CN105719499B - 交通标志识别测试方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种交通标志识别测试方法和装置。所述方法包括：在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对身份标识信息进行存储；记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息；将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。本发明的技术方案实现了通过技术成熟的无线信息接收技术接收的交通标志物的身份标识信息来验证属于技术革新阶段的无人驾驶车辆的图像识别技术的识别准确性的技术效果，验证方法简单、快速且准确性高。

Description

交通标志识别测试方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及信息处理技术，尤其涉及一种交通标志识别测试方法和装置。

背景技术

随着社会的发展，汽车已经成为人类日常生活不可替代的交通工具。然而，随之而来是其带来的日益突出的安全问题。相应的，无人驾驶技术也就应运而生。

随着无人驾驶技术的不断发展，无人驾驶车辆将在人们的生活中起到越来越重要的作用。无人驾驶车辆对道路交通标志的图像识别准确性，是无人驾驶车辆安全性能的一个重要衡量指标。

目前，基于无人驾驶车辆的图像识别算法层出不穷，各个不同算法的适用环境、以及对不同交通标志的识别成功率也各有差异。特别的，在无人驾驶车辆对某些交通标志误识别时，虽然在实际路测过程中，无人驾驶车辆不会产生明显行驶错误，但是却具有非常大的安全隐患。因此，急需一种简单、快速以及准确验证无人驾驶车辆的图像识别准确性的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种交通标志识别测试方法和装置，以简单、快速以及准确的验证无人驾驶车辆的图像识别准确性。

在第一方面，本发明实施例提供了一种交通标志识别测试方法，包括：

在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对所述身份标识信息进行存储，其中，所述身份标识信息由所述交通标志物关联的交通标志发送端以无线的形式进行发送，所述身份标识信息包括：交通标志物的方位关联信息以及交通标志物的标志内容信息；

记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息；

将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。

在第二方面，本发明实施例还提供了一种交通标志识别测试装置，包括：

身份标识信息存储模块，用于在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对所述身份标识信息进行存储，其中，所述身份标识信息由所述交通标志物关联的交通标志发送端以无线的形式进行发送，所述身份标识信息包括：交通标志物的方位关联信息以及交通标志物的标志内容信息；

图像识别信息记录模块，用于记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息；

准确性验证模块，用于将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。

本发明实施例的无人驾驶车辆在行驶过程中，通过接收行驶道路中所安放的交通标志物关联的交通标志发送端无线发送的交通标志物的身份标识信息进行存储，并记录通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对的技术手段，可以实现通过技术成熟的无线信息接收技术接收的交通标志物的身份标识信息来验证属于技术革新阶段的无人驾驶车辆的图像识别技术的识别准确性的技术效果，验证方法简单、快速且准确性高。

附图说明

图1是本发明第一实施例的一种交通标志识别测试方法的流程图；

图2是本发明第二实施例的一种交通标志识别测试方法的流程图；

图3是本发明第三实施例的一种交通标志识别测试方法的流程图；

图4是本发明第四实施例的一种交通标志识别测试装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

第一实施例

图1为本发明第一实施例提供的一种交通标志识别测试方法的流程图，本实施例的方法可以由交通标志识别测试装置来执行，该装置可通过硬件和/或软件的方式实现，并一般可集成于无人驾驶车辆中。本实施例的方法具体包括：

110、在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对所述身份标识信息进行存储。

如前所述，无人驾驶车辆为了能够安全可靠地在路面中进行行驶，需要能够准确的通过图像识别技术识别出行驶路线上安放的交通标志物，并根据所识别出的交通标志物的标志内容，采取对应的自动化驾驶策略。

所述交通标志物可以包括：静态交通指示牌(例如，限速、禁止鸣笛、左转以及掉头等指示牌)，以及动态交通指示灯(典型的，十字路口中安放的红绿灯等)。由于现有的图像识别技术在准确性上无法保证，因此，在本发明实施例中提出了一种通过交通标志物准确的身份标识信息，来验证图像识别准确性的技术方案。

其中，所述身份标识信息由所述交通标志物关联的交通标志发送端以无线的形式(例如，Wi-Fi、蓝牙或者红外等形式的无线信号)进行发送。

优选的，交通标志发送端可以设置于其所关联的交通标志物的内部，或者无遮挡的设置于由所关联的交通标志物确定的设定范围内(例如，0.5m、0.8m或者1m等)，这样当无人驾驶车辆行驶至交通标志物的附近时，可以收到交通标志发送端发送的，与交通标志物对应的身份标识信息。

