[發明專利]基于輕量化邊緣計算的車道線識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202110299491.4
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN112686233B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 步宏飛;周東開;楊曉東
• 申請（專利權）人: 廣州賽特智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州科捷知識產權代理事務所(普通合伙) 44560
• 代理人: 鄧卓峰

1.基于輕量化邊緣計算的車道線識別方法，其特征在于，包括：

基于上一次采集的全局特征圖像獲取上一次關鍵幀圖像，以根據上一次關鍵幀圖像進行降采樣處理得到若干不同采樣倍數的第一特征圖，并根據所述第一特征圖形成多個第一特征圖層；

基于當前采集的全局特征圖像獲取當前非關鍵幀圖像，以根據當前非關鍵幀圖像進行降采樣處理得到若干不同采樣倍數的第二特征圖和第二特征圖層，其中，所述第二特征圖層包括根據所述第二特征圖形成的特征圖層和第一特征圖層；

根據所述第二特征圖層計算并輸出當前的全局特征圖像對應的網格分類圖，基于所述網格分類圖預測車道線。

2.如權利要求1所述的車道線識別方法，其特征在于，根據上一次關鍵幀圖像進行降采樣處理得到若干不同采樣倍數的第一特征圖，包括：

根據上一次關鍵幀圖像進行降采樣處理得到采樣倍數為1倍、2倍、4倍、8倍和16倍的第一特征圖。

3.如權利要求2所述的車道線識別方法，其特征在于，根據所述第一特征圖形成多個第一特征圖層，包括：

將所述第一特征圖進行降采樣處理，輸出每一個第一特征圖的最后一層作為第一目標特征圖層進行卷積計算，得到卷積計算后的第一參考特征圖層；

排除采樣倍數最低的第一特征圖后將其他第一特征圖所對應的第一參考特征圖層作為第一特征圖層。

4.如權利要求3所述的車道線識別方法，其特征在于，所述第一特征圖層的采樣倍數包括4倍、8倍、16倍和32倍。

5.如權利要求3所述的車道線識別方法，其特征在于，根據所述第一特征圖形成多個第一特征圖層，還包括：

將第一特征圖按照采樣倍數從高至低的順序排序，將采樣倍數最高的第一特征圖進行卷積計算得到頂層的第一特征圖層；

所述頂層的第一特征圖層作為首個上一級第一特征圖層，將上一級第一特征圖層進行上采樣后與所述上一級第一特征圖層對應層級的下一級第一特征圖進行相加得到第一目標特征圖層，將第一目標特征圖層進行卷積計算得到下一級第一特征圖的第一特征圖層。

6.如權利要求5所述的車道線識別方法，其特征在于，所述上采樣的方式為最近鄰值插值法。

7.如權利要求4或5所述的車道線識別方法，其特征在于，根據當前非關鍵幀圖像進行降采樣處理得到若干不同采樣倍數的第二特征圖，包括：根據當前非關鍵幀圖像進行降采樣處理得到采樣倍數為1倍、2倍、4倍、8倍和16倍的第二特征圖。

8.如權利要求7所述的車道線識別方法，其特征在于，根據當前非關鍵幀圖像進行降采樣處理得到若干不同采樣倍數的第二特征圖層，包括：

將所述第二特征圖進行降采樣處理，輸出每一個第二特征圖的最后一層作為第二目標特征圖層進行卷積計算，得到卷積計算后的第二參考特征圖層；

排除采樣倍數最低的第二特征圖后將其他第二特征圖所對應的第二參考特征圖層作為第二特征圖層。

9.如權利要求8所述的車道線識別方法，其特征在于，根據當前非關鍵幀圖像進行降采樣處理得到若干不同采樣倍數的第二特征圖層，還包括：

將第二特征圖按照采樣倍數從高至低的順序排序，將采樣倍數最高的第二特征圖進行卷積計算得到頂層的第二特征圖層；

所述頂層的第二特征圖層作為首個上一級第二特征圖層，將上一級第二特征圖層進行上采樣后與所述上一級第二特征圖層對應層級的下一級第二特征圖進行相加得到第二目標特征圖層，將第二目標特征圖層進行卷積計算得到下一級第二特征圖的第二特征圖層；

將采樣倍數為8倍和16倍的第一特征圖所對應的第一特征圖層替代采樣倍數為8倍和16倍的第二特征圖所對應的第二特征圖層，形成新的第二特征圖層。