(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利地址518000廣東省深圳市南山區(qū)高新區(qū)務(wù)所(普通合伙)44285GO6V10/774(2022.01)GO6N3KR20200069910A,2020.06.17本申請?zhí)峁┝艘环N交通標志檢測方法及相一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛高了據(jù)此實現(xiàn)的車輛控制或道路引導的實時性交通實景圖像交通實景圖像不縮2獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像；對所述交通實景圖像進行壓縮處理，得到待檢測圖像；所述待檢測圖像的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率；對所述待檢測圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域；所述潛在圖像區(qū)域包括所述交通實景圖像的局部圖像區(qū)域；將所述潛在圖像區(qū)域輸入輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，得到所述潛在圖像區(qū)域包含的第一輔助交通標志，以及所述第一輔助交通標志在所述潛在圖像區(qū)域中的區(qū)域位置信息；獲取所述潛在圖像區(qū)域在所述交通實景圖像中的潛在區(qū)域位置信息；確定獲得所述潛在圖像區(qū)域過程中，對所述交通實景圖像的圖像填充數(shù)據(jù)，以及對從所述交通實景圖像得到的存在所述第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域的縮放比例；其中，所述圖像填充數(shù)據(jù)包括不同擴散方向上的填充距離；所述潛在圖像區(qū)域是對所述局部圖像區(qū)域是壓縮或放大處理得到的；利用所述不同擴散方向上的填充距離、所述縮放比例以及所述潛在區(qū)域位置數(shù)據(jù)，對得到的所述區(qū)域位置信息進行還原處理，得到所述第一輔助交通標志在所述交通實景圖像的目標位置信息。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待檢測圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交將所述待檢測圖像輸入主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，獲得所述交通實景圖像包含的第一主交通標志；以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域；由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成潛在圖像區(qū)域。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像在所述交通實景圖像中，以獲得的所述第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距離，得到存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在以獲得的所述第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距離的過程中，所述方法還包括：檢測到所述第一主交通標志與第一圖像邊界的第一邊界距離小于所述預設(shè)距離；所述第一圖像邊界是指第一擴散方向上所述交通實景圖像的邊界；在所述第一擴散方向上從所述第一主交通標志擴散至所述第一圖像邊界，按照第一圖像填充方式繼續(xù)進行圖像填充擴散，直至所述第一擴散方向上的擴散距離達到所述預設(shè)距所述由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成潛在圖像區(qū)域，包括：由得到的所述交通實景圖像中的所述局部圖像區(qū)域以及圖像填充區(qū)域，構(gòu)成存在所述3第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域。5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像依據(jù)所述交通實景圖像包含的第一主交通標志的標志類型，獲取所述標志類型的主交通標志對應(yīng)的第一位置部署關(guān)系；其中，所述第一位置部署關(guān)系是指交通道路設(shè)施中，所述標志類型的主交通標志，與該主交通標志相匹配的輔助交通標志之間的相對位置關(guān)系；依據(jù)所述第一位置部署關(guān)系，從所述交通實景圖像中，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域。6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成所述將確定的所述局部圖像區(qū)域的面積與預設(shè)輔助交通標志檢測面積進行比較；若所述局部圖像區(qū)域的面積小于所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積，對所述局部圖像區(qū)域進行放大處理，得到具有所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；若所述局部圖像區(qū)域的面積大于所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積，對所述局部圖像區(qū)域進行壓縮處理，得到具有所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；其中，所述潛在圖像區(qū)域的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，若所述第一主交通標志的數(shù)量為多個，所述獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，包依據(jù)檢測到的多個第一主交通標志，獲得所述多個第一主交通標志各自相匹配的第一輔助交通標志分別存在的潛在圖像區(qū)域；其中，所述潛在圖像區(qū)域包含相應(yīng)的所述第一輔助交通標志，以及至少部分與該第一輔助交通標志相匹配的所述第一主交通標志；所述對所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測包括：對獲得的每一個所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測。8.根據(jù)權(quán)利要求1～6任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：依據(jù)所述目標位置信息，對所述交通實景圖像進行渲染；輸出渲染得到的導航圖像，在所述導航圖像中展示檢測到的所述第一主交通標志，以及與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志；或者，在所述導航圖像中彈出交通提示窗口，由所述交通提示窗口展示針對所述第一輔助交通標志的交通提示信息；所述交通提示信息是基于所述第一輔助交通標志的輔助交通指示信息，以及本車輛的行駛狀態(tài)信息和/或系統(tǒng)時間確定的；或者，對所述交通提示信息進行語音播報。9.根據(jù)權(quán)利要求1～6任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：依據(jù)所述目標位置信息，獲得相應(yīng)第一輔助交通標志的輔助交通指示信息；利用所述目標位置信息和所述輔助交通指示信息，獲得相應(yīng)第一輔助交通標志在所述交通實景圖像中的結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果；將所述結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果上報至地圖服務(wù)設(shè)備，由所述地圖服務(wù)設(shè)備利用所述結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果更新相應(yīng)地圖數(shù)據(jù)。410.根據(jù)權(quán)利要求1～6任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：依據(jù)所述目標位置信息，獲得所述車輛與相應(yīng)的所述第一輔助交通標志之間的相對距獲取所述交通實景圖像包含的第一主交通標志的主交通指示信息，以及與該第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的輔助交通指示信息；利用所述相對距離、所述主交通指示信息以及所述輔助交通指示信息，生成所述車輛行駛方向上的道路引導消息；對所述道路引導消息進行語音播報。交通實景圖像獲取模塊，用于獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像；待檢測圖像得到模塊，用于對所述交通實景圖像進行壓縮處理，得到待檢測圖像；所述待檢測圖像的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率；潛在圖像區(qū)域獲得模塊，用于對所述待檢測圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域；所述潛在圖像區(qū)域包括所述交通實景圖像的局部圖像區(qū)域；目標位置信息獲取模塊，用于對所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測，依據(jù)輔助交通標志檢測結(jié)果，獲取檢測到的所述第一輔助交通標志映射在所述交通實景圖像的目標所述目標位置信息獲取模塊包括：輔助交通標志檢測單元，用于將所述潛在圖像區(qū)域輸入輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，得到所述潛在圖像區(qū)域包含的第一輔助交通標志，以及所述第一輔助交通標志在所述潛在圖像區(qū)域中的區(qū)域位置信息；潛在區(qū)域位置信息獲取單元，用于獲取所述潛在圖像區(qū)域在所述交通實景圖像中的潛在區(qū)域位置信息；坐標轉(zhuǎn)換處理單元，用于依據(jù)所述潛在圖像區(qū)域的獲得方式以及所述潛在區(qū)域位置信息，對所述區(qū)域位置信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一輔助交通標志在所述交通實景圖像中的目標位置信息；所述坐標轉(zhuǎn)換處理單元包括：第一數(shù)據(jù)確定單元，用于確定獲得所述潛在圖像區(qū)域過程中，對所述交通實景圖像的圖像填充數(shù)據(jù)，以及對從所述交通實景圖像得到的存在所述第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域的縮放比例；其中，所述圖像填充數(shù)據(jù)包括不同擴散方向上的填充距離；所述潛在圖像區(qū)域是對所述局部圖像區(qū)域是壓縮或放大處理得到的；第一位置還原處理單元，還用于利用所述不同擴散方向上的填充距離、所述縮放比例以及所述潛在區(qū)域位置數(shù)據(jù)，對得到的所述區(qū)域位置信息進行還原處理，得到所述第一輔助交通標志在所述交通實景圖像的目標位置信息。