(gè)以上處理器執(zhí)行。所述一個(gè)或者一個(gè)以上程序包含用于執(zhí)行以下操作的指令:
[0164]對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；
[0165]連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；
[0166]根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；
[0167]提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；
[0168]使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到；
[0169]對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。
[0170]假設(shè)上述為第一種可能的實(shí)施方式，則在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第二種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)之前，還包括:
[0171]獲取初始街景圖像；
[0172]根據(jù)初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到待處理街景圖像。
[0173]在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第三種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，包括:
[0174]在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾；
[0175]如果任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)，則將像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0176]在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第四種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域，包括:
[0177]根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾；
[0178]如果任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0179]在第四種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第五種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:
[0180]當(dāng)?shù)谝贿B通區(qū)域的顏色聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類時(shí)，確定第一連通區(qū)域滿足顏色分布特征。
[0181]在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第六種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:圖像特征為HOG特征，使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾之前，還包括:
[0182]獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像；
[0183]提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征；
[0184]通過支持向量機(jī)方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的HOG特征，得到路牌識(shí)別支持向量機(jī)。
[0185]在第六種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第七種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征，包括:
[0186]確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值；
[0187]將每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊；
[0188]根據(jù)每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值；
[0189]根據(jù)每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
[0190]本發(fā)明實(shí)施例提供的終端，通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
[0191]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是上述實(shí)施例中的存儲(chǔ)器中所包含的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；也可以是單獨(dú)存在，未裝配入終端中的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有一個(gè)或者一個(gè)以上程序，該一個(gè)或者一個(gè)以上程序被一個(gè)或者一個(gè)以上的處理器用來執(zhí)行路牌識(shí)別方法，該方法包括:
[0192]對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；
[0193]連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；
[0194]根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；
[0195]提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；
[0196]使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到；
[0197]對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。
[0198]假設(shè)上述為第一種可能的實(shí)施方式，則在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第二種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)之前，還包括:
[0199]獲取初始街景圖像；
[0200]根據(jù)初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到待處理街景圖像。
[0201]在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第三種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，包括:
[0202]在HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾；
[0203]如果任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)，則將像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
[0204]在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第四種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域，包括:
[0205]根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾；
[0206]如果任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
[0207]在第四種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第五種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:
[0208]當(dāng)?shù)谝贿B通區(qū)域的顏色聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類時(shí)，確定第一連通區(qū)域滿足所述顏色分布特征。
[0209]在第一種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第六種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:圖像特征為HOG特征，使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾之前，還包括:
[0210]獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像；
[0211]提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征；
[0212]通過支持向量機(jī)方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的HOG特征，得到路牌識(shí)別支持向量機(jī)。
[0213]在第六種可能的實(shí)施方式作為基礎(chǔ)而提供的第七種可能的實(shí)施方式中，終端的存儲(chǔ)器中，還包含用于執(zhí)行以下操作的指令:提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征，包括:
[0214]確定每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值；
[0215]將每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊；
[0216]根據(jù)每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值；
[0217]根據(jù)每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
[0218]本發(fā)明實(shí)施例提供的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
[0219]本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種圖形用戶接口，該圖形用戶接口用在終端上，該終端包括觸摸屏顯示器、存儲(chǔ)器和用于執(zhí)行一個(gè)或者一個(gè)以上的程序的一個(gè)或者一個(gè)以上的處理器；該圖形用戶接口包括:
[0220]對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)；
[0221]連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域；
[0222]根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域；
[0223]提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征；
