[發明專利]車道線檢測方法、裝置、存儲介質和電子設備有效
| 申請號: | 201810361951.X | 申請日: | 2018-04-20 |
| 公開(公告)號: | CN108734105B | 公開(公告)日: | 2020-12-04 |
| 發明(設計)人: | 鄒博;唐闖;周磊;李丹丹;郭溪溪;孔令美;趙洋洋 | 申請(專利權)人: | 東軟集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447 | 代理人: | 魏嘉熹;南毅寧 |
| 地址: | 110179 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 車道 檢測 方法 裝置 存儲 介質 電子設備 | ||
1.一種車道線檢測方法,其特征在于,所述方法包括:
利用第一圖像識別算法對攝像設備采集的第一圖像進行識別,以確定所述第一圖像中是否存在車輛,所述第一圖像是所述攝像設備采集的包含目標道路圖像信息的任一幀圖像;
在所述第一圖像中不存在車輛時,利用第二圖像識別算法對所述第一圖像進行識別,以確定所述第一圖像中的指向標的位置;
根據所述指向標的位置確定所述第一圖像中與所述指向標對應的目標區域;
利用第三圖像識別算法對所述目標區域進行識別,以獲取所述目標區域中的車道線在所述第一圖像上的第一位置;
所述根據所述指向標的位置確定所述第一圖像中與所述指向標對應的目標區域,包括:
以第一指向標的第一邊作為所述目標區域的下邊緣,以所述第一圖像中的人行橫道的第一邊或所述第一指向標的第二邊向上平移預設距離的位置作為所述目標區域的上邊緣;其中,所述第一指向標的第一邊為所述第一指向標上不存在箭頭一端的邊線,其中所述第一指向標為所述第一圖像上的任一指向標,所述人行橫道的第一邊為靠近所述第一指向標的一邊,所述第一指向標的第二邊為位于所述第一指向標上存在箭頭的一端,且與所述第一指向標垂直的邊線;
當所述第一指向標的左右兩側都存在所述指向標時,將分別通過所述第一指向標的左右兩側的兩個所述指向標的箭頭中心點,且與所述上邊緣垂直的兩條線分別作為所述目標區域的左邊緣和右邊緣;
當所述第一指向標的左側存在第二指向標,右側不存在所述指向標時,將通過所述第二指向標的箭頭中心點,且與所述上邊緣垂直的線作為所述目標區域的左邊緣,將與所述左邊緣關于所述第一指向標的箭頭中點對稱的線作為右邊緣;
當所述第一指向標的右側存在第三指向標,左側不存在所述指向標時,將通過所述第三指向標的箭頭尖中心點,且與所述上邊緣垂直的線作為所述目標區域的右邊緣,將與所述右邊緣關于所述第一指向標的箭頭中點對稱的線作為左邊緣;
將所述上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣圍成的矩形區域,作為與所述第一指向標對應的目標區域。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一圖像識別算法為單發多盒探測器SSD算法,所述利用第一圖像識別算法對攝像設備采集的第一圖像進行識別,以確定所述第一圖像中是否存在車輛,包括:
將預設的車輛模型和所述第一圖像作為SSD算法的輸入,以根據所述SSD算法的輸出結果確定所述第一圖像內是否存在車輛;
其中,所述車輛模型是根據預設的車輛樣本集合訓練獲得的SSD模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二圖像識別算法為SSD算法,所述在所述第一圖像中不存在車輛時,利用第二圖像識別算法對所述第一圖像進行識別,以確定所述第一圖像中的指向標的位置,包括:
將所述第一圖像按照預設的尺寸分割為多個檢測框,所述預設的尺寸包括一種或多種尺寸;
將預設的指向標模型和每個所述檢測框作為SSD算法的輸入,以獲取所述SSD算法輸出的所述多個檢測框對應的識別結果;
將所述多個檢測框的識別結果進行合并作為所述第一圖像的檢測結果;
根據所述第一圖像的檢測結果,確定所述第一圖像中的指向標的位置;
其中,所述指向標模型是根據預設的指向標樣本集合訓練獲得的SSD模型,所述指向標樣本集合中包含一種或多種指向標樣本。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述在所述第一圖像中不存在車輛時,利用第二圖像識別算法對所述第一圖像進行識別,以確定所述第一圖像中的指向標的位置,還包括:
根據所述第一圖像的檢測結果,確定所述第一圖像中所述指向標的個數;
在識別到N個所述指向標時,將所述第一圖像劃分為N個分別包含N個所述指向標的識別區域,其中N為正整數;
將預設的箭頭模型和N個所述識別區域作為SSD算法的輸入,以根據所述SSD算法的輸出結果確定每個所述識別區域中包含的箭頭的個數,其中所述箭頭模型是根據預設的箭頭樣本集合訓練獲得的SSD模型;
根據每個所述識別區域中包含的所述箭頭的個數,修正所述第一圖像的檢測結果,并確定N個所述指向標的類型。
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