12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述潛在圖像區(qū)域獲得模塊包括：主交通標志檢測單元，用于將所述待檢測圖像輸入主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，獲得所述交通實景圖像包含的第一主交通標志；5局部圖像區(qū)域確定單元，用于以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域；潛在圖像區(qū)域構(gòu)成單元，用于由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成潛在圖像區(qū)域。13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述局部圖像區(qū)域確定單元包括：第一擴散處理單元，用于在所述交通實景圖像中，以獲得的所述第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距離，得到存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域。14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述局部圖像區(qū)域確定單元包括：第一檢測單元，用于在以獲得的所述第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距離的過程中，檢測到所述第一主交通標志與第一圖像邊界的第一邊界距離小于所述預設(shè)距離；所述第一圖像邊界是指第一擴散方向上所述交通實景圖像的邊界；第一填充單元，用于在所述第一擴散方向上從所述第一主交通標志擴散至所述第一圖像邊界，按照第一圖像填充方式繼續(xù)進行圖像填充擴散，直至所述第一擴散方向上的擴散距離達到所述預設(shè)距離；所述潛在圖像區(qū)域構(gòu)成單元，具體用于：由得到的所述交通實景圖像中的所述局部圖像區(qū)域以及圖像填充區(qū)域，構(gòu)成存在所述第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域。15.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述局部圖像區(qū)域確定單元包括：第一位置部署關(guān)系獲取單元，用于依據(jù)所述交通實景圖像包含的第一主交通標志的標志類型，獲取所述標志類型的主交通標志對應(yīng)的第一位置部署關(guān)系；其中，所述第一位置部署關(guān)系是指交通道路設(shè)施中，所述標志類型的主交通標志，與該主交通標志相匹配的輔助交通標志之間的相對位置關(guān)系；第二擴散處理單元，用于依據(jù)所述第一位置部署關(guān)系，從所述交通實景圖像中，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域。16.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述潛在圖像區(qū)域構(gòu)成單元包括：比較單元，用于將確定的所述局部圖像區(qū)域的面積與預設(shè)輔助交通標志檢測面積進行第一得到單元，用于在局部圖像區(qū)域的面積小于所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的情況下，對所述局部圖像區(qū)域進行放大處理，得到具有所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；第二得到單元，用于在局部圖像區(qū)域的面積大于所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的情況下，對所述局部圖像區(qū)域進行壓縮處理，得到具有所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；其中，所述潛在圖像區(qū)域的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率。17.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，在檢測到的第一主交通標志的數(shù)量為多個的情況下，所述潛在圖像區(qū)域獲得模塊具體用于依據(jù)檢測到的多個第一主交通標志，獲得所述多個第一主交通標志各自相匹配的第一輔助交通標志分別存在的潛在圖像區(qū)域；其中，所述潛在圖像區(qū)域包含相應(yīng)的所述第一輔助交通標志，以及至少部分與該第一輔助交通標志相匹配的所述第一主交通標志；相應(yīng)地，上述輔助交通標志檢測單元對獲得的每一個所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通6標志檢測。18.根據(jù)權(quán)利要求11-16任一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：圖像渲染模塊，用于依據(jù)所述目標位置信息，對所述交通實景圖像進行渲染；圖像輸出模塊，用于輸出渲染得到的導航圖像，在所述導航圖像中展示檢測到的所述第一主交通標志，以及與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志；或者，在所述導航圖像中彈出交通提示窗口，由所述交通提示窗口展示針對所述第一輔助交通標志的交通提示信息；所述交通提示信息是基于所述第一輔助交通標志的輔助交通指示信息，以及本車輛的行駛狀態(tài)信息和/或系統(tǒng)時間確定的；或者，對所述交通提示信息進行語音播報。19.根據(jù)權(quán)利要求11-16任一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：輔助交通指示信息獲得模塊，用于依據(jù)所述目標位置信息，獲得相應(yīng)第一輔助交通標志的輔助交通指示信息；結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果獲得模塊，用于利用所述目標位置信息和所述輔助交通指示信息，獲得相應(yīng)第一輔助交通標志在所述交通實景圖像中的結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果；結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果上報模塊，用于將所述結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果上報至地圖服務(wù)設(shè)備，由所述地圖服務(wù)設(shè)備利用所述結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果更新相應(yīng)地圖數(shù)據(jù)。20.根據(jù)權(quán)利要求11-16任一項所述的裝置，其特征在于，上述裝置包括：距離獲得模塊，用于依據(jù)所述目標位置信息，獲得所述車輛與相應(yīng)的所述第一輔助交通標志之間的相對距離；交通指示信息獲取模塊，用于獲取所述交通實景圖像包含的第一主交通標志的主交通指示信息，以及與該第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的輔助交通指示信息；道路引導消息生成模塊，用于利用所述相對距離、所述主交通指示信息以及所述輔助交通指示信息，生成所述車輛行駛方向上的道路引導消息；道路引導消息播報模塊，用于對所述道路引導消息進行語音播報。通信接口；存儲器，用于存儲實現(xiàn)如權(quán)利要求1-10任意一項所述的交通標志檢測方法的程序；處理器，用于加載并執(zhí)行所述存儲器存儲的程序，以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-10任意一項所述的交通標志檢測方法的各步驟。22.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器調(diào)用并執(zhí)行，實現(xiàn)如權(quán)利要求1-10任意一項所述的交通標志檢測方法。23.一種計算機程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計算機程序產(chǎn)品包括指令，當所述指令在計算機設(shè)備上運行時，使得所述計算機設(shè)備執(zhí)行實現(xiàn)如權(quán)利要求1-10任意一項所述的交通標志檢測方法。7交通標志檢測方法及相關(guān)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及智能交通應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種交通標志檢測方法及相關(guān)設(shè)備。