TSR交通标志检测与识别
TSR交通标志检测与识别 说明： 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行，深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行。 输入输出接口 Input： （1）图像视频分辨率（整型int） （2）图像视频格式（RGB，YUV，MP4等） （3）摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变 系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float） （4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float） Output： （1）BandingBox左上右下的坐标位置（浮点型float） （2）Type类型：人，车，…，… （整型int） （3）执行度：是指判别目标物为某种类型的比率。 比如为人，车，…，…的比率。（浮点型float） （4）需要遮挡目标区域的左上右下的坐标位置（浮点型float） （5）摄像头与目标物距离 （浮点型float） 1. 功能定义 检测道路上的交通标牌，根据需要进行分类。 功能模块包括TSR的坐标位置，IOU比率，摄像头与TSR的距离等等。 （1）辅助驾驶。交通标志识别的概念最早就是作为辅助驾驶工具被提出的。TSR系统在识别交通标志后，客队驾驶员进行语音和视频等方式的提醒，甚至可以在必要时候对车辆驾驶系统直接做出控制，从而确保驾驶安全。 （2）交通标志维护。由于交通标志通常放置于室外环境中，受自然环境