在本实施例中，所述身份标识信息可以包括：交通标志物的方位关联信息以及交通标志物的标志内容信息。

其中，所述交通标志物的方位关联信息具体是指可以用于直接或者间接的、唯一识别路面中安放的交通标志物的信息，例如，用于直接识别交通标志物的经纬度信息，或者用于间接识别交通标志物的与所述交通标志发送端无线发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息等。

在本实施例的一个优选的实施方式中，如果所述交通标志物为所述静态交通指示牌，则所述交通标志物的标志内容信息包括：交通标志物类型信息；

如果所述交通标志物为所述动态交通指示灯，则所述交通标志物的标志内容信息包括：交通标志物类型信息以及交通标志物实时状态信息。

其中，如果所述交通标志物为静态交通标志牌，则该交通标志物的标志内容会相对固定，为该交通标志物类型信息，例如：“限速50公里每小时”，“禁止左转”或者“单行”等；如果所述交通标志物为动态交通指示灯，则该交通标志物的标志内容会实时变化，为交通标志物类型信息以及交通标志物实时状态信息，例如：交通标志物类型信息为“红绿灯”，交通标志物实时状态信息为“绿灯状态”，或者交通标志物类型信息为“机动车信号灯”，交通标志物实时状态信息为“倒计时30s”等。

在一个具体的例子中，无人驾驶车辆在行驶过程中，当接近行驶路线上安放的一个目标交通标志物时，即可相应接收该目标交通标志物所关联的交通标志发送端无线发送的所述目标交通标志物的身份标识信息，而该身份标识信息即为该目标交通标志物准确的身份信息。无人驾驶车辆通过存储该目标交通标志物的身份标识信息并将该身份标识信息与对所述目标交通标志物的图像识别信息进行比较，即可简单、自动化的验证出该图像识别信息的准确性。

120、记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息。

在本实施例中，为了验证图像识别技术的识别准确性，无人驾驶车辆需要记录行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息。

其中，所述图像识别信息至少包括有对所述交通标志物的图像识别结果，与所述身份标识信息相类似，所述图像识别结果根据所述交通标志物的不同类型(静态交通指示牌或者动态交通指示灯)，也有所区别：如果所述交通标志物为静态交通指示牌，则所述图像识别结果仅包括所述交通标志类型信息；如果所述交通标志物为动态交通指示灯，则所述图像识别结果包括交通标志物类型信息以及交通标志物实时状态信息。

进一步的，为了能够识别出与图像识别信息准确对应的身份标识信息，以完成对所述图像识别信息准确性的验证，所述图像识别信息中还需要包括用于直接或者间接确定图像识别位置的辅助信息，例如：与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息或者与成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息等。

130、将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。

如前所述，通过将图像识别信息中的上述辅助信息与所述身份标识信息中的方位关联信息进行比对，即可识别出与图像识别信息准确对应的身份标识信息。通过将具有对应关系的图像识别结果与标志内容信息进行比对验证，即可确定无人驾驶车辆在行驶路线中通过图像识别技术获取的各图像识别结果的准确性。

通过上述准确性分析，图像识别技术的研究人员可以分析不同使用场景(白天、阴天或者黑天等)下图像识别算法的识别准确性，或者图像识别算法针对不同类型的交通标志物的识别准确性，或者图像识别算法在不同路段下的识别准确率等参数，进而可以有的放矢的对图像识别算法进行改进。

本发明实施例的无人驾驶车辆在行驶过程中，通过接收行驶道路中所安放的交通标志物关联的交通标志发送端无线发送的交通标志物的身份标识信息进行存储，并记录通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对的技术手段，可以实现通过技术成熟的无线信息接收技术接收的交通标志物的身份标识信息来验证属于技术革新阶段的无人驾驶车辆的图像识别技术的识别准确性的技术效果，验证方法简单、快速且准确性高。

第二实施例

图2是本发明第二实施例的一种交通标志识别测试方法的流程图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，将所述交通标志物的方位关联信息具体优化为：与所述交通标志物安放位置对应的实际地理位置信息；将所述图像识别信息具体优化为：与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

