[发明专利]训练方法、计算机可读介质和检测消失点的方法及装置

说明书

本发明提供用于检测车辆的驾驶图像中的消失点的一种方法及一种装置。所述方法包括：接收所述驾驶图像；从所述驾驶图像产生概率图，所述概率图包含关于所述驾驶图像中的所述消失点的位置的概率信息；通过对所述概率图应用平滑回归来检测所述驾驶图像上的消失点，所述平滑回归使所述消失点的边界区变柔和；以及通过基于所述消失点转换所述驾驶图像的取向来处理驾驶所述车辆的任务。也提供一种训练方法及计算机可读介质。

[相关申请的交叉参考]

本申请主张在2018年10月23日在韩国知识产权局提出申请的韩国专利申请第10-2018-0126560号的优先权，所述韩国专利申请的公开内容全文并入本申请供参考。

技术领域

本发明概念的以下实施例涉及用于检测消失点的一种训练方法以及用于检测所述消失点的一种方法及装置。

背景技术

在自主导航系统中，将从车辆前部处的相机传感器获得的图像转换成俯视图图像，且使用在俯视图图像上显示的路线信息或车道信息来确定行进路径。将图像转换成俯视图图像可使用包括相机的俯仰(pitch)在内的校准参数来实行。然而，相机的俯仰可根据例如以下各种因素而改变：车辆中乘员的数目的改变、相机的装设角度的改变。当相机的俯仰改变时，在图像中识别的消失点的位置也改变。在这种情形中，难以准确地将图像转换成俯视图图像。

发明内容

本发明概念的各种示例性实施例提供用于检测车辆的驾驶图像中的消失点的一种方法及装置。

本发明实施例还提供用于对用于检测所述车辆的所述驾驶图像中的所述消失点的神经网络进行训练的一种训练方法及装置。

根据实施例的一方面，提供一种检测车辆的驾驶图像中的消失点的方法，所述方法可包括：接收所述驾驶图像；从所述驾驶图像产生概率图，所述概率图包含关于所述驾驶图像中的所述消失点的位置的概率信息；通过对所述概率图应用平滑回归来检测所述驾驶图像上的消失点，所述平滑回归使所述消失点的边界区变柔和；以及通过基于所述消失点转换所述驾驶图像的取向来处理驾驶所述车辆的任务。

根据实施例的一方面，提供一种用于训练神经网络的训练方法，所述训练方法可包括：接收训练图像及训练数据，所述训练数据包括指示所述训练图像中的消失点的标签；基于所述训练图像及所述标签而训练第一神经网络以输出关于所述消失点的第一概率信息；产生其中所述消失点的边界变柔和的概率图；以及基于所述训练图像及所述概率图而训练第二神经网络以检测所述消失点。

根据实施例的一方面，提供一种存储计算机程序的计算机可读介质，用于与硬件相结合地执行检测车辆的驾驶图像中的消失点的方法。

根据实施例的一方面，提供一种用于检测车辆的驾驶图像中的消失点的装置。所述装置可包括：传感器，被配置成检测所述车辆的所述驾驶图像；以及处理器，被配置成：使用神经网络从所述驾驶图像产生概率图，所述概率图包含关于所述驾驶图像中的所述消失点的位置的概率信息；对所述概率图应用基于平滑因子的回归以检测所述驾驶图像上的消失点，所述基于平滑因子的回归使所述消失点的边界区变柔和；以及基于所述消失点而转换所述驾驶图像的取向。

附图说明

结合附图阅读以下详细说明，将会更清楚地理解本发明概念的实施例，在附图中：

图1示出用于阐释其中安装在车辆上的相机的俯仰改变的情形的图。

图2示出根据实施例的检测消失点的方法的流程图。

图3示出根据实施例的产生俯视图图像的方法的流程图。

图4示出用于阐释根据实施例的计算俯仰变化的方法的图。

图5示出根据实施例的用于检测消失点的训练方法的流程图。

图6示出用于在概念上例示根据实施例的训练操作的图。