背景技術(shù)[0002]如今，隨著智能交通系統(tǒng)在如智能駕駛、無人駕駛等場景的應(yīng)用，地圖服務(wù)設(shè)備通常會基于車輛行駛的起始位置和目標位置之間的交通情況，為車載終端提供道路引導數(shù)[0003]以地圖導航場景為例，通常是由車載終端聯(lián)網(wǎng)，向地圖服務(wù)設(shè)備發(fā)送導航請求，以使地圖服務(wù)器響應(yīng)該導航請求，確定地圖采集員使用圖像采集設(shè)備所采集到的相應(yīng)道路圖[0004]然而，在實際應(yīng)用中，往往會因外界環(huán)境或車載終端自身等各種因素，導致地圖服務(wù)設(shè)備與車載終端之間的網(wǎng)絡(luò)通信異常，出現(xiàn)數(shù)據(jù)延時或接收失敗等問題，從而降低車輛行駛導航的實時性和可靠性，甚至會威脅自動駕駛車輛的行駛安全性。發(fā)明內(nèi)容[0007]獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像；[0008]對所述交通實景圖像進行壓縮處理，得到待檢測圖像；所述待檢測圖像的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率；[0009]對所述待檢測圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域；所述潛在圖像區(qū)域包括所述交通實景圖像的局部圖像區(qū)域；[0010]對所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測，依據(jù)輔助交通標志檢測結(jié)果，獲取檢測到的所述第一輔助交通標志映射在所述交通實景圖像的目標位置信息。[0011]在一些實施例中，所述對所述待檢測圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)[0012]將所述待檢測圖像輸入主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，獲得所述交通實景圖像包含的第一主交通標志；[0013]以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域；[0014]由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成潛在圖像區(qū)域。[0015]在一些實施例中，所述以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域，包括：[0016]在所述交通實景圖像中，以獲得的所述第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距8離，得到存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域。[0017]在一些實施例中，在以獲得的所述第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距離的[0018]檢測到所述第一主交通標志與第一圖像邊界的第一邊界距離小于所述預設(shè)距離；所述第一圖像邊界是指所述第一擴散方向上所述交通實景圖像的邊界；[0019]在所述第一擴散方向上從所述第一主交通標志擴散至所述第一圖像邊界，按照第一圖像填充方式繼續(xù)進行圖像填充擴散，直至所述第一擴散方向上的擴散距離達到所述預設(shè)距離；[0020]所述由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成潛在圖像區(qū)域，包括：[0021]由得到的所述交通實景圖像中的所述局部圖像區(qū)域以及圖像填充區(qū)域，構(gòu)成存在所述第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域。[0022]在一些實施例中，所述以所述交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域，包括：[0023]依據(jù)所述交通實景圖像包含的第一主交通標志的標志類型，獲取所述標志類型的主交通標志對應(yīng)的第一位置部署關(guān)系；其中，所述第一位置部署關(guān)系是指交通道路設(shè)施中，所述標志類型的主交通標志，與該主交通標志相匹配的輔助交通標志之間的相對位置關(guān)[0024]依據(jù)所述第一位置部署關(guān)系，從所述交通實景圖像中，確定存在與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域。[0025]在一些實施例中，所述由確定的所述局部圖像區(qū)域構(gòu)成所述潛在圖像區(qū)域，包括：[0026]將確定的所述局部圖像區(qū)域的面積與預設(shè)輔助交通標志檢測面積進行比較；[0027]若所述局部圖像區(qū)域的面積小于所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積，對所述局部圖像區(qū)域進行放大處理，得到具有所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；[0028]若所述局部圖像區(qū)域的面積大于所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積，對所述局部圖像區(qū)域進行壓縮處理，得到具有所述預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；[0029]其中，所述潛在圖像區(qū)域的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率。[0030]在一些實施例中，所述對所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測，依據(jù)輔助交通標志檢測結(jié)果，獲取檢測到的所述第一輔助交通標志映射在所述交通實景圖像的目標位[0031]將所述潛在圖像區(qū)域輸入輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，得到所述潛在圖像區(qū)域包含的第一輔助交通標志，以及所述第一輔助交通標志在所述潛在圖像區(qū)域中的區(qū)域位置信息；[0032]獲取所述潛在圖像區(qū)域在所述交通實景圖像中的潛在區(qū)域位置信息；[0033]依據(jù)所述潛在圖像區(qū)域的獲得方式以及所述潛在區(qū)域位置信息，對所述區(qū)域位置信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一輔助交通標志在所述交通實景圖像中的目標位置信[0034]在一些實施例中，若所述第一主交通標志的數(shù)量為多個，所述獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，包括：[0035]依據(jù)檢測到的多個第一主交通標志，獲得所述多個第一主交通標志各自相匹配的第一輔助交通標志分別存在的潛在圖像區(qū)域；其中，所述潛在圖像區(qū)域包含相應(yīng)的所述第9一輔助交通標志，以及至少部分與該第一輔助交通標志相匹配的所述第一主交通標志；[0036]所述對所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測包括：[0037]對獲得的每一個所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測。[0038]在一些實施例中，所述依據(jù)所述潛在圖像區(qū)域的獲得方式以及所述潛在區(qū)域位置信息，對所述區(qū)域位置信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一輔助交通標志在所述交通實[0039]確定獲得所述潛在圖像區(qū)域過程中，對所述交通實景圖像的圖像填充數(shù)據(jù)，以及對從所述交通實景圖像得到的存在所述第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域的縮放比例；其中，所述圖像填充數(shù)據(jù)包括不同擴散方向上的填充距離；所述潛在圖像區(qū)域是對所述局部圖像區(qū)域是壓縮或放大處理得到的；[0040]利用所述不同擴散方向上的填充距離、所述縮放比例以及所述潛在區(qū)域位置數(shù)據(jù)，對得到的所述區(qū)域位置信息進行還原處理，得到所述第一輔助交通標志在所述交通實景圖像的目標位置信息。[0042]依據(jù)所述目標位置信息，對所述交通實景圖像進行渲染；[0043]輸出渲染得到的導航圖像，在所述導航圖像中展示檢測到的所述第一主交通標志，以及與所述第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志；或者，[0044]在所述導航圖像中彈出交通提示窗口，由所述交通提示窗口展示針對所述第一輔助交通標志的交通提示信息；所述交通提示信息是基于所述第一輔助交通標志的輔助交通指示信息，以及本車輛的行駛狀態(tài)信息和/或系統(tǒng)時間確定的；或者，[0045]對所述交通提示信息進行語音播報。[0047]依據(jù)所述目標位置信息，獲得相應(yīng)第一輔助交通標志的輔助交通指示信息；[0048]利用所述目標位置信息和所述輔助交通指示信息，獲得相應(yīng)第一輔助交通標志在所述交通實景圖像中的結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果；[0049]將所述結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果上報至地圖服務(wù)設(shè)備，由所述地圖服務(wù)設(shè)備利用所述結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果更新相應(yīng)地圖數(shù)據(jù)。[0051]依據(jù)所述目標位置信息，獲得所述車輛與相應(yīng)的所述第一附屬交通標志之間的相對距離；[0052]獲取所述交通實景圖像包含的第一主交通標志的主交通指示信息，以及與該第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的輔助交通指示信息；[0053]利用所述相對距離、所述主交通指示信息以及所述輔助交通指示信息，生成所述車輛行駛方向上的道路引導消息；[0054]對所述道路引導消息進行語音播報。