相应的，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物的图像识别准确性具体优化为：将所述身份标识信息中的所述实际地理位置信息与所述图像识别信息中的所述识别地理位置信息进行比对，获取相对距离小于设定阈值的第一实际地理位置以及第一识别地理位置；如果与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果和与所述第一实际地理位置对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果正确。

相应的，本实施例的方法具体包括：

210、在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收并存储与行驶路线上安放的交通标志物对应的实际地理位置信息以及标志内容信息。

在本实施例中，当一个交通标志物被安放在路面之后，其所在的地理位置以及标志内容信息就被唯一确定，通过在与该交通标志物所关联的交通标志发送端中内置该交通标志物对应的实际地理位置信息(典型的，经纬度信息以及高度信息)以及标志内容信息，交通标志发送端即可在其所发送的身份标识信息中包括所述交通标志物对应的实际地理位置信息以及标志内容信息，并可以保证该信息准确代表标志物的实际位置以及标志内容。

220、记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息。

在本实施例中，所述图像识别信息具体包括：与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

在本实施例中，为了建立图像识别信息与身份标识信息之间的对应关系，需要在图像识别信息中包括与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息。

230、将所述身份标识信息中的所述实际地理位置信息与所述图像识别信息中的所述识别地理位置信息进行比对，获取相对距离小于设定阈值的第一实际地理位置以及第一识别地理位置。

可以理解的是，当无人驾驶车辆中的图像捕捉装置(典型的，摄像头)接近交通标志物时，才可以获取相应的图像识别结果。因此，可以计算不同身份标识信息中的所述实际地理位置信息与图像识别信息中的所述识别地理位置信息之间的相对距离，获取相对距离小于设定阈值的第一实际地理位置以及第一识别地理位置，并确定与上述两个地理位置信息分别对应的图像识别结果以及标志内容信息之间具有对应关系。

其中，所述设定阈值的大小可以根据实际情况进行预设，例如，根据无人驾驶车辆中摄像头的图像捕捉范围等，本实施例对此并不进行限制。

240、判断与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果和与所述第一实际地理位置对应的标志内容信息是否相符合：若是，执行250；否则，执行260。

250、确定与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果正确。

260、确定与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果错误。

本实施例的技术方案的无人驾驶车辆通过接收并存储包括交通标志物实际地理位置信息的身份标识信息，并在行驶过程中记录成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息，可以在驾驶结束后，根据上述两种地理位置信息之间的关系，确定相比对的标志内容信息以及图像识别结果，进而可以实现通过技术成熟的无线信息接收技术接收的交通标志物的身份标识信息来验证属于技术革新阶段的无人驾驶车辆的图像识别技术的识别准确性的技术效果，验证方法简单、快速且准确性高。

第三实施例

图3是本发明第三实施例的一种交通标志识别测试方法的流程图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，将所述交通标志物的方位关联信息具体优化为：与所述交通标志发送端无线发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息；将所述图像识别信息具体优化为：与成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

相应的，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物的图像识别准确性具体优化为：将所述身份标识信息中的所述发送时间信息与所述图像识别信息中的所述识别时间信息进行比对，获取时间差值小于设定阈值的第一发送时间以及第一识别时间；如果与所述第一识别时间对应的图像识别结果和与所述第一发送时间对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别时间对应的图像识别结果正确。

相应的，本实施例的方法具体包括：

310、在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收并存储与行驶路线上安放的交通标志物对应的发送时间信息以及标志内容信息。

其中，所述发送时间信息具体是指：与所述交通标志发送端无线发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息。

在本实施例中，考虑到在交通标志发送端设置不同的发送信号功率，其所发送的无线信号也具有不同的辐射范围，通过调整交通标志发送端的无线信号发送功率，可以实现只有接近该交通标志物或者交通标志发送端的无人驾驶车辆才能获取该身份标识信息。

相应的，如果将行驶路线上各交通标志物对应的交通标志发送端的信号发送功率设置的相对合理，则交通标志发送端通过将发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息作为身份标识信息中的方位关联信息，也可以用来间接区分不同交通标志物。

320、记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息。

在本实施例中，所述图像识别信息具体包括：成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

如前所述，当无人驾驶车辆中的图像捕捉装置(典型的，摄像头)接近交通标志物时，才可以获取相应的图像识别结果。因此，可以计算不同所述身份标识信息中的所述发送时间信息与所述图像识别信息中的所述识别时间信息之间的时间差值，获取时间差值小于设定阈值的第一发送时间以及第一识别时间，并确定与上述两个时间信息分别对应的图像识别结果以及标志内容信息之间具有对应关系。

