[發(fā)明專利]一種車道線檢測方法、裝置、設(shè)備及計算機存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011276054.2
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112541396A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 聶泳忠;趙銀妹
• 申請（專利權(quán)）人: 西人馬帝言（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京東方億思知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

1.一種車道線檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取道路預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)集及點云數(shù)據(jù)集；

根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，得到所述圖像數(shù)據(jù)集中各個像素點所屬車道線的概率，根據(jù)所述概率確定所述車道線的第一位置信息；

根據(jù)所述點云數(shù)據(jù)集，得到所述點云數(shù)據(jù)集中各個點的坐標以及強度信息，根據(jù)所述強度信息確定所述車道線的第二位置信息；

將所述第一位置信息與所述第二位置信息進行融合，確定融合后的車道線的位置信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)集，及所述圖像數(shù)據(jù)集對應(yīng)的點云數(shù)據(jù)集，包括：

獲取道路感興趣區(qū)域內(nèi)的至少一張前視圖像數(shù)據(jù)；

對所述前視圖像數(shù)據(jù)進行反透視變換，得到與所述至少一張前視圖像數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的至少一張鳥瞰圖像數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述至少一張前視圖像數(shù)據(jù)、及所述至少一張鳥瞰圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像數(shù)據(jù)集；

獲取所述感興趣區(qū)域內(nèi)的點云數(shù)據(jù)集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述至少一張前視圖像數(shù)據(jù)、及所述至少一張鳥瞰圖像數(shù)據(jù)，確定所述包含車道線信息的圖像數(shù)據(jù)集，包括：

對所述至少一張前視圖像數(shù)據(jù)、及所述至少一張鳥瞰圖像數(shù)據(jù)進行圖像預(yù)處理，所述圖像預(yù)處理包括矯正曝光和/或消除陰影；

將圖像預(yù)處理后的前視圖像數(shù)據(jù)和鳥瞰圖像數(shù)據(jù)，確定為所述包含車道線信息的圖像數(shù)據(jù)集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，得到所述圖像數(shù)據(jù)集中各個像素點所屬車道線的概率，根據(jù)所述概率確定所述車道線的第一位置信息，包括：

通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述圖像數(shù)據(jù)集進行像素分割，得到每個像素點所屬車道線的概率；

基于所述概率對所述每個像素點進行二分類處理，得到所述每個像素點所屬車道線的類別，確定所述車道線的第一位置信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述點云數(shù)據(jù)集，得到所述點云數(shù)據(jù)集中各個點的坐標以及強度信息，根據(jù)所述強度信息確定所述車道線的第二位置信息，包括：

提取所述點云數(shù)據(jù)集中的各個坐標點及所述各個坐標點對應(yīng)的強度信息；

根據(jù)所述各個坐標點對應(yīng)的強度信息的差異，對所述坐標點進行聚類，確定所述車道線的第二位置信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一位置信息與所述第二位置信息進行融合，確定融合后的車道線的位置信息，包括：

將所述第一位置信息與所述第二位置信息進行迭代訓練，若所述迭代訓練的輸出數(shù)據(jù)與預(yù)先獲取的標簽數(shù)據(jù)之間的誤差小于預(yù)設(shè)閾值，則停止迭代訓練，將所述輸出數(shù)據(jù)作為所述融合后的車道線的位置信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述融合后的車道線的位置信息，作為卡爾曼濾波的初始數(shù)據(jù)對車道線進行目標跟蹤，獲取車道線的初始預(yù)估位置信息；

將所述圖像數(shù)據(jù)集作為卡爾曼濾波的動態(tài)數(shù)據(jù)進行目標跟蹤，獲取車道線的后續(xù)預(yù)估位置信息；

若所述后續(xù)預(yù)估位置信息獲取中斷，則調(diào)用所述融合后的車道線的位置信息對車道線位置進行修正。

8.一種車道線檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取道路預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)集及點云數(shù)據(jù)集；

第一確定單元，用于根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，得到所述圖像數(shù)據(jù)集中各個像素點所屬車道線的概率，根據(jù)所述概率確定所述車道線的第一位置信息；

第二確定單元，用于根據(jù)所述點云數(shù)據(jù)集，得到所述點云數(shù)據(jù)集中各個點的坐標以及強度信息，根據(jù)所述強度信息確定所述車道線的第二位置信息；

處理單元，用于將所述第一位置信息與所述第二位置信息進行融合，確定融合后的車道線的位置信息。