[0055]又一方面，本申請還提出了一種交通標志檢測裝置，所述裝置包括：[0056]交通實景圖像獲取模塊，用于獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像；[0057]待檢測圖像得到模塊，用于對所述交通實景圖像進行壓縮處理，得到待檢測圖像；所述待檢測圖像的分辨率小于所述交通實景圖像的分辨率；[0058]潛在圖像區(qū)域獲得模塊，用于對所述待處理交通圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域；所述潛在圖像區(qū)域包括所述交通實景圖像的局部圖像區(qū)域；[0059]目標位置信息獲取模塊，用于對所述潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測，依據(jù)輔助交通標志檢測結(jié)果，獲取檢測到的所述第一輔助交通標志映射在所述交通實景圖像的目標位置信息。[0060]又一方面，本申請還提出了一種[0062]存儲器，用于存儲實現(xiàn)如上所述的交通標志檢測方法的程序；[0063]處理器，用于加載并執(zhí)行所述存儲器存儲的程序，以實現(xiàn)如上述的交通標志檢測方法的各步驟。[0064]又一方面，本申請還提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器調(diào)用并執(zhí)行，實現(xiàn)如上述的交通標志檢測方法。[0065]基于上述技術(shù)方案，本申請?zhí)岢鲋苯佑绍囕d終端采集本車輛行駛方向上的交通實景圖像，由本地的車載終端識別其包含的輔助交通標志，整個檢測過程無需依賴服務(wù)器，避免了通信網(wǎng)絡(luò)不順暢而帶來的各種問題。而且，為了適用于計算能力較差的車載終端，本申請將實時采集到的交通實景圖像進行壓縮處理，降低圖像分辨率，對得到的分辨率較低的待檢測圖像進行主交通標志檢測，定位交通實景圖像中的第一主交通標志，相對于直接對交通實景圖像進行交通標志檢測的處理方式，大大降低了對車載終端的資源占用，在實現(xiàn)對尺寸較大的主交通標志的可靠檢測的同時，避免了處理過程卡頓或死機，而影響檢測效[0066]之后，車載終端將依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果這一先驗知識，獲得交通實景圖像中存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，再對其進行輔助交通標志檢測，能夠快速且準確地得到輔助交通標志檢測結(jié)果，即獲取該第一輔助交通標志在交通實景圖像的目標位置信息。可見，相對于直接從本地采集的交通實景圖像中檢測輔助交通標志的處理方式，本申請在保證精準定位交通實景圖像中的輔助交通標志的同時，極大減少了整個交通標志檢測過程的計算量非常小，保證本地計算能力較差的車載終端足夠支持實現(xiàn)，滿足不同應(yīng)用場景對輔助交通標志的精準檢測需求。附圖說明[0067]為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)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申請的實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。[0068]圖1示出了實現(xiàn)本申請?zhí)峁┑慕煌酥緳z測方法的終端設(shè)備的一可選示例的硬件結(jié)構(gòu)示意圖；[0069]圖2示出了實現(xiàn)本申請?zhí)峁┑慕煌酥緳z測方法的終端設(shè)備的又一可選示例的硬件結(jié)構(gòu)示意圖；[0070]圖3示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法的一可選示例的流程示意圖；11[0071]圖4示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法中，主交通標志與其相匹配的輔助交通標志的位置關(guān)系示意圖；[0072]圖5示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法的又一可選示例的流程示意圖；[0073]圖6示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法中，從交通實景圖像中獲得潛在圖像區(qū)域的一可選實現(xiàn)方式的流程示意圖；[0074]圖7示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法中，從交通實景圖像中獲得潛在圖像區(qū)域的又一可選實現(xiàn)方式的流程示意圖；[0075]圖8示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法的又一可選示例的應(yīng)用流程示意圖；[0076]圖9示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測裝置的一可選示例的結(jié)構(gòu)示意圖；[0077]圖10示出了本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測裝置的又一可選示例的結(jié)構(gòu)示意圖；[0078]圖11示出了適用于本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法和裝置的一可選應(yīng)用環(huán)境的系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。具體實施方式[0079]針對背景技術(shù)部分描述的技術(shù)問題，本申請?zhí)岢鲇绍囕v上的終端設(shè)備(即車載終端),來實現(xiàn)交通標志(即用文字或符號傳遞引導、限制、警告或指示信息的道路設(shè)施，可以包括主交通標志及其對應(yīng)的較小尺寸的輔助交通標志)的實時檢測，從而依據(jù)檢測到的交通標志所包含或表征的交通指示信息，來精準且可靠地控制或指引車輛行駛，提高車輛行駛安全性。[0080]具體的，可以由車輛上本地的圖像采集設(shè)備獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像，相對于地圖采集員預先采集并上報的道路圖像，該交通實景圖像包含的信息內(nèi)容與行駛道路設(shè)施一致，能夠包含行駛道路增加的各種交通標志，這樣，將交通實景圖像發(fā)送至本地車載終端中的處理器，以輸入目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行交通標志檢測，確定該交通實景圖像包含的各交通標志，進而通過對檢測到的交通標志進行語義或文本識別等處理，得到相應(yīng)的交通指示信息，以使得車輛駕駛員或車載終端能夠及時且準確得知當前行駛道路的交通情[0081]然而，由于圖像采集設(shè)備直接采集到的交通實景圖像的分辨率通常比較高，且道路上安裝的交通標志包括有面積較大的主交通標志，也有面積較小的輔助交通標志，這樣，為了保證對輔助交通標志的可靠檢測，避免過度下采樣而導致輔助交通標志的特征消失，可以直接將高分辨率的交通實景圖像輸入目標檢測網(wǎng)絡(luò)(即交通標志檢測網(wǎng)絡(luò))進行交通標識檢測，雖然能夠保留在整個圖像中所占面積較小目標的特征，但該檢測過程的計算量非常龐大，對于本地車輛中計算能力較差的終端設(shè)備，如配置較低計算能力的嵌入式系統(tǒng)的車載終端等來說，將無法支持該檢測方法的順利運行，可能會出現(xiàn)卡頓、[0082]針對上述問題，提出先對采集到的高分辨率的交通實景圖像進行下采樣等壓縮處理，降低圖像的分辨率后，再輸入目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行交通標志檢測。但這種方式很容易造成面積較小的輔助交通標志的特征消失，導致目標檢測失敗。對此，本申請進一步提出對采集的交通實景圖像進行下采樣處理后，先檢測其中較大面積的主交通標志，再利用檢測到的主交通標志這一先驗知識，在交通實景圖像中確定位于該主交通標志附近的與其相匹配的輔助交通標志所在的潛在圖像區(qū)域，此時，由于交通標志是該潛在圖像區(qū)域的主要特征，本申請直接對該潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測，相對于直接采集的高分辨率的交通實景圖像進行交通標志檢測，極大降低了圖像處理的計算量，提高了輔助交通標志的檢測效率和準確性，從而保證車輛行駛控制或引導的實時性和精準度。[0083]而且，本申請?zhí)岢龅倪@種交通標志檢測方法，在運行過程中占用的計算資源較低，能夠更好地適用于具有較低計算能力的終端設(shè)備，直接由車輛本地的終端即可實現(xiàn)，能夠更好地滿足不同場景下的檢測需求；且由于車載終端無需聯(lián)網(wǎng)，依賴地圖服務(wù)器實現(xiàn)交通標志檢測，也就避免了因網(wǎng)絡(luò)通信異常，導致數(shù)據(jù)延遲或接收失敗，降低交通標志檢測結(jié)果對車輛行駛自動控制或指引的實時性和準確性。[0084]下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，如在不沖突的情況下，將本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合，都屬于本申請保護的范圍。的，則可通過其他表達來替換該詞語。括已明確標識的步驟和元素，而這些步驟和元素不構(gòu)成一個排它性的羅列，方法或者設(shè)備也可能包含其它的步驟或元素。由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括要素表示A或B;本文中的“和/或”僅僅是一種描述關(guān)聯(lián)對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示可以存在三種關(guān)的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限[0088]另外，本申請中使用了流程圖用來說明根據(jù)本申請的實施例的系統(tǒng)所執(zhí)行的操作。應(yīng)當理解的是，前面或后面操作不一定按照順序來精確地執(zhí)行。