[發(fā)明專利]車道線檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111178245A
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李宇明;劉國清;鄭偉;楊廣;敖爭光
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳佑駕創(chuàng)新科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 劉羚

本申請涉及一種車道線檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：接收待檢測車道線圖像及其幀序列號；調(diào)用預(yù)先訓練好的分割網(wǎng)絡(luò)，將待檢測車道線圖像輸入至分割網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)絡(luò)，提取待檢測車道線圖像的共享特征；當根據(jù)幀序列號確定待檢測車道線圖像不為關(guān)鍵幀圖像時，根據(jù)幀序列號獲取對應(yīng)關(guān)鍵幀圖像的車道線實例聚類圖像；將共享特征輸入分割網(wǎng)絡(luò)的語義分割分支網(wǎng)絡(luò)，通過語義分割分支網(wǎng)絡(luò)對待檢測車道線圖像進行語義分割，得到待檢測車道線圖像對應(yīng)的二進制車道線圖像；根據(jù)關(guān)鍵幀圖像的車道線實例聚類圖像對二進制車道線圖像進行實例分類，得到實例車道線圖像。采用本方法能夠提高精度且減少耗時。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種車道線檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著計算機軟硬件能力的不斷提升，以及各種傳感器精度的普遍提升，自動駕駛技術(shù)成為一個重要的研究領(lǐng)域，受到了學術(shù)界和工業(yè)界廣泛的關(guān)注。在輔助駕駛系統(tǒng)中，當車輛偏離行駛車道并且未打轉(zhuǎn)向燈時，車道偏離預(yù)警系統(tǒng)(Lane Departure WarningSystem，LDWS)會利用車道線檢測的結(jié)果發(fā)出偏離報警信號。而車道保持輔助系統(tǒng)(LaneKeeping Assist System，LKAS)會將車道線檢測結(jié)果和車輛的基本控制單元聯(lián)動起來，當車輛偏離行駛車道時，該系統(tǒng)會自動控制方向盤，將車輛矯正回本車道。無論是在輔助駕駛系統(tǒng)還是自動駕駛系統(tǒng)中都發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。在自動駕駛系統(tǒng)中，通常會利用車道線檢測結(jié)果來確認車輛和道路的相對位置關(guān)系，并且進一步分析車輛的航向角以確定行駛方向。因此，無論是輔助駕駛系統(tǒng)還是自動駕駛系統(tǒng)，車道線檢測是一項基礎(chǔ)而重要的任務(wù)。

然而，傳統(tǒng)的車道線檢測通常基于人工特征的車道線提點算法，并通過反投影變換將提取的車道線候選點投影到鳥瞰圖中進行車道線的檢測。但是，基于人工特征的檢測算法通常都不能較好的適應(yīng)復雜環(huán)境，因此無法在真實場景中穩(wěn)定工作。同時，由于反投影變換非常容易受到外界道路情況的影響，從而容易使得后續(xù)處理出現(xiàn)問題，導致降低了檢測的精度。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高精度且減少耗時的車道線檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

一種車道線檢測方法，所述方法包括：

接收待檢測車道線圖像及其幀序列號；

調(diào)用預(yù)先訓練好的分割網(wǎng)絡(luò)，將所述待檢測車道線圖像輸入至所述分割網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)絡(luò)，提取所述待檢測車道線圖像的共享特征；

當根據(jù)所述幀序列號確定所述待檢測車道線圖像不為關(guān)鍵幀圖像時，根據(jù)所述幀序列號獲取對應(yīng)關(guān)鍵幀圖像的車道線實例聚類圖像；其中，所述關(guān)鍵幀圖像的車道線實例聚類圖像通過所述分割網(wǎng)絡(luò)的實例分割分支網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述關(guān)鍵幀圖像的共享特征檢測得到；

將所述共享特征輸入所述分割網(wǎng)絡(luò)的語義分割分支網(wǎng)絡(luò)，通過所述語義分割分支網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測車道線圖像進行語義分割，得到所述待檢測車道線圖像對應(yīng)的二進制車道線圖像；

根據(jù)所述關(guān)鍵幀圖像的車道線實例聚類圖像對所述二進制車道線圖像進行實例分類，得到實例車道線結(jié)果

在其中一個實施例中，所述方法還包括：

當根據(jù)所述幀序列號確定所述待檢測車道線圖像為關(guān)鍵幀圖像時，將所述共享特征輸入所述實例分割分支網(wǎng)絡(luò)，通過所述實例分割分支網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測車道線圖像進行實例分割，得到所述待檢測車道線圖像的車道線實例分割圖像；

對所述車道線實例分割圖像對應(yīng)的圖像矩陣進行聚類，得到所述待檢測車道線圖像對應(yīng)的車道線實例聚類圖像；

根據(jù)所述待檢測車道線圖像對應(yīng)的車道線實例聚類圖像對所述二進制車道線圖像進行實例分類，得到實例車道線結(jié)果。

在其中一個實施例中，所述方法還包括：