基于自适应多尺度特征融合的路面交通标志检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应多尺度特征融合的路面交通标志检测方法，用于解决现有路面交通标志检测方法的技术问题。技术方案是将图片分批次输入到深度卷积神经网络中，得到深度卷积特征；感兴趣区域提取网络根据最后一层深度卷积特征计算生成可能包含路面交通标志的区域；将感兴趣区域输入到多层特征提取模块得到每个感兴趣区域对应的多尺度卷积特征；将每一个感兴趣区域的多尺度卷积特征独立地输入到反向连接重加权模块得到最有利于当前感兴趣区域检测的多尺度融合特征；将计算得到的多尺度融合特征输入到边框回归器和类别分类器得到边框坐标和类别信息。由于利用深度卷积神经网络提取多尺度特征，提高了路面交通标志检测的准确性，实用性好。