相反，可以按照倒序或同時處理各個步驟。同時，也可以將其他操作添加到這些過程中，或從這些過程移除某一步或數(shù)步操作。[0089]參照圖1,為實現(xiàn)本申請?zhí)峁┑慕煌酥緳z測方法的終端設(shè)備的一可選示例的硬件結(jié)構(gòu)示意圖，在實際應(yīng)用中，該終端設(shè)備可以包括但并不局限于智能手機、平板電腦、臺式計算機、上網(wǎng)本、智能手表、增強現(xiàn)實技術(shù)(AugmentedReality,AR)設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(VirtualReality,VR)設(shè)備、車載設(shè)備等具有較低計算能力的設(shè)備。本申請對該終端設(shè)備的產(chǎn)品類型不做限定，可視情況而定。如圖1所示，本實施例提出的終端設(shè)備可以包括但并[0090]通信接口11、存儲器12、處理器13各自的數(shù)量可以是至少一個，且通信接口11、存儲器12以及處理器13可以連接通信總線，相互之間可以通過該通信總線實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互，具體實現(xiàn)過程可以根據(jù)實際應(yīng)用需求確定，本申請不做詳述。[0091]通信接口11可以為適用于無線網(wǎng)絡(luò)或有線網(wǎng)絡(luò)的通信模塊的接口，如GSM模塊、WIFI模塊、藍牙模塊、無線射頻模塊、5G/6G(第五代移動通信網(wǎng)絡(luò)/第六代移動通信網(wǎng)絡(luò))模塊等通信模塊的通信接口，可以實現(xiàn)與其他設(shè)備的數(shù)據(jù)交互。本實施例中，可以用于傳輸圖像采集設(shè)備所采集的交通實景圖像，以使處理器13按照本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法，得到交通實景圖像中各類型交通標志的位置信息，將其反饋至其他設(shè)備輸出或進一步處理等，具體可以根據(jù)實際應(yīng)用需求確定，本申請實施例在此不做詳述。[0092]可以理解，上述通信接口11還可以包括如USB接口、串/并口等接口，用以機設(shè)備內(nèi)部組成部件之間的數(shù)據(jù)交互。關(guān)于該通信接口11包含的接口類型及數(shù)量，可以根據(jù)該計算機設(shè)備的設(shè)備類型及其應(yīng)用需求確定，本申請不做一一詳述。[0093]存儲器12可以用于存儲實現(xiàn)本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測實現(xiàn)方法的程序(其包括有多個計算機操作指令);處理器13可以用于加載并執(zhí)行存儲器12存儲的程序，以實現(xiàn)本申請實施例提出的交通標志檢測方法的各步驟，具體實現(xiàn)過程可以參照但并不局限于下文方法實施例相應(yīng)部分的描述，本實施例在此不做詳述。[0094]本申請實施例中，存儲器12可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件或其他易失性固態(tài)存儲器件。具體可以為隨機存儲記只讀存儲器(erasableprogrammableread-onlymemory,EPROM)、或便攜式只讀存儲器(compactdiscread-onlymemory,CD-ROM)等，本申請對計算機設(shè)備包含的存儲器12的類[0095]處理器13可以包括但并不局限于：中央處理器(CentralProcessingUnit,CPU)、特定應(yīng)用集成電路(application-specificintegratedcircuit,ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FPGA)或者其他可編程邏輯器件等，可依據(jù)場景需求確定處理器13包含的器件類型和數(shù)量，本申請對此不做限制。[0096]在又一些實施例中，在上述終端設(shè)備為上文列舉的智能手機、車載設(shè)備等設(shè)備的情況下，參照圖2所示的終端設(shè)備的又一可選示例的結(jié)構(gòu)示意圖，該終端設(shè)備還可以包括如感應(yīng)觸摸顯示面板上的觸摸事件的觸摸感應(yīng)單元、拾音器等輸入設(shè)備；顯示器、揚聲器、振本申請在此不做一一詳述。[0097]這樣，在該又一些實施例的實際應(yīng)用中，終端設(shè)備按照本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法，高效且精準地檢測本地采集的交通實景圖像中主交通標志及其對應(yīng)的輔助交通標志，在不同應(yīng)用場景中，可以依據(jù)檢測到的輔助交通標志在交通實景圖像的目標位置信息，得到相應(yīng)的應(yīng)用需求數(shù)據(jù)，如在導航場景下，可以依據(jù)該目標位置信息，對該交通實景圖像進行語義識別，得到輔助交通指示信息，之后，可以結(jié)合車輛行駛狀態(tài)信息和/或系統(tǒng)時間等，生成相應(yīng)的交通提示信息，再通過語音播報或彈出提示框輸出，提醒駕駛員在需要時及時調(diào)整車輛行駛車道、車速等，但并不局限于這種車輛導航應(yīng)用場景，對于其他應(yīng)用場景實現(xiàn)過程類似，本申請不做一一列舉。[0098]當然，對于本申請從實時采集到的交通實景圖像中，檢測到的主交通標志及其相匹配的輔助交通標志后，也可以依據(jù)該檢測結(jié)果，更新地圖服務(wù)設(shè)備中的相應(yīng)地圖數(shù)據(jù)，這樣，對于后續(xù)訪問該路段的地圖時，將獲得包含該主交通標志及其相匹配的輔助交通標志的地圖數(shù)據(jù)，甚至可以參照上述方式，對該輔助交通標志的輔助交通提示信息，和/或由此得到的交通提示信息進行展示，以提高在線地圖導航的精準度和可靠性。[0099]應(yīng)該理解的是，圖1所示的終端設(shè)備的結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對本申請實施例中終端設(shè)備的限定，在實際應(yīng)用中，終端設(shè)備可以包括比圖1所示的更多或更少的部件，或者組合某些部件，可以結(jié)合該終端設(shè)備的設(shè)備類型及功能需求確定，本申請在此不做一一列舉。[0100]參照圖3,為本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法的一可選示例的流程示意圖，該方法可以適用于上述終端設(shè)備，該終端設(shè)備可以是位于具有較低計算能力的車載終端，本申請對該車載終端的具體產(chǎn)品類型不做限制，可依據(jù)具體應(yīng)用場景確定。如圖3所示，本實施例提出的交通標志檢測方法可以包括但并不局限于以下步驟：[0101]步驟S11,獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像；[0102]步驟S12,對該交通實景圖像進行壓縮處理，得到待檢測圖像；該待檢測圖像的分辨率小于交通實景圖像的分辨率；[0103]結(jié)合上文對本申請技術(shù)構(gòu)思的相關(guān)描述，為了保證道路引導可靠和精準度，本申請由位于本車輛中的圖像采集設(shè)備，如行車記錄儀、安裝在車輛擋風玻璃上且鏡頭朝向車輛行駛方向的攝像頭等，來實時或周期性地采集車輛行駛方向上的交通實景圖像，本申請對交通實景圖像的具體采集實現(xiàn)方法不做限制，可視情況而定。[0104]之后，圖像采集設(shè)備可以將采集到的交通實景圖像發(fā)送至終端設(shè)備的處理器進行圖像處理，具體可以采用目標檢測算法，來檢測其中的各類交通標志，以實現(xiàn)車輛行駛的道路引導。由于目標檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像的面積(即尺度)通常是確定的，但對于不同類型的圖像采集設(shè)備，其工作性能不同，在同一場景下所采集到的圖像面積和/或分辨率等屬性信息均可能不同，所以說，直接采集到的交通實景圖像的屬性信息可能不符合目標檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入格式要求，本申請可以依據(jù)該輸入格式要求對交通實景圖像進行預處理。[0105]同時，考慮到終端設(shè)備所能夠提供的計算資源有限，為了減小圖像處理過程中的計算量，本申請?zhí)岢鰧χ苯硬杉降慕煌▽嵕皥D像進行壓縮處理，如圖像像素下采樣等，來得到具有特定面積且分辨率較低的待檢測圖像，也就是說，本申請可以采用有損壓縮方式，對較高分辨率的交通實景圖像進行壓縮處理，具體壓縮實現(xiàn)過程不做詳述?？梢岳斫膺@種有損壓縮方式所產(chǎn)生的圖像損失，并不會對主交通標志這一目標的檢測結(jié)果造成影響，即在本申請允許的圖像失真范圍內(nèi)。[0106]在又一些實施例中，若圖像采集設(shè)備直接采集到的交通實景圖像的分辨率比較低，且圖像面積符合目標檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像格式要求，也可以不用對其進行壓縮處理，直接將其作為待檢測圖像進行后續(xù)處理。所以，在實際應(yīng)用中，可以檢測交通實景圖像的面積是否大于預設(shè)主交通標識檢測面積，分辨率是否大于分辨率閾值，若是，執(zhí)行上述步驟S12;若檢測結(jié)果都是否，可以將該交通實景圖像確定為待檢測圖像。[0107]步驟S13,對待檢測圖像進行主交通標志檢測，依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果，獲得存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域；[0108]對于交通道路上部署的交通標志，通常包含主交通標志及其相匹配的輔助交通標志，該輔助交通標志通常位于主交通標志附近，如圖4所示，輔助交通標志通常用以說明主交通標志作用的時間范圍、路段范圍、對象范圍等，以準確解析主交通標志的含義，其面積通常比較小，本申請對主交通標志及其相匹配的輔助交通標志各的內(nèi)容，以及兩者之間的相對位置關(guān)系不做限制，可視情況而定。