[发明专利]车道线确定方法及装置

权利要求书

1.一种车道线确定方法，其特征在于，包括：

对拍摄图像进行逆投影变换；

从逆投影变换后的图像数据中提取包含待确定车道线的粗提取图像数据；

将所述粗提取图像数据输入第一卷积神经网络模型进行识别，得到所述待确定车道线的第一识别结果；

对所述粗提取图像数据进行逆投影反变换，将反变换后的粗提取图像数据中的待确定车道线的图像数据输入第二卷积神经网络模型进行识别，得到所述待确定车道线的第二识别结果；

根据第一识别结果和第二识别结果将满足第一预设条件的待确定车道线确定为真实的车道线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从逆投影变换后的图像数据中提取包含待确定车道线的粗提取图像数据包括：

利用形态学操作中的顶帽和底帽以逻辑或的方式对逆投影变换后的图像数据进行滤波；

对滤波后的图像数据进行二值化操作；

对二值化后的图像数据进行随机霍夫变换；

根据随机霍夫变换结果，选择满足第二预设条件的图像数据作为待确定车道线的粗提取图像数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将所述粗提取图像数据输入第一卷积神经网络模型进行识别之前，还包括：

根据拍摄图像的尺寸和/或拍摄角度确定矩形框的尺寸；

利用所述矩形框截取以所述粗提取图像数据中的待确定车道线为中垂线的图像区域；

对截取的图像区域进行处理，得到多种色彩空间模型对应的图像数据；

将所述多种色彩空间模型对应的图像数据归一化，形成粗提取的待确定车道线样本。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将反变换后的粗提取图像数据中的待确定车道线图像数据输入第二卷积神经网络模型进行识别之前，还包括：

根据拍摄图像的尺寸和/或拍摄角度确定正方形框的尺寸；

利用所述正方形框截取以所述粗提取图像数据中的待确定车道线的中心点为中心的图像区域；

对截取的图像区域进行处理，得到多种色彩空间模型对应的图像数据；

将所述多种色彩空间模型对应的图像数据归一化，形成粗提取的待确定车道线样本。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一识别结果和第二识别结果均为大于等于0且小于等于1的数值，所述数值表征所述拍摄图像中的待确定车道线为真实车道线的概率；

相应的，所述根据第一识别结果和第二识别结果将满足第一预设条件的待确定车道线确定为真实的车道线包括：

计算所述待确定车道线的第一识别结果和第二识别结果的加权和；

若所述加权和大于预设阈值，则确定所述待确定车道线为真实的车道线。

6.一种车道线确定装置，其特征在于，包括：

图像变换模块，用于对拍摄图像进行逆投影变换；

粗提取模块，用于从逆投影变换后的图像数据中提取包含待确定车道线的粗提取图像数据；

第一识别模块，用于将所述粗提取图像数据输入第一卷积神经网络模型进行识别，得到所述待确定车道线的第一识别结果；

第二识别模块，用于对所述粗提取图像数据进行逆投影反变换，将反变换后的粗提取图像数据中的待确定车道线的图像数据输入第二卷积神经网络模型进行识别，得到所述待确定车道线的第二识别结果；

车道线确定模块，用于根据第一识别结果和第二识别结果将满足第一预设条件的待确定车道线确定为真实的车道线。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述粗提取模块具体用于：

利用形态学操作中的顶帽和底帽以逻辑或的方式对逆投影变换后的图像数据进行滤波；对滤波后的图像数据进行二值化操作；对二值化后的图像数据进行随机霍夫变换；根据随机霍夫变换结果，选择满足第二预设条件的图像数据作为待确定车道线的粗提取图像数据。