[0224]使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，其中，路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到；
[0225]對(duì)路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到路牌區(qū)域的路牌信息。
[0226]本發(fā)明實(shí)施例提供的圖形用戶接口，通過對(duì)待處理街景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，并通過連通滿足路牌顏色的像素點(diǎn)得到第一連通區(qū)域后，再根據(jù)路牌圖像特征進(jìn)行區(qū)域過濾，從而從第一連通區(qū)域中篩選出滿足路牌圖像特征的第二連通區(qū)域，再進(jìn)一步根據(jù)第二連通區(qū)域的圖像特征及預(yù)先訓(xùn)練得到的路牌識(shí)別SVM，過濾得到路牌區(qū)域，進(jìn)而通過提取路牌區(qū)域的路牌信息完成路牌的識(shí)別過程。由于路牌識(shí)別過程無需人工參與，因此，不僅節(jié)省了路牌識(shí)別成本，而且提高了路牌識(shí)別效率。
[0227]需要說明的是:上述實(shí)施例提供的路牌識(shí)別裝置在識(shí)別路牌時(shí)，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述實(shí)施例提供的路牌識(shí)別裝置與路牌識(shí)別方法實(shí)施例屬于同一構(gòu)思，其具體實(shí)現(xiàn)過程詳見方法實(shí)施例，這里不再贅述。
[0228]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過硬件來完成，也可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤或光盤等。
[0229]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種路牌識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括: 對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)； 連通所述滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域； 根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)所述至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域； 提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征； 使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從所述至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，所述路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到； 對(duì)所述路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到所述路牌區(qū)域的路牌信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)之前，還包括: 獲取初始街景圖像； 根據(jù)所述初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)所述初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到所述待處理街景圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，包括: 在色調(diào)飽和度亮度HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾； 如果任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)，則將所述像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)所述至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域，包括: 根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾； 如果任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征，則將所述第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于， 當(dāng)所述第一連通區(qū)域的顏色聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類時(shí)，確定所述第一連通區(qū)域滿足所述顏色分布特征。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像特征為方向梯度直方圖HOG特征，所述使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾之前，還包括: 獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像； 提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征； 通過支持向量機(jī)方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的HOG特征，得到路牌識(shí)別支持向量機(jī)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征，包括: 確定所述每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值； 將所述每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊； 根據(jù)所述每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在所述指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值； 根據(jù)所述每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定所述每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
8.一種路牌識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括: 檢測(cè)模塊，用于對(duì)待處理街景圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色檢測(cè)，得到滿足路牌顏色的像素點(diǎn)； 連通模塊，用于連通所述滿足路牌顏色的像素點(diǎn)，得到至少一個(gè)第一連通區(qū)域； 第一過濾模塊，用于根據(jù)路牌圖像特征，對(duì)所述至少一個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行區(qū)域過濾，得到至少一個(gè)第二連通區(qū)域； 第一提取模塊，用于提取每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征； 第二過濾模塊，用于使用路牌識(shí)別支持向量機(jī)對(duì)每個(gè)第二連通區(qū)域的圖像特征進(jìn)行過濾，從所述至少一個(gè)第二連通區(qū)域中篩選出路牌區(qū)域，所述路牌識(shí)別支持向量機(jī)根據(jù)路牌圖像訓(xùn)練得到； 識(shí)別模塊，用于對(duì)所述路牌區(qū)域進(jìn)行文字識(shí)別，得到所述路牌區(qū)域的路牌信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置，還包括: 第一獲取模塊，用于獲取初始街景圖像； 裁剪模塊，用于根據(jù)所述初始街景圖像中的路牌區(qū)域常規(guī)分布信息，對(duì)所述初始街景圖像進(jìn)行裁剪，得到所述待處理街景圖像。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述檢測(cè)模塊，包括: 過濾單元，用于在色調(diào)飽和度亮度HSV模式下，對(duì)待處理街景圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行HSV閾值過濾； 第一確定單元，用于當(dāng)任一像素點(diǎn)的顏色在路牌顏色對(duì)應(yīng)的HSV閾值范圍內(nèi)時(shí)，將所述像素點(diǎn)作為滿足路牌顏色的像素點(diǎn)。
11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述第一過濾模塊，包括: 過濾單元，用于根據(jù)路牌大小特征、寬高比例特征、旋轉(zhuǎn)角度特征及顏色分布特征，對(duì)每個(gè)第一連通區(qū)域進(jìn)行過濾； 第二確定單元，用于當(dāng)任一第一連通區(qū)域滿足大小特征閾值范圍、寬高比例特征閾值范圍、旋轉(zhuǎn)角度特征閾值范圍及顏色分布特征時(shí)，將所述第一連通區(qū)域作為一個(gè)第二連通區(qū)域。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第二確定單元在確定所述第一聯(lián)通區(qū)域是否滿足所述顏色分布特征時(shí)，用于: 當(dāng)所述第一連通區(qū)域的顏色聚合為指定數(shù)值個(gè)顏色類時(shí)，確定所述第一連通區(qū)域滿足所述顏色分布特征。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述圖像特征為方向梯度直方圖HOG特征，所述裝置，還包括: 第二獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)數(shù)值的路牌圖像； 第二提取模塊，用于提取每個(gè)路牌圖像的HOG特征； 訓(xùn)練模塊，用于通過支持向量機(jī)方式訓(xùn)練每個(gè)路牌圖像的HOG特征，得到路牌識(shí)別支持向量機(jī)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述第二提取模塊，包括: 第三確定單元，用于確定所述每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值； 劃分單元，用于將所述每個(gè)路牌圖像劃分為指定像素大小的像素塊； 第四確定單元，用于根據(jù)所述每個(gè)路牌圖像包含的各個(gè)像素點(diǎn)在所述指定空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值，確定每個(gè)像素塊的HOG值； 第五確定單元，用于根據(jù)所述每個(gè)路牌圖像包括的所有像素塊的HOG值，確定所述每個(gè)路牌圖像的HOG特征。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK104463105SQ201410663502
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月19日
【發(fā)明者】徐昆, 鄧海峰, 馬里千, 高磊 申請(qǐng)人:深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司