[0109]繼上文圖像壓縮處理后，得到的待檢測圖像的分辨率較小，對于在整個待檢測圖像中所占面積較小的輔助交通標志，為了避免目標檢測網(wǎng)絡(luò)過度下采樣而導致輔助交通標志特征消失，導致檢測失敗，如上文對本申請技術(shù)構(gòu)思的相關(guān)描述，本申請將對待檢測圖像中所占面積較大的主交通標志進行目標檢測，從而定位交通實景圖像中的主交通標志，再利用主交通標志與輔助交通標志之間的鄰近位置關(guān)系，確定存在輔助交通標志的局部圖像區(qū)域，構(gòu)成檢測輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域。顯然，相對于交通實景圖像，本申請確定出的潛在圖像區(qū)域包含的使其局部區(qū)域，所包含的圖像特征大大減少，且在該潛在圖像區(qū)域中大部分為交通標志的圖像特征，有助于快速且準確地識別出輔助交通標志所在區(qū)域。[0110]需要說明，上述主交通標志檢測結(jié)果可以包括檢測到的第一主交通標志在交通實景圖像中的區(qū)域位置，為了得到該主交通標志檢測結(jié)果，本申請實施例可以利用主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，對待檢測圖像進行主交通標志檢測，定位待檢測圖像包含的每一個主交通標志(為了方便后續(xù)方案描述，本申請將檢測到的該主交通標志記為第一主交通標志)所在區(qū)域后，依據(jù)該待檢測圖像與交通場景圖像之間的縮放關(guān)系，定位交通場景圖像中第一主交通標志所在區(qū)域，具體實現(xiàn)過程本申請不做限制。[0111]由此可見，本申請獲得的潛在圖像區(qū)域，可以是該交通實景圖像的局部圖像區(qū)域(如主交通標志位于交通實景圖像相對中間位置等),或是部分為該交通實景圖像的局部圖像區(qū)域，另一部分為基于該局部圖像區(qū)域填充得到的填充圖像區(qū)域(其適用于第一主交通標志位于交通場景圖像的邊緣位置等場景),這種情況下，該潛在圖像區(qū)域可以包括該局部圖像區(qū)域和填充圖像區(qū)域。所以說，上述潛在圖像區(qū)域可以包括相應(yīng)的第一輔助交通標志，以及至少部分與該第一輔助交通標志相匹配的第一主交通標志，具體可以依據(jù)實際情況來確定潛在圖像區(qū)域包含的圖像內(nèi)容，本申請對此不做限制。相對于整個交通實景圖像，潛在圖像區(qū)域大大減少了包含的道路元素以及圖像特征，這樣，對該潛在圖像區(qū)域進行目標檢測，極大提高了目標檢測效率和精準度。[0112]步驟S14,對該潛在圖像區(qū)域進行輔助交通標志檢測，依據(jù)輔助交通標志檢測結(jié)果，獲取檢測到的所述第一輔助交通標志映射在所述交通實景圖像的目標位置信息。[0113]繼上文描述，本申請實施例定位到交通實景圖像包含的第一主交通標志，由此從交通實景圖像中，獲得位于其附近與其相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域后，為了實現(xiàn)對第一輔助交通標志的準確且快速檢測，本申請實施例將該潛在圖像區(qū)域作為后續(xù)目標檢測的輸入圖像，實現(xiàn)對輔助交通標志這類目標的檢測。[0114]可以理解，由于在該潛在圖像區(qū)域中，輔助交通標志成為大面積目標，即便該潛在圖像區(qū)域的分辨率較低，目標檢測網(wǎng)絡(luò)對其執(zhí)行過度下采樣，也能夠成功采樣到輔助交通標志，保證在較低計算能力的計算機設(shè)備上可靠實現(xiàn)輔助交通標志的精準檢測，本申請對如何實現(xiàn)潛在圖像區(qū)域的輔助交通標志檢測的方法不做限制。[0115]在實際應(yīng)用中，關(guān)于上述主交通標志檢測和輔助交通標志檢測的具體實現(xiàn)方法，(ArtificialIntelligence,AI)技術(shù)包含的如機器學習、深度學習等技術(shù)，訓練得到相應(yīng)的目標檢測模型，調(diào)用相應(yīng)的目標檢測模型實現(xiàn)。其中，人工智能技術(shù)是利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最[0116]機器學習和深度學習作為人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，在實現(xiàn)相應(yīng)模型或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學習訓練，以滿足具體應(yīng)用需求。本申請實施例中，可以利用如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，來訓練主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)(即主交通標志檢測模型)/輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)(即輔助交通標志檢測模型),以實現(xiàn)對相應(yīng)輸入圖像的目標(即主交通標志或輔助交通標志)檢測，確定輸入圖像包含的相應(yīng)交通標志所在區(qū)域，具體實現(xiàn)過程本申請不做詳述。[0117]應(yīng)該理解的是，按照上述方式若檢測出交通實景圖像包含多個第一主交通標志，可以按照上述處理方式，來確定每一個第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，即得到多個第一輔助交通標志各自的潛在圖像區(qū)域，之后，對于每一個潛在圖像區(qū)域均可以按照上述方式進行目標檢測，定位出每一個潛在圖像區(qū)域?qū)嶋H包含的第一輔助交通標志，檢測過程相同，本申請實施例不[0118]由上文描述的輔助交通標志檢測過程可知，本申請實施例直接檢測到的是第一輔助交通標志的區(qū)域位置，實際是潛在圖像區(qū)域中的第一輔助交通標志的區(qū)域位置，即該區(qū)域位置是指在潛在圖像區(qū)域這一圖像坐標系下的位置，即由該潛在圖像區(qū)域中的圖像像素位置表示，但由于潛在圖像區(qū)域并不是直接采集到的交通實景圖像中的圖像區(qū)域，該區(qū)域位置無法直接表示第一輔助交通標志在交通實景中的位置，需要進一步進行位置轉(zhuǎn)換，將其映射到交通實景圖像中，才能夠用以實現(xiàn)車輛道路引導、地圖熱更新、自動駕駛控制等。[0119]因此，本申請在檢測到的潛在圖像區(qū)域中的第一輔助交通標志，在該潛在圖像區(qū)域的坐標系下的位置信息后，可以依據(jù)該潛在圖像區(qū)域與交通實景圖像之間的圖像位置關(guān)系，獲得第一輔助交通標志在交通實景圖像中的目標位置信息，即將潛在圖像區(qū)域的坐標系下的位置信息，轉(zhuǎn)換到交通實景圖像的坐標系下，以得到同一輔助交通標志在交通實景圖像中的位置檢測結(jié)果。需要說明，本申請對不同圖像坐標系下，同一區(qū)域的位置坐標轉(zhuǎn)換處理的實現(xiàn)方法不做限制，可視情況而定。[0120]所以說，本申請所獲取的如上目標位置信息是第一輔助交通標志在交通實景圖像中的區(qū)域位置，其能夠表征該第一輔助交通標志在實景道路上的坐標位置，這樣，在不同的應(yīng)用場景下，可以據(jù)此對交通實景圖像進行處理，或結(jié)合本車輛的行駛狀態(tài)信息(如車輛當前所處位置、行駛速度/加速度、行駛方向等)、系統(tǒng)時間等其他場景信息進行分析，得到可靠且精準滿足該應(yīng)用場景需求的數(shù)據(jù)，如渲染得到的包含輔助交通標志的導航圖像、指引車輛行駛方向/速度等參數(shù)的交通提示信息、用以更新相應(yīng)地圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。本申請對不同應(yīng)用場景對檢測到的每一幀交通實景圖像中輔助交通標志的目標位置信息的使[0121]在又一些實施例中，本申請還可以利用計算機視覺技術(shù)，來實現(xiàn)對交通標志進行識別。其中，計算機視覺技術(shù)是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。因此，其通常被應(yīng)用到圖像處理、圖像識別、圖像語義理解、圖像檢索、0CR(OpticalCharacterRecognition,光學字符識別)、視頻處理、視頻語義理解、視頻內(nèi)容/行為識別、別、指紋識別等生物特征識別應(yīng)用場景。[0122]基于此，在該實施例中，若需要進一步識別所檢測到交通標志所包含或表征的交通指示信息，可以利用計算機視覺技術(shù)對交通標志區(qū)域圖像進行語義識別，后續(xù)可以直接對所得到的交通指示信息，或者是結(jié)合車輛行駛狀態(tài)、系統(tǒng)時間等參數(shù)生成的交通提示信息等進行語音播報，或更精準地實現(xiàn)AR導航圖像的渲染等，實現(xiàn)更加準確、智能的導航規(guī)劃，或?qū)Ω黝惤煌酥驹诮煌▽嵕皥D像中的結(jié)構(gòu)化感知結(jié)果上傳至地圖服務(wù)設(shè)備，以實時更新相應(yīng)的地圖數(shù)據(jù)，提高在線地圖數(shù)據(jù)的精準度，具體實現(xiàn)過程本申請在此不做詳述。[0123]綜上所述，對于本地具有較低計算能力的車載終端，得到本地采集到車輛行駛方向上高分辨率的交通實景圖像后，可以對其進行壓縮處理，降低圖像分辨率，再對得到的分辨率較低的待檢測圖進行主交通標志檢測，定位交通實景圖像中的第一主交通標志，該目標檢測過程的計算量較小，終端設(shè)備具有的計算資源能夠支持的主交通標志檢測的實現(xiàn)，之后，將依據(jù)主交通標志檢測結(jié)果這一先驗知識，獲得交通實景圖像中存在與檢測到的第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，對其進行輔助交通標志檢測，能夠快速且準確地得到輔助交通標志檢測結(jié)果，據(jù)此獲取其映射到交通實景圖像的目標位置信息，從而在保證精準定位交通實景圖像中的輔助交通標志的同時，極大減少了整個交通標志檢測過程的計算量非常小，進而使得車載終端能夠?qū)崟r且精準地實現(xiàn)車輛控制，提高車輛行駛安全性及用戶駕駛體驗。