[发明专利]训练车道线识别模型的方法、装置、设备和存储介质

说明书

根据本公开的实施例，提供了一种训练车道线识别模型的方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取车道线的第一图像，第一图像是利用生成模型基于车道线的第二图像生成的，车道线的第一图像和第二图像分别与不同的物理环境相关联；获取车道线的第二图像中的车道线信息；以及利用车道线的第一图像和所获取的车道线信息，训练车道线识别模型。该方法能够丰富用于训练车道线识别模型的样本，从而提高车道线识别模型在特定物理环境下的识别准确度。

技术领域

本公开的实施例主要涉及智能交通领域，并且更具体地，涉及训练车道线识别模型的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能的发展，智能驾驶技术受到越来越多的关注。在智能驾驶技术中，对周围的环境进行感知是智能驾驶车辆进行决策的基础。在智能驾驶领域中，车道线信息是一项重要的环境感知信息，也是智能驾驶技术中的基础数据之一。

通常地，可以利用诸如神经网络等车道线识别模型来识别环境中的车道线信息。因此，如何提高车道线识别模型的识别准确性成为当前关注的焦点。

发明内容

根据本公开的示例实施例，提供了一种训练车道线识别模型的方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种训练车道线识别模型的方法。该方法包括获取车道线的第一图像，第一图像是利用生成模型基于车道线的第二图像生成的，车道线的第一图像和第二图像分别与不同的物理环境相关联；获取车道线的第二图像中的车道线信息；以及利用车道线的第一图像和所获取的车道线信息，训练车道线识别模型。

在本公开的第二方面中，提供了一种用于训练车道线识别模型的装置。该装置包括图像获取模块，被配置为获取车道线的第一图像，第一图像是利用生成模型基于车道线的第二图像生成的，车道线的第一图像和第二图像分别与不同的物理环境相关联；车道线信息获取模块，被配置为获取车道线的第二图像中的车道线信息；以及训练模块，被配置为利用车道线的第一图像和所获取的车道线信息，训练车道线识别模型。

在本公开的第三方面中，提供了一种设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的训练车道线识别模型的过程的流程图；

图3示出了根据本公开的实施例的训练生成模型的过程的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的利用第一图像和车道线信息来训练车道线识别模型的过程的流程图；

图5示出了根据本公开的实施例的用于训练车道线识别模型的装置的示意框图；以及

图6示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。

具体实施方式