[发明专利]车辆通行信息的生成方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种车辆通行信息的生成方法、装置和计算机设备，其中，该车辆通行信息的生成方法包括：通过获取车辆的道路图像，对该道路图像进行场景视觉分析，得到该道路图像的多个图像特征，其中，该图像特征包括参考特征和指示特征，将该参考特征与该指示特征进行匹配，得到车辆通行的指示信息。通过本申请，解决了相关技术中，识别信号灯或者人行横道，会导致对城市道路工况的识别度较低，从而降低车辆行驶的安全性的问题，实现了在城市道路工况下，对多种因素进行综合考量，提高了车辆行驶的安全性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及车辆通行信息的生成方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着科学技术的发展，智能化成为汽车行业发展的重要趋势之一，自动驾驶系统和辅助驾驶系统也越来越成熟。在自动驾驶系统和辅助驾驶系统发展的过程中，高速道路与城市道路是自动驾驶系统和辅助驾驶系统应用的主要工况。相较于高速道路工况，城市道路更加复杂，通过图像识别获取道路工况的难度也更高。

在相关技术中，通过对道路交叉口场景的颜色空间进行信号灯的信息识别，或者在场景的感兴趣区域中，通过色度特征、间距特征和亮度差特征识别人行横道，鲁棒性差，对城市道路工况的识别度较低，从而降低了车辆行驶的安全性。

目前针对相关技术中，识别信号灯或者人行横道，会导致对城市道路工况的识别度较低，从而降低车辆行驶的安全性的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种车辆通行信息的生成方法、装置、计算机设备和可读存储介质，以至少解决相关技术中识别信号灯或者人行横道，会导致对城市道路工况的识别度较低，从而降低车辆行驶的安全性的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种车辆通行信息的生成方法，所述方法包括：

获取车辆的道路图像，对所述道路图像进行场景视觉分析，得到所述道路图像的多个图像特征，其中，所述图像特征包括参考特征和指示特征；

将所述参考特征与所述指示特征进行匹配，得到所述车辆通行的指示信息。

在其中一些实施例中，所述对所述道路图像进行场景视觉分析，得到所述道路图像的多个图像特征包括：

根据所述道路图像的特征图谱，在预设区域中，识别所述图像特征的类别和坐标，其中，所述特征图谱通过卷积神经网络得到。

在其中一些实施例中，所述对所述道路图像进行场景视觉分析，得到所述道路图像的多个图像特征包括以下至少之一：

在所述图像特征包括移动目标的情况下，根据所述特征图谱，在第一预设区域，对所述道路图像中的移动目标进行分类与位置回归，输出所述移动目标的类别和坐标；

在所述图像特征包括行驶线的情况下，根据所述特征图谱，在第二预设区域中进行像素级分类，输出所述行驶线的类别和坐标，其中，所述行驶线包括车道线和道路边线；

在所述图像特征包括人行横道的情况下，根据所述人行横道的空间几何参数获取第三预设区域，在所述第三预设区域中，根据所述特征图谱输出所述人行横道的区域置信度和坐标；

在所述图像特征包括通行信号设备的情况下，根据所述通行信号设备的检测范围和几何参数确定第四预设区域，在所述第四预设区域中，根据所述特征图谱，识别所述通行信号设备的类别和状态；

在所述图像特征包括路面标识的情况下，根据所述特征图谱，在第五预设区域中，获取所述路面标识的类别和坐标。

在其中一些实施例中，在所述参考特征包括车道线，所述指示特征包括路面标识、移动目标和通行信号设备的情况下，所述将所述参考特征与所述指示特征进行匹配包括：