[0124]參照圖5,為本申請?zhí)岢龅慕煌酥緳z測方法的又一可選示例的流程示意圖，本申請實施例可以是上文實施例描述的交通標志檢測方法的一可選細化實現(xiàn)方法，但并不局限于本實施例描述的這種細化實現(xiàn)方法，如圖5所示，該方法可以包括：[0125]步驟S21,獲取車輛行駛方向上的交通實景圖像；[0126]步驟S22,按照預設(shè)壓縮比，對該交通實景圖像進行壓縮取樣，得到待檢測圖像；[0127]關(guān)于步驟S21和步驟S22的具體實現(xiàn)過程，可以參照上述實施例相應(yīng)部分的描述，本實施例不做贅述。[0128]步驟S23,將待檢測圖像輸入主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，得到待檢測圖像包含的第一主交通標志；[0129]本申請實施例中，主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)是用于檢測主交通標志這類目標的目標檢測網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合上文實施例相應(yīng)部分的描述，可以預先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(或其他機器學習/深度學習網(wǎng)絡(luò)),對包含各類主交通標志的第一樣本圖像進行訓練，直至滿足訓練約束條件，如訓練次數(shù)達到預設(shè)次數(shù)、訓練所得網(wǎng)絡(luò)的檢測準確率達到準確率閾值或損失值小于損失閾值等，將最終訓練得到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定為主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，即主交通標志檢測模型。本申請對主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)的具體訓練實現(xiàn)過程不做詳述。[0130]這樣，在實際應(yīng)用中，按照上述方式得到較低分辨率的待檢測圖像后，可以調(diào)用預訓練的主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，將本次獲得的待檢測圖像輸入該主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，由其包含的多個卷積層進行特征提取，從而依據(jù)提取到的特征圖，確定該待檢測圖像包含的主交通標志的檢測框，即確定待檢測圖像包含的主交通標志的位置信息。[0131]繼上文描述，由于待檢測圖像的分辨率較低，大大減小了卷積層的特征提取計算量，且由于主交通標志的尺寸往往比較大，在整個交通場景圖像中所占面積相對較大，這樣，即便將交通場景圖像壓縮到較低分辨率，仍會保留主交通標志的特征，從而保證主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)能夠可靠且高效地，識別出待檢測圖像包含的一個或多個主交通標志，記為第一主交通標志。[0132]步驟S24,依據(jù)預設(shè)壓縮比，對得到的待檢測圖像包含的第一主交通標志進行位置修正處理，定位交通實景圖像包含的該第一主交通標志；[0133]如上文對本申請技術(shù)構(gòu)思的描述，由于輔助交通標志在整個待檢測圖像中的面積相對比較小，目標檢測網(wǎng)絡(luò)直接對待檢測圖像進行輔助交通標志檢測，很容易因過度下采樣而導致檢測失敗，為了解決這一問題，本申請將先對待檢測圖像中，面積較大的主交通標志進行目標檢測，得到主交通標志在待檢測圖像中的區(qū)域位置。[0134]由于待檢測圖像相對于交通實景圖像進行了壓縮處理，待檢測圖像包含的像素點數(shù)小于交通實景圖像包含的像素點數(shù)，因此，這兩個圖像中同一對象的位置表示是不同的，所以，為了更精準地實現(xiàn)附屬交通標志的檢測，在獲取存在附屬交通標志的局部圖像區(qū)域時，將從直接采集到的交通實景圖像中獲取，這樣就需要將得到主交通標志在待檢測圖像中的區(qū)域位置，映射到直接采集到的交通實景圖像中，即定位交通實景圖像中第一主交通標志，具體實現(xiàn)過程本申請不做詳述。[0135]其中，參照圖6所示的場景流程示意圖，交通實景圖像中第一主交通標志的檢測結(jié)果，可以由相應(yīng)的檢測框所在的位置區(qū)域，因此，該第一主交通標志在交通實景圖像中的位置可以由該檢測框所在位置標識，而該檢測框的位置可由該檢測框?qū)窍袼攸c的坐標表[0136]步驟S25,以交通實景圖像包含的第一主交通標志為參照物，確定存在與第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域；[0137]繼上文描述，在確定出交通實景圖像中的第一主交通標志所在區(qū)域之后，如上圖4所示，由于輔助交通標志通常位于主交通標志附近，本申請可以參照第一主交通標志在交通實景圖像中的位置，確定出該交通實景圖像中第一輔助交通標志所在的局部圖像區(qū)域。[0138]在一種可能的實現(xiàn)方式中，參照圖6所示的場景處理流程示意圖，本申請可以在交通實景圖像中，可以以定位的第一主交通標志為中心向周圍擴散預設(shè)距離，將形成的封閉區(qū)域確定為存在與第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域，但并不局限于這種確定局部圖像區(qū)域的實現(xiàn)方式，且本申請對預設(shè)距離的具體數(shù)值不做限制，可以依據(jù)但并不局限于主交通標志與輔助交通標志之間的相對位置關(guān)系，以及各自的尺寸大小等因素確定，且，該局部圖像區(qū)域可以是圓形區(qū)域或正方形區(qū)域等，本申請對該局部圖像區(qū)[0139]在又一種可能的實現(xiàn)方式中，在以第一主交通標志為中心向周圍擴散過程中，對于不同的擴散方向的擴散距離可以不同，并不限于上文實施例描述的同等距離(如上述預設(shè)距離)的擴散方式，按照這種不同擴散方式所確定的局部圖像區(qū)域可能為長方形、橢圓形或不規(guī)則圖形等，本申請在此不做一一詳述。[0140]需要說明，在以第一主交通標志為中心向周圍擴散過程中，如圖7所示的場景流示意圖中上邊附圖所示的交通實景圖像，若第一主交通標志位于靠近交通實景圖像的某一邊界，那么,在相應(yīng)的第一擴散方向上進行區(qū)域擴散時，該第一擴散方向?qū)⑾鹊竭_交通實景圖像的邊界，即檢測到第一主交通標志與第一圖像邊界的第一邊界距離小于預設(shè)距離；該第一圖像邊界是指第一擴散方向上交通實景圖像的邊界，此時，為了能夠繼續(xù)擴散且擴散的區(qū)域具有圖像特征，在第一擴散方向上從第一主交通標志擴散至第一圖像邊界時，本申請可以采用按照第一圖像填充方式，在第一擴散方向繼續(xù)進行圖像填充擴散，直至第一擴散方向上的擴散距離達到預設(shè)距離或該第一擴散方向?qū)?yīng)的預設(shè)擴散距離等，本申請對第一圖像填充方式包含的圖像填充實現(xiàn)過程不做詳述。[0141]可見，本實施例確定存在第一輔助交通標志的圖像區(qū)域過程中，按照上述方式從交通實景圖像中，確定出局部圖像區(qū)域仍未滿足擴散要求，將在該局部圖像區(qū)域基礎(chǔ)上繼續(xù)進行圖像填充擴散，具體實現(xiàn)過程包括但并不局限于上文描述的實現(xiàn)方式。[0142]在又一種可能的實現(xiàn)方式，在實際安裝主交通標志和輔助交通標志時，通常是按照特定的規(guī)則實現(xiàn)的，從而使同一標志類型的主交通標志與其輔助交通標志之間的位置部署關(guān)系基本固定，如上下關(guān)系或左右關(guān)系等，因此，在確定局部圖像區(qū)域過程中，本申請也可以依據(jù)第一主交通標志的標志類型，獲取標志類型的主交通標志對應(yīng)的第一位置部署關(guān)系；其中，該第一位置部署關(guān)系是指交通道路設(shè)施中，該標志類型的主交通標志，與該主交通標志相匹配的輔助交通標志之間的相對位置關(guān)系。[0143]之后，在直接采集到的交通實景圖像中，依據(jù)第一位置部署關(guān)系，確定存在與第一主交通標志相匹配的第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域(或者，由該局部圖像區(qū)域和上述圖像填充區(qū)域構(gòu)成的待處理圖像區(qū)域),以提高局部圖像區(qū)域(或待處理圖像區(qū)域)的確定效率，且保證該局部圖像區(qū)域包含的第一輔助交通標志的圖像特征盡量完整且詳細，有助于提高后續(xù)輔助交通標志檢測的精準度和檢測效率。[0144]步驟S26,由確定的該局部圖像區(qū)域構(gòu)成潛在圖像區(qū)域；[0145]繼上文描述，本申請所要獲取的潛在圖像區(qū)域可以是交通實景圖像中的局部圖像區(qū)域，也可能是由一部分為交通實景圖像中的局部圖像區(qū)域，與另一部分是基于該局部圖像區(qū)域的圖像進行填充得到的圖像填充區(qū)域構(gòu)成，具體可視情況而定。應(yīng)該理解，無論哪種獲取方式，該潛在圖像區(qū)域相對于直接采集到的交通實景圖像來說，都大大減小了圖像面積，即減小了所包含的圖像特征類別和數(shù)量，有利于后續(xù)對該潛在圖像區(qū)域進行目標檢測時，提高輔助交通標志的檢測效率和準確性。[0146]在實際應(yīng)用中，圖像采集設(shè)備的當前鏡頭配置參數(shù)的變化，及其與交通標志之間的距離變化，將會影響所采集到的交通實景圖像中，各交通標志所占的面積大小，因此，按照上述處理方式得到的局部圖像區(qū)域的面積將會隨著主交通標志面積大小的影響，若檢測出的交通實景圖像中的第一主交通標志的區(qū)域面積較大，導致?lián)说玫降木植繄D像區(qū)域的面積也比較大，不符合目標檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像面積要求；反之，得到的局部圖像區(qū)域的面積過小，也不滿足目標檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像面積要求。