[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210425544.7
• 申請日: 2022-04-22
• 公開（公告）號: CN114821530B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李興坤;董文龍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京裕峻汽車技術(shù)研究院有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06F16/29;G08G1/16
• 代理公司: 北京春江專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 11835
• 代理人: 向志杰

一種基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測方法及系統(tǒng)，對車道線識別，尤其在遠端車道線識別準(zhǔn)確率較高，而網(wǎng)絡(luò)帶寬需求低，用戶隱私數(shù)據(jù)需求少，屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：將終端車道線檢測模型識別獲取的車道線實時曲率半徑與地圖引擎獲取的車道線實時曲率半徑進行對比，若存在的誤差大于設(shè)定值，則對車載車道線檢測模型獲取的車道線曲率進行修正,同時，包括終端車道線檢測模型發(fā)生修正的實際位置、修正的曲率、脫密處理后的用戶隱私圖像信息定期傳向后臺服務(wù)器，更新云端車道線檢測模型的參數(shù)，之后下發(fā)各個車道線檢測終端；若兩曲率半徑在水平方向上誤差小于設(shè)定值，將車道線檢測模型獲取的車道線視為正確車道線。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測方及系統(tǒng)，屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)車道線檢測方法通常基于視覺信息。這類方法利用如HSI顏色模型和邊緣提取算法獲取圖像的視覺信息。當(dāng)視覺信息不足時，追蹤成為了另一種流行的后處理方案。除了追蹤，馬爾可夫模型和條件隨機場也被用作后處理方案。隨著機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，一些采用模型匹配和支持向量機的方案也被提出。

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，一些基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案在車道線檢測上表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。目前主流用于車道線檢測的深度學(xué)習(xí)方法主要有：語義分割、順序預(yù)測、聚類和3D構(gòu)造等。

但是，這些車道線檢測的深度學(xué)習(xí)方法在道路狀況復(fù)雜時，遠端車道線檢測準(zhǔn)確率會有較大幅下降。且主流的深度學(xué)習(xí)車道線檢測算法在進行優(yōu)化時，云端將提取大量車輛終端的用戶數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)帶寬需求大，且涉及到用戶隱私問題。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，本發(fā)明的發(fā)明目的是提供一種基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測方法及系統(tǒng)，對車道線識別，尤其在遠端車道線識別準(zhǔn)確率較高，而網(wǎng)絡(luò)帶寬需求低，用戶隱私數(shù)據(jù)需求少。

為實現(xiàn)所述發(fā)明目的，本發(fā)明一方面提供基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測方法，其特征在于，包括：

S01:根據(jù)已訓(xùn)練的終端車道線檢測模型獲取車道線信息；

S02:根據(jù)終端車道線檢測模型獲取的車道線信息獲取車道線實時曲率半徑；

S03:將終端車道線檢測模型識別獲取的車道線實時曲率半徑與地圖引擎獲取的車道線實時曲率半徑進行對比，若兩曲率半徑在水平方向存在的誤差大于設(shè)定值，則利用地圖引擎獲取的車道線曲率對終端車道線檢測模型獲取的車道線曲率進行修正,與此同時，記錄終端車道線檢測模型發(fā)生修正的實際位置、修正的曲率和脫密處理后的用戶隱私圖像信息，并定期傳向云端服務(wù)器，通過后期處理，更新云端車道線檢測模型的參數(shù)，之后下發(fā)各個車道線檢測終端；若兩曲率半徑在水平方向上誤差小于設(shè)定值，將車道線檢測模型獲取的車道線視為正確車道線。

優(yōu)選地，根據(jù)已訓(xùn)練的車道線檢測模型獲取車道線信息具體包括：獲取車輛前方路段的當(dāng)前圖像，并對所獲取的圖像進行圖像矯正得到矯正圖像，將矯正圖像輸入到車道線檢測模型以推理出含有車道線信息的圖像。

優(yōu)選地，對所獲取的圖像進行圖像矯正包括如下步驟：

S01-1：通過下列運算式將當(dāng)前圖像的像素圖像坐標(biāo)(u,v)矯正為(u_d,v_d)：

x′＝(u―c_x)/f_x

y′＝(v―c_y)/f_y

x″＝(1+k₁r²+k₂r⁴)x′+2p₁x′y′+p₂(r²+2x′²)