(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210275320.2 (22)申请日 2022.03.21 (71)申请人 上海应用技 术大学 地址 200235 上海市徐汇区漕宝路120 -121 号 (72)发明人 李文举　刘子琼　张干　 (74)专利代理 机构 上海汉声知识产权代理有限 公司 3123 6 专利代理师 胡晶 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于坐标注意力的交通标志识别方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于坐标注意力的交通 标志识别方法及系统， 方法包括： 实时接收前方 道路的图像数据帧； 对图像数据帧循环下采样后 进行二维方向的池化分解， 获取分解后的若干特 征图像块； 将分解后的特征图像块的位置信息嵌 入到通道注 意力中， 根据特征图像块中相同的维 度信息进行各个阶段的拼接融合， 通过二维方向 的卷积处理后获取目标特征图像； 响应于预设的 交通标志图库， 在获取到目标特征图像后， 利用 激活函数对目标特征图像进行分类， 获取图像数 据帧中的交通标志信息。 本发明平衡检测速度与 识别精度的性能， 提高网络的特征提取能力并改 善对遮挡目标和小目标的检测效果， 在真实场景 中对道路交通标志进行实时检测。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114821519 A 2022.07.29 CN 114821519 A 1.一种基于坐标注意力的交通标志 识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 响应于车载终端触发的目标事件， 所述目标事件配置为车辆在行驶过程中， 实时接收 前方道路的图像数据帧， 以便通过预设的交通标志识别模型识别获取所述图像数据帧中目 标特征图像的交通标志信息； 响应于所述交通标志识别模型在接收到所述图像数据帧后， 对所述图像数据帧循环下 采样后进行二维方向的池化分解， 获取分解后的若干特征图像块； 将分解后的所述特征图 像块的位置信息嵌入到通道注意力中， 根据所述特征图像块中相同的维度信息进 行各个阶 段的拼接融合， 通过二维方向的卷积处 理后获取目标 特征图像； 响应于所述交通标志识别模型中预设的交通标志图库， 在获取到所述目标特征图像 后， 利用激活函数对所述目标 特征图像进行分类， 获取 所述图像数据帧中的交通标志信息 。 2.如权利要求1所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 所述交通标 志识别模型采用残差结构的轻量级卷积神经网络结构训练形成； 其中， 所述轻量级卷积神经网络结构包括图像分解网络结构和特 征融合网络结构。 3.如权利要求2所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 所述图像分 解网络结构接 收图像数据帧后， 按照预设的下采样规则， 循环提取不同尺寸要求的特征源 图像， 按照X方向和Y方向对所述特征源图像分别进行平均池化分解， 获取若干所述特征图 像块。 4.如权利要求3所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 所述特征源 图像在进行平均池化分解时， 自动生成各所述特征图像块的位置信息； 对池化分解后形成 的所述特 征图像块利用所述 位置信息进行 特征编码， 生成两组并行的一维特 征编码。 5.如权利要求4所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 在所述特征 融合网络结构获取各所述特征图像块的一维特征编码后， 分别沿X、 Y的空间方向进行特征 聚合， 以获取二维空间坐标信息 。 6.如权利要求4所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 将各所述特 征图像块的所述位置信息嵌入到通道注意力中时， 对X方向的输入采用尺寸为(H， 1)和(1， W)的池化核， 分别沿着X坐标方向和 Y坐标方向对每个通道进行编码， 高度为h的第c个通道 的输出如公式(1)所示， 相应的， 宽度为 w的第c个通道的输出如公式(2)所示， 7.如权利要求1所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 在所述特征 图像块中相同的维度信息进行各个阶段 的拼接融合时， 包括连续层级的特征拼接， 以及跨 层连接的特 征拼接。 8.如权利要求1所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 在利用激活 函数对所述 目标特征图像进行分类时， 还利用如下损失函数(3)对所述 目标特征图像进行 真实信息判断；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821519 A 29.如权利要求1所述的基于坐标注意力的交通标志识别方法， 其特征在于， 在进行池化 分解时， 还在最大池化阶段采用空间池化金字塔结构。 10.一种基于坐标注意力的交通标志识别系统， 采用权利要求1 ‑9任意一项所述的方 法， 其特征在于， 包括： 数据接收模块， 配置为响应于车载终端触发的目标事件， 所述目标事件配置为车辆在 行驶过程中， 实时接 收前方道路的图像数据帧， 以便通过预设的交通标志识别模型识别获 取所述图像数据帧中目标 特征图像的交通标志信息； 特征确定模块， 配置为响应于所述交通标志识别模型在接收到所述图像数据帧后， 对 所述图像数据帧循环下采样后进行二维方向的池化分解， 获取分解后的若干特征图像块； 将分解后的所述特征图像块的位置信息嵌入到通道注意力中， 根据所述特征图像块中相同 的维度信息进行 各个阶段的拼接融合， 通过二维方向的卷积处 理后确定目标 特征图像； 标志识别模块， 配置为响应于所述交通标志识别模型中预设的交通标志图库， 在获取 到所述目标特征图像后， 利用激活函数对所述 目标特征图像进行分类， 识别出所述图像数 据帧中的交通标志信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821519 A 3