[發明專利]可行駛區域檢測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201710487137.8
• 申請日: 2017-06-23
• 公開（公告）號: CN109117690A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發明（設計）人: 陳世佳;何明;夏添
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術(北京)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理事務所(普通合伙) 11412
• 代理人: 袁媛

本發明公開了可行駛區域檢測方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取安裝在無人駕駛車輛上的單目攝像頭采集的路面圖像；將路面圖像輸入給預先訓練得到的深度學習模型，得到檢測出的圖像上的可行駛區域；根據相似三角形原理，將可行駛區域映射到三維空間，得到空間可行駛區域。應用本發明所述方案，能夠提高檢測結果的準確性等。

【技術領域】

本發明涉及計算機應用技術，特別涉及可行駛區域檢測方法、裝置、設備及存儲介質。

【背景技術】

近年來隨著交通改善和駕駛安全需求的不斷增強，自動駕駛技術迅速進入大眾視野。

在無人駕駛車輛的行駛過程中，可實時地進行障礙物檢測，以便進行避障等操作，目前雖然已經有比較有效的障礙物檢測方案，但其檢測準確性仍有待提高，而且只能檢測定義好的障礙物類型，應對突發或未知類型的障礙物存在困難。

為此，現有技術中又提出了可行駛區域檢測技術，可行駛區域檢測技術的檢測目標與障礙物檢測相反，只考慮可以行駛的路面部分(不包含障礙物部分)，不需要對障礙物進行各種細分，只需要區分出路面上的可行駛區域和不可行駛區域即可。

具體的可行駛區域檢測方式可為：通過雙目攝像頭采集左右目圖像，計算并生成視差信息圖，從而獲得每個像素的三維信息，之后通過投影、擬合等方式，得到路面邊緣信息，進而通過掃描方式確定路面可行駛區域。

但雙目攝像頭在室外運動環境中的配置要求嚴格，獲取的視差精度通常較低，從而導致后續可行駛區域的檢測結果不夠準確。

【發明內容】

有鑒于此，本發明提供了可行駛區域檢測方法、裝置、設備及存儲介質，能夠提高檢測結果的準確性。

具體技術方案如下：

一種可行駛區域檢測方法，包括：

獲取安裝在無人駕駛車輛上的單目攝像頭采集的路面圖像；

將所述路面圖像輸入給預先訓練得到的深度學習模型，得到檢測出的圖像上的可行駛區域；

根據相似三角形原理，將所述可行駛區域映射到三維空間，得到空間可行駛區域。

根據本發明一優選實施例，所述獲取安裝在無人駕駛車輛上的單目攝像頭采集的路面圖像之前，進一步包括：

獲取作為訓練數據的單目攝像頭采集的路面圖像；

針對作為訓練數據的每張路面圖像，分別獲取其中的各像素點的標注結果，所述標注結果包括屬于可行駛區域以及屬于不可行駛區域；

根據作為訓練數據的各路面圖像以及標注結果，訓練得到所述深度學習模型。

根據本發明一優選實施例，所述將所述路面圖像輸入給預先訓練得到的深度學習模型，得到檢測出的圖像上的可行駛區域包括：

將所述路面圖像輸入給所述深度學習模型，得到由可行駛區域以及不可行駛區域組成的分類結果圖像。

根據本發明一優選實施例，所述得到由可行駛區域以及不可行駛區域組成的分類結果圖像之后，進一步包括：

對所述分類結果圖像進行圖像后處理，得到優化后的可行駛區域。

根據本發明一優選實施例，所述將所述可行駛區域映射到三維空間包括：

針對所述可行駛區域中的每個像素點，分別根據所述單目攝像頭的參數以及相似三角形原理，將所述像素點映射到三維空間。

根據本發明一優選實施例，所述得到空間可行駛區域之后，進一步包括：

對所述空間可行駛區域進行空間后處理，得到優化后的空間可行駛區域。