车道线的识别方法和装置、存储介质及电子装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114241444A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111567487.8G06N3/04(2006.01)(22)申请日2021.12.20G06N3/08(2006.01)(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人龙琛巫立峰(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240代理人张丹红(51)Int.Cl.G06V20/58(2022.01)G06V10/26(2022.01)G06V10/75(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书3页说明书13页附图5页(54)发明名称车道线的识别方法和装置、存储介质及电子装置(57)摘要本发明公开了一种车道线的识别方法和装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取目标图像的目标特征图；根据目标特征图，确定目标图像的车道线消失点的目标位置；根据目标特征图，确定目标图像的车道线实例分割结果，其中，车道线实例分割结果包括N个目标像素点合集，目标像素点合集中的像素点被识别为是车道线上的点；基于目标像素点合集中各个像素点和目标位置的位置分布，对目标像素点合集中至少部分像素点进行车道线拟合，得到目标车道线。本发明解决了当前车道线分割方法中远端车道线识别效果差的问题。CN114241444ACN114241444A权利要求书1/3页1.一种车道线的识别方法，其特征在于，包括：获取目标图像的目标特征图；根据所述目标特征图，确定所述目标图像的车道线消失点的目标位置；根据所述目标特征图，确定所述目标图像的车道线实例分割结果，其中，所述车道线实例分割结果包括N个目标像素点合集，所述目标像素点合集中的像素点被识别为是车道线上的点；基于所述目标像素点合集中各个像素点和目标位置的位置分布，对所述目标像素点合集中至少部分像素点进行车道线拟合，得到目标车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标像素点合集中各个像素点和目标位置的位置分布，对所述目标像素点合集中至少部分像素点进行车道线拟合，得到目标车道线，包括：将所述目标像素点合集中与所述目标位置之间的距离满足预设条件的像素点，确定为子目标像素点；将所述子目标像素点拟合出的车道线确定为所述目标车道线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像的目标特征图，包括：对所述目标图像中的像素点的像素值进行编码，得到所述目标图像的基础特征图，其中，所述目标图像包括W×H个像素点；对所述基础特征图进行融合解码，得到所述目标图像的所述目标特征图，其中，所述目标特征图包括W×H个特征值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征图，确定所述目标图像的车道线消失点的目标位置，包括：对所述目标特征图进行处理，得到消失点特征图和第一偏移量特征图，其中，所述消失点特征图包括n×n个网格以及与n×n个网格一一对应的n×n个特征值，所述n×n个特征值中的每个特征值表示所述n×n个网格中对应的网格中存在所述车道线消失点的概率，所述第一偏移量特征图包括2×n×n个特征值，所述2×n×n个特征值中的每对特征值表示所述n×n个网格中对应的网格中存在的所述车道线消失点相较于所述对应的网格中的参考点的横坐标偏移量和纵坐标偏移量；获取所述消失点特征图中存在所述车道线消失点概率最大的目标网格；根据所述目标网格中的参考点的坐标和所述第一偏移量特征图中对应的一对特征值表示的横坐标偏移量和纵坐标偏移量，确定所述车道线消失点的目标位置。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征图，确定所述目标图像的车道线实例分割结果，包括：对所述目标特征图进行处理，得到中心点特征图、第二偏移量特征图以及边缘阈值特征图，其中，所述目标图像包括W×H个像素点，所述目标特征图包括W×H个特征值，所述中心点特征图包括C×W×H个特征值，所述C×W×H个特征值中的每个特征值表示对应的像素点是对应的车道线中的中心点的概率，C表示通道数，所述通道数等于所述目标图像中的车道线的类别的数量，所述第二偏移量特征图包括2×W×H个特征值，所述第二偏移量特征图中的每对特征值表示对应的像素点相对于目标参考点的横坐标偏移量和纵坐标偏移量，所述目标参考点对应于所述目标图像中的预设像素点，所述边缘阈值特征图包括2×W×H个2CN114241444A权利要求书2/3页特征值，所述边缘阈值特征图中的每对特征值表示对应的像素点与对应的车道线边缘之间的横坐标距离阈值和纵坐标距离阈值；根据所述中心点特征图、所述第二偏移量特征图以及所述边缘阈值特征图，确定所述目