[0147]所以，在得到局部圖像區(qū)域后，可以依據(jù)輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像格式要求，對該局部圖像區(qū)域進行預處理，如將輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)要求輸入圖像所具有的特定面積記為預設(shè)輔助交通標志檢測面積，可以將確定的局部圖像區(qū)域的面積與預設(shè)輔助交通標志檢測面積進行比較，若局部圖像區(qū)域的面積小于預設(shè)輔助交通標志檢測面積，對該局部圖像區(qū)域進行放大處理，得到具有預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域；反之，若局部圖像區(qū)域的面積大于預設(shè)輔助交通標志檢測面積，對該局部圖像區(qū)域進行壓縮處理，得到具有預設(shè)輔助交通標志檢測面積的潛在圖像區(qū)域。[0148]可見，經(jīng)過對局部圖像預處理后，將會降低局部圖像區(qū)域的分辨率，從而使得到的潛在圖像區(qū)域的分辨率小于交通實景圖像的分辨率，以降低后續(xù)目標檢測的計算量。當然，若想要進一步降低輔助交通標志檢測的計算量，本申請還可以進一步對局部圖像區(qū)域進行[0149]在又一些實施例中，在需要對局部圖像區(qū)域進行圖像填充處理的場景下，可以按照上述縮放處理方法，對圖像填充處理后得到的待處理圖像區(qū)域進行處理，得到符合輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像要求的潛在圖像區(qū)域，具體實現(xiàn)過程類似，本申請在此不做[0150]需要說明，對于潛在圖像區(qū)域與上述待檢測圖像各自的分辨率、面積等屬性參數(shù)[0151]步驟S27,將該潛在圖像區(qū)域輸入輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)，得到潛在圖像區(qū)域包含的第一輔助交通標志，以及第一輔助交通標志在潛在圖像區(qū)域中的區(qū)域位置信息；[0152]本申請實施例中，輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)是以輔助交通標志為目標的一種目標檢測網(wǎng)絡(luò)，可以基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對樣本潛在圖像進行訓練得到，但并不局限于這種獲取方式，由于其構(gòu)建實現(xiàn)過程與上述主交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建實現(xiàn)過程類似，可以參照上文對主交通標志網(wǎng)絡(luò)的獲取過程的描述，本實施例在此不做贅述。[0153]步驟S28,獲取該潛在圖像區(qū)域在交通實景圖像中的潛在區(qū)域位置信息；[0154]步驟S29,依據(jù)潛在圖像區(qū)域的確定方式以及潛在區(qū)域位置信息，對區(qū)域位置信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理，得到第一輔助交通標志在交通實景圖像中的目標位置信息。[0155]如上文實施例相應(yīng)部分的描述，對于直接定位出的潛在圖像區(qū)域中第一輔助交通標志的區(qū)域位置信息后，需要進一步確定該第一輔助交通標志映射到直接采集到的交通實景圖像中的目標位置信息，即將第一輔助交通標志的區(qū)域位置信息，從潛在圖像區(qū)域所表示的圖像坐標系下，轉(zhuǎn)換到交通實景圖像所表示的圖像坐標系下，得到由該交通實景圖像的像素點位置表示的目標位置信息，本申請對同一對象如何在兩個圖像坐標系之間進行位置信息轉(zhuǎn)換處理的實現(xiàn)過程詳述。[0156]在一些實施例中，結(jié)合上文實施例描述的潛在圖像區(qū)域的獲取過程，上述目標位置信息的獲取過程可以包括但并不局限于以下步驟：[0157]確定獲得潛在圖像區(qū)域過程中，對交通實景圖像的圖像填充數(shù)據(jù)，以及對從交通實景圖像得到的存在第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域的縮放比例；其中，該圖像填充數(shù)據(jù)可以包括不同擴散方向上的填充距離；如上述分析，該潛在圖像區(qū)域是對局部圖像區(qū)域是壓縮或放大處理得到的，該縮放比例可以包括壓縮比例或放大比例，具體可視情況而定。之后，可以利用不同擴散方向上的填充距離、該縮放比例以及所確定的潛在區(qū)域位置數(shù)據(jù)，對得到的區(qū)域位置信息進行還原處理，得到第一輔助交通標志在交通實景圖像的目標位置[0158]示例性的，假設(shè)潛在圖像區(qū)域的潛在區(qū)域位置數(shù)據(jù)為(x?c,y1c,2c,y?),即由潛在圖像區(qū)域的兩個對角像素點的位置坐標(x??,y?)和(x?c,y?),來表示潛在圖像區(qū)域的潛在區(qū)域位置數(shù)據(jù)，且該潛在圖像區(qū)域相對于直接得到的局部圖像區(qū)域，區(qū)域?qū)捄透叨級嚎s或放大了S倍，即上述縮放比例為1/S,若在局部圖像區(qū)域獲取過程中，存在圖像填充處理過程，相對于第一主交通標志的上下左右依次對應(yīng)的填充距離分別記為padup、paddown、[0159]可以理解，若某一擴散方向未進行圖像填充，那么,該方向上的填充距離為0,如上圖7所示，在以第一主交通標志為中心，向右側(cè)擴散過程中，達到交通實景圖像邊界后，需要對后續(xù)擴散區(qū)域進行填充，可見，右側(cè)對應(yīng)的填充距離為右側(cè)圖像邊界與局部圖像區(qū)域右側(cè)邊界之間的垂直距離，具體數(shù)值不做限制。由此類推，對于其他填充場景，可能多個擴散方向需要填充部分擴散區(qū)域，從而得到多個填充距離，獲取過程類似，本申請不做詳述。[0160]基于此，按照上述方式檢測到第一輔助交通標志在潛在圖像區(qū)域的區(qū)域位置信息為(x?,y?,x?,y?),那么,將其映射到直接采集的交通實景圖像上，該第一輔助交通標志所在區(qū)域的目標位置信息(X?,Y?,X?,Y?)中的各坐標值可以按照以下公式計算：[0161]X?=(x?-padlef[0163]需要說明，關(guān)于將潛在圖像區(qū)域中的第一輔助交通標志位置，映射到交通實景圖像中的實現(xiàn)過程，包括但并不局限于上文描述的計算方法。[0164]綜上所述，在車輛行駛過程中，參照圖8所示的場景流程示意圖，可以由該車輛中的圖像采集設(shè)備采集行駛方向上的交通實景圖像，如圖8中第一行左側(cè)第一幅圖所示，該交通實景圖像包含了行駛方向上的道路以及道路兩旁的設(shè)施，如交通標志、輸電線路、路燈、攝像頭等道路元素，由于該交通實景圖像的分辨率往往比較高，若直接進行目標檢測，需要占用極大計算資源，很容易導致計算能力較低的車載終端死機或卡頓等異常，無法正常運行，所以，本申請將先對該交通實景圖像進行下采樣壓縮處理，得到低分辨率預設(shè)尺寸的待檢測圖像。[0165]之后，先對待檢測圖像中交通標志特征比較明顯且相對詳細完整的主交通標志進行目標檢測，定位檢測到的第一主交通標志在原始采集的交通實景圖像中的位置后，以檢測到的第一主交通標志為中心向周圍擴散，形成存在位于其附近的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，以實現(xiàn)輔助交通標志的目標檢測。[0166]其中，在檢測之前，為了進一步提高檢測效率且滿足目標檢測網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像的格式要求，可以對獲取的潛在圖像區(qū)域進行縮放處理，再輸入利用預訓練的輔助交通標志檢測網(wǎng)絡(luò)進行目標檢測，確定潛在圖像區(qū)域中第一輔助交通標志所在的區(qū)域位置，進而依據(jù)該潛在圖像區(qū)域與交通實景圖像之間的圖像坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系，將輔助交通標志檢測結(jié)果映射到交通實景圖像中，從而在本地快速且精準地實現(xiàn)交通實景圖像中輔助交通標志的定位檢測，無需依賴通信網(wǎng)絡(luò)，也能夠滿足相應(yīng)應(yīng)用場景對輔助交通標志定位檢測的應(yīng)用需求。[0167]在本申請?zhí)岢龅挠忠恍嵤├?，按照上文實施例描述的處理方式，完成對待檢測圖像的主交通標志檢測之后，直接得到待檢測圖像中的第一主交通標志后，本申請也可以直接在該待檢測圖像中，以檢測到的第一主交通標志檢測框為參照物，確定存在與其相匹配的第一輔助交通標志的潛在圖像區(qū)域，此時，由于待檢測圖像就是低分辨率圖像，所以，本實施例可以直接將從待檢測圖像中截取的存儲第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域，作為潛在圖像區(qū)域，不需要再進行下采樣，以降低圖像分辨率，之后對潛在圖像區(qū)域的輔助交通標志的檢測實現(xiàn)過程類似，本實施例不做詳述。[0168]其中，需要說明的是，在獲取所檢測到的第一輔助交通圖像映射到直接采集的交通實景圖像的目標位置信息的過程中，本實施例需要考慮由交通實景圖像壓縮得到待檢測圖像過程的壓縮比，即依據(jù)該壓縮比、潛在圖像區(qū)域在待檢測圖像中的潛在區(qū)域位置信息，以及獲取該潛在圖像區(qū)域的不同擴散方向上的填充距離等數(shù)據(jù)，對檢測到的潛在圖像區(qū)域中的第一輔助交通標志的區(qū)域位置信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理，得到其在交通實景圖像中的目標位置信息，具體轉(zhuǎn)換處理過程本實施例不做詳述。[0169]應(yīng)該理解的是，在實際應(yīng)用中，為了提高輔助交通標志的檢測準確性，本申請優(yōu)先選擇上文描述的，從直接采集到的交通實景圖像中，提取存在第一輔助交通標志的局部圖像區(qū)域，來構(gòu)建潛在圖像區(qū)域的處理方式。[0170]基于上文各實施例描述的交通標志檢測方法，下面將以導航場景、地圖熱更新、自動駕駛等不同應(yīng)用場景為例，來說明該方法在相應(yīng)應(yīng)用場景下的實現(xiàn)過程。新的導航形式，其中，AR技術(shù)是一種通過計算機系統(tǒng)提供的虛擬信息增加用戶對真實世界感知的技術(shù)。即AR技術(shù)可以將虛擬信息應(yīng)用到真實世界，實現(xiàn)將計算機生成的虛擬物體、虛擬場景或系統(tǒng)提示信息疊加到真實場景中，從而實現(xiàn)對現(xiàn)實的增強。換句話說，這種技術(shù)的目標是在屏幕上將虛擬世界套在現(xiàn)實世界中并進行互動，另外，由于真實場景