[发明专利]一种基于多任务网络的车道线检测方法

权利要求书

1.一种基于多任务网络的车道线检测方法，包括以下步骤：

(1)构建多任务卷积网络；

a.以残差网络为基础作为卷积层提取特征，并在卷积层的最后一层连接两个全连接层用于实现网络的两个任务；一个全连接层执行分类任务，用于判断目标是否为车道线；另一个全连接层执行回归任务，用于确定目标的坐标点位置；

b.用准备好的训练数据进行模型的训练；训练数据集中的样本包含各种路况条件下的车道线以及标定信息；用随机梯度下降算法优化网络权重，训练网络模型；

(2)读取视频图像序列中的视频帧，其中i为帧号，N为视频总帧数；将第i帧图像送入训练好的网络中做前向传播操作，分别取出两个全连接层的结果；分类结果，表示认为该目标是车道线的概率；回归结果，表示第i帧中的第j个检测结果的矩形区域，j表示该帧中第j个检测结果，表示第j个检测结果的左上点坐标，表示第j个检测结果的宽度和高度；依据分类任务输出的置信度过滤低于设定的阈值Th1的检测结果；

(3)将检测结果依据位置信息聚合为多段车道线，即将属于同一段车道线的检测框聚类到一个集合中；表示第m段车道线聚合的集合，该集合包含z个检测框；聚合操作完成后，对进行过滤，从中移除zTh2的集合；

(4)对每一个车道线聚合结果用最小二乘法拟合其中检测框中心点的位置，输出车道线检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于多任务网络的车道线检测方法，其特征在于：步骤(3)所述的将检测结果依据位置信息聚合为多段车道线，操作具体为：

31)由于不同段车道线之间位置上是独立的，利用这一先验知识进行检测结果聚合；

32)当前帧所有检测结果，任选其中一个检测框记做b1，遍历寻找与b1满足位置关系的检测框，所述的位置关系为两个检测框坐标点之间的欧氏距离小于阈值Th3；

33)将满足位置关系条件的检测框加入集合中，并从中移除；

34)当对b1完成搜索后，从中找另一个检测框作为b1，继续从中寻找满足位置关系的检测框，循环，直到中任一检测框作为b1都不能有新的检测框加入，此时完成一段车道线的聚合操作；

35)重复上述操作，直到为空时，聚合检测框的操作停止，此时，得到上述集合。