[發明專利]一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法和系統

在審

• 申請號: 202110901991.0
• 申請日: 2021-08-06
• 公開（公告）號: CN113822149A
• 公開（公告）日: 2021-12-21
• 發明（設計）人: 黃炎;杜飛飛;鹿璇
• 申請（專利權）人: 武漢卓目科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 吳靜

1.一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，包括：

S100.通過無人機獲取車道圖像，并將車道的圖像流作為特征提取網絡的輸入；

S200.按照預設需求對圖像尺寸進行調整，通過resnet-34網絡結構提取不同尺度的特征圖；

S300.判斷當前圖像識別是否為訓練過程，當當前圖像識別為訓練過程時，接收不同尺度的的特征圖，通過多尺度特征聚合模塊對不同尺度的的特征圖進行融合，得到不同層的特征數值；

S400.對不同層的特征數值進行相加，并且以預設規則抽取采樣點,對圖像進行特征采樣；

S500.根據采樣點特征進行分類，并根據分類結果進行曲線擬合；

S600.根據擬合曲線，對當前車道圖像是否為應急車道進行判定。

2.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S200中，按照預設需求對圖像尺寸進行調整，圖片調整的寬高比為324×780。

3.如權利要求2所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S300中，多尺度特征聚合模塊與ResNet-34網絡結構的后三個階段的輸出連接，其中，輸出的前兩個階段用來預測尺度較小的目標，第三個階段用來預測尺度較大的目標。

4.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S400中，對圖像進行特征采樣的預設規則為：將車道表示為預定義行上的一系列水平位置，并進行網格劃分，將水平位置劃分為多個單元格，按固定間隔抽取采樣點并送入到全連接層中。

5.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S500中，根據采樣點特征進行分類的方法包括：對其中每個行設置分類器，將行中每個位置對應的像素進行分類，分類器的個數與行錨數相同，并且，每個分類器根據輸入的一行特征將原圖像中對應位置的像素點進行分類，分類的數目在包含背景的情況下比最大車道數個數多一個。

6.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S500中，根據采樣點特征進行分類的方法還包括：在標注過程中，將應急車道左側線標注類別號設置為偶數，右側線標記號設置為奇數，通過分類結果號的奇偶性對車道線上點的左右側進行判斷。

7.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S500中，當場景較為簡單時，通過霍夫變換對車道線進行直接擬合，將圖片中同一類檢測結果的坐標進行統計并總體擬合，尋找出貫穿這些點周圍的擬合程度最高的直線。

8.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S500中，當場景較為復雜時，對預設個數的檢測結果進行霍夫變換擬合一小段直線，最終將擬合出的所有小段直線首尾相連合并為一條完整曲線，將同一條車道線上采樣點進行排序，保證程序遍歷結果時按照自上而下或者自下而上的順序遍歷完這條車道線上所有的采樣點。

9.如權利要求1所述的一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測方法，其特征在于，S600中，對當前車道圖像是否為應急車道進行判定的方法為：擬合出車道線后，從網絡分類的結果中可以得知當前車道線的類別代號，其奇偶性可以表示自身處于應急車道的左側還是右側；從左至右遍歷所有檢測出的車道線，若類別代號出現偶數-奇數的組合，就判別它們之間組成的部分就是應急車道，自上而下掃描兩條線間的每一行進行標記，從而輸出最終的應急車道檢測結果圖。

10.一種基于無人機視角的應急車道視覺檢測系統，其特征在于，包括：車道圖像獲取模塊、特征圖提取模塊、多尺度特征聚合模塊、采樣點特征分類模塊、應急車道判定模塊；其中：車道圖像獲取模塊，用于通過無人機獲取車道圖像，并將車道的圖像流作為特征提取網絡的輸入；

特征圖提取模塊,用于按照預設需求對圖像尺寸進行調整，通過resnet-34網絡結構提取不同尺度的特征圖；

多尺度特征聚合模塊,用于接收不同尺度的的特征圖，對不同尺度的的特征圖進行融合，得到不同層的特征數值；

采樣點特征分類模塊，用于對不同層的特征數值進行相加，并且以預設規則抽取采樣點,對圖像進行特征采樣；根據采樣點特征進行分類，并根據分類結果進行曲線擬合；

應急車道判定模塊，用于根據擬合曲線，對當前車道圖像是否為應急車道進行判定。