[發明專利]一種行駛區域檢測的方法和設備

有效

• 申請號: 201910256260.8
• 申請日: 2019-04-01
• 公開（公告）號: CN109740604B
• 公開（公告）日: 2019-07-05
• 發明（設計）人: 陳海波
• 申請（專利權）人: 深蘭人工智能芯片研究院（江蘇）有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

1.一種行駛區域檢測的方法，其特征在于，該方法包括：

根據鳥瞰特征圖中柵格的平均反射強度和高度編碼特征，通過神經網絡分割模型確定所述鳥瞰特征圖中的路面點的第一特征信息及路肩點的第二特征信息，其中所述鳥瞰特征圖是對點云地圖進行柵格化處理得到的；

根據所述第一特征信息確定在所述點云地圖中與所述鳥瞰特征圖中的路面點相對應的路面點，以及根據所述第二特征信息確定在所述點云地圖中與所述鳥瞰特征圖中的路肩點相對應的路肩點；

將所述點云地圖中的路面點及路肩點進行幾何模型擬合確定行駛區域；

其中，通過下列方式確定所述鳥瞰特征圖中柵格的高度編碼特征：

將所述點云地圖劃分為多個立方體；

針對任意一個立方體，將所述立方體在所述點云地圖中表示高度的方向進行等間距劃分得到多個小立方體，并確定所述多個小立方體的高度編碼特征，其中所述高度編碼特征用于表示所述小立方體是否存在點；

根據所述多個小立方體的高度編碼特征確定所述立方體對應的柵格的高度編碼特征。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過下列方式確定所述點云地圖：

根據第N幀圖像對應的慣性測量單元IMU數據集確定所述第N幀圖像對應的用于表示車輛行駛狀態的里程計信息，其中所述第N幀圖像中的點云數據是通過激光雷達掃描車輛周邊道路確定的，所述第N幀圖像對應的IMU數據集是在確定所述第N幀圖像的同時測量得到的，N為正整數；

根據所述第N幀圖像對應的里程計信息對所述第N幀圖像中的點云數據進行坐標轉換得到所述第N幀圖像的點云地圖坐標；

根據連續多幀圖像的點云地圖坐標確定所述點云地圖。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經網絡分割模型包括輸入層、編碼層和解碼層組，其中所述解碼層組包括至少一個解碼層；

其中，所述輸入層用于將所述鳥瞰特征圖輸入到所述神經網絡分割模型；

所述編碼層用于對所述輸入層輸入的鳥瞰特征圖進行編碼并輸出編碼后的鳥瞰特征圖；

所述解碼層用于對所述編碼后的鳥瞰特征圖進行解碼，以使所述解碼層組中最后一個解碼層輸出的鳥瞰特征圖與所述輸入層輸入的鳥瞰特征圖的分辨率相同。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過下列方式確定所述鳥瞰特征圖中柵格的平均反射強度：

將所述點云地圖劃分為多個立方體；

針對任意一個立方體，將所述立方體中所有點的反射強度的平均值作為所述立方體對應的柵格的平均反射強度。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述點云地圖中的路面點及路肩點進行幾何模型擬合確定行駛區域，包括：

通過最小二乘法對所述點云地圖中的路面點進行擬合得到表示路面的三維平面，以及對所述點云地圖中的路肩點進行擬合得到表示路肩的三維曲線；

根據所述表示路面的三維平面以及所述表示路肩的三維曲線確定行駛區域。

6.一種行駛區域檢測的設備，其特征在于，該設備包括：至少一個處理單元以及至少一個存儲單元，其中，所述存儲單元存儲有程序代碼，當所述程序代碼被所述處理單元執行時，使得所述處理單元執行下列過程：

根據鳥瞰特征圖中柵格的平均反射強度和高度編碼特征，通過神經網絡分割模型確定所述鳥瞰特征圖中的路面點的第一特征信息及路肩點的第二特征信息，其中所述鳥瞰特征圖是對點云地圖進行柵格化處理得到的；

根據所述第一特征信息確定在所述點云地圖中與所述鳥瞰特征圖中的路面點相對應的路面點，以及根據所述第二特征信息確定在所述點云地圖中與所述鳥瞰特征圖中的路肩點相對應的路肩點；

將所述點云地圖中的路面點及路肩點進行幾何模型擬合確定行駛區域；

其中，所述處理單元還用于通過下列方式確定所述鳥瞰特征圖中柵格的高度編碼特征：

將所述點云地圖劃分為多個立方體；

針對任意一個立方體，將所述立方體在所述點云地圖中表示高度的方向進行等間距劃分得到多個小立方體，并確定所述多個小立方體的高度編碼特征，其中所述高度編碼特征用于表示所述小立方體是否存在點；

根據所述多個小立方體的高度編碼特征確定所述立方體對應的柵格的高度編碼特征。