330、将所述身份标识信息中的所述发送时间信息与所述图像识别信息中的所述识别时间信息进行比对，获取时间差值小于设定阈值的第一发送时间以及第一识别时间。

其中，所述设定阈值的大小可以根据实际情况进行预设，例如，根据无人驾驶车辆中摄像头的图像捕捉范围以及交通标志发送端的信号发送功率值等，本实施例对此并不进行限制。

340、判断与所述第一识别时间对应的图像识别结果和与所述第一发送时间对应的标志内容信息是否相符合：若是，执行350；否则，执行360。

350、确定与所述第一识别时间对应的图像识别结果正确。

360、确定与所述第一识别时间对应的图像识别结果错误。

本实施例的技术方案的无人驾驶车辆通过接收并存储包括交通标志物对应的发送时间信息的身份标识信息，并在行驶过程中记录成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息，可以在驾驶结束后，根据上述两种时间信息之间的关系，确定相比对的标志内容信息以及图像识别结果，进而可以实现通过技术成熟的无线信息接收技术接收的交通标志物的身份标识信息来验证属于技术革新阶段的无人驾驶车辆的图像识别技术的识别准确性的技术效果，验证方法简单、快速且准确性高。

第四实施例

图4是本发明第四实施例的一种交通标志识别测试装置的结构图。如图4所示，所述装置包括：

身份标识信息存储模块41，用于在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对所述身份标识信息进行存储，其中，所述身份标识信息由所述交通标志物关联的交通标志发送端以无线的形式进行发送，所述身份标识信息包括：交通标志物的方位关联信息以及交通标志物的标志内容信息。

图像识别信息记录模块42，用于记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息。

准确性验证模块43，用于将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。

本发明实施例的无人驾驶车辆在行驶过程中，通过接收行驶道路中所安放的交通标志物关联的交通标志发送端无线发送的交通标志物的身份标识信息进行存储，并记录通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对的技术手段，可以实现通过技术成熟的无线信息接收技术接收的交通标志物的身份标识信息来验证属于技术革新阶段的无人驾驶车辆的图像识别技术的识别准确性的技术效果，验证方法简单、快速且准确性高。

在上述各实施例的基础上，所述交通标志物可以包括：静态交通指示牌，以及动态交通指示灯。

在上述各实施例的基础上，如果所述交通标志物为所述静态交通指示牌，则所述交通标志物的标志内容信息可以包括：交通标志物类型信息；

如果所述交通标志物为所述动态交通指示灯，则所述交通标志物的标志内容信息可以包括：交通标志物类型信息以及交通标志物实时状态信息。

在上述各实施例的基础上，所述交通标志物的方位关联信息可以包括：与所述交通标志物安放位置对应的实际地理位置信息；

所述图像识别信息可以包括：与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

在上述各实施例的基础上，所述准确性验证模块具体可以用于：

将所述身份标识信息中的所述实际地理位置信息与所述图像识别信息中的所述识别地理位置信息进行比对，获取相对距离小于设定阈值的第一实际地理位置以及第一识别地理位置；

如果与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果和与所述第一实际地理位置对应的标志内容信息相符合，则确定对与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果正确。

在上述各实施例的基础上，所述交通标志物的方位关联信息可以包括：与所述交通标志发送端无线发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息；

所述图像识别信息可以包括：与成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

在上述各实施例的基础上，所述准确性验证模块具体可以用于：

将所述身份标识信息中的所述发送时间信息与所述图像识别信息中的所述识别时间信息进行比对，获取时间差值小于设定阈值的第一发送时间以及第一识别时间；

如果与所述第一识别时间对应的图像识别结果和与所述第一发送时间对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别时间对应的图像识别结果正确。

本发明实施例所提供的交通标志识别测试装置可用于执行本发明任意实施例提供的交通标志识别测试方法，具备相应的功能模块，实现相同的有益效果。

显然，本领域技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以通过如上所述的无人驾驶车辆来实施。可选地，本发明实施例可以用计算机装置可执行的程序来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由处理器来执行，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等；或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种交通标志识别测试方法，其特征在于，包括：

在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对所述身份标识信息进行存储，其中，所述身份标识信息由所述交通标志物关联的交通标志发送端以无线的形式进行发送，所述身份标识信息包括：交通标志物的方位关联信息以及交通标志物的标志内容信息；

记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息，所述图像识别信息中包括用于确定图像识别位置的辅助信息；

将所述图像识别信息中的所述辅助信息与所述身份标识信息中的所述方位关联信息进行比对，识别出与图像识别信息准确对应的身份标识信息；

将具有对应关系的图像识别结果与标志内容信息进行比对验证，以验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通标志物包括：静态交通指示牌，以及动态交通指示灯。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述交通标志物为所述静态交通指示牌，则所述交通标志物的标志内容信息包括：交通标志物类型信息；

如果所述交通标志物为所述动态交通指示灯，则所述交通标志物的标志内容信息包括：交通标志物类型信息以及交通标志物实时状态信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交通标志物的方位关联信息包括：与所述交通标志物安放位置对应的实际地理位置信息；

所述图像识别信息包括：与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物的图像识别准确性包括：

将所述身份标识信息中的所述实际地理位置信息与所述图像识别信息中的所述识别地理位置信息进行比对，获取相对距离小于设定阈值的第一实际地理位置以及第一识别地理位置；

如果与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果和与所述第一实际地理位置对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果正确。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交通标志物的方位关联信息包括：与所述交通标志发送端无线发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息；

所述图像识别信息包括：与成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述图像识别信息与所述身份标识信息进行比对，验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物的图像识别准确性包括：

将所述身份标识信息中的所述发送时间信息与所述图像识别信息中的所述识别时间信息进行比对，获取时间差值小于设定阈值的第一发送时间以及第一识别时间；

如果与所述第一识别时间对应的图像识别结果和与所述第一发送时间对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别时间对应的图像识别结果正确。

8.一种交通标志识别测试装置，其特征在于，包括：

身份标识信息存储模块，用于在无人驾驶车辆的行驶过程中，接收与行驶路线上安放的交通标志物对应的身份标识信息，并对所述身份标识信息进行存储，其中，所述身份标识信息由所述交通标志物关联的交通标志发送端以无线的形式进行发送，所述身份标识信息包括：交通标志物的方位关联信息以及交通标志物的标志内容信息；

图像识别信息记录模块，用于记录所述无人驾驶车辆通过图像识别技术获取的行驶路线上的所述交通标志物的图像识别信息，所述图像识别信息中包括用于确定图像识别位置的辅助信息；

比对模块，用于将所述图像识别信息中的所述辅助信息与所述身份标识信息中的所述方位关联信息进行比对，识别出与图像识别信息准确对应的身份标识信息；

准确性验证模块，用于将具有对应关系的图像识别结果与标志内容信息进行比对验证，以验证所述无人驾驶车辆对所述交通标志物图像的识别准确性。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述交通标志物包括：静态交通指示牌，以及动态交通指示灯。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，如果所述交通标志物为所述静态交通指示牌，则所述交通标志物的标志内容信息包括：交通标志物类型信息；

如果所述交通标志物为所述动态交通指示灯，则所述交通标志物的标志内容信息包括：交通标志物类型信息以及交通标志物实时状态信息。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述交通标志物的方位关联信息包括：与所述交通标志物安放位置对应的实际地理位置信息；

所述图像识别信息包括：与成功识别出交通标志时所述无人驾驶车辆所在位置对应的识别地理位置信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述准确性验证模块具体用于：

将所述身份标识信息中的所述实际地理位置信息与所述图像识别信息中的所述识别地理位置信息进行比对，获取相对距离小于设定阈值的第一实际地理位置以及第一识别地理位置；

如果与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果和与所述第一实际地理位置对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别地理位置对应的图像识别结果正确。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述交通标志物的方位关联信息包括：与所述交通标志发送端无线发送所述身份标识信息时的系统时间对应的发送时间信息；

所述图像识别信息包括：与成功识别出交通标志时的系统时间对应的识别时间信息以及对所述交通标志物的图像识别结果。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述准确性验证模块具体用于：

将所述身份标识信息中的所述发送时间信息与所述图像识别信息中的所述识别时间信息进行比对，获取时间差值小于设定阈值的第一发送时间以及第一识别时间；

如果与所述第一识别时间对应的图像识别结果和与所述第一发送时间对应的标志内容信息相符合，则确定与所述第一识别时间对应的图像识别结果正确。