[发明专利]可行驶区域识别方法及其系统、计算机设备、存储介质

权利要求书

1.一种可行驶区域识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取当前的时间信息和车辆位置信息，并根据所述当前的时间信息和车辆位置信息判定是否进行图像语义分割；其中，若当前时间与上一次图像语义分割时的时间之间的时间间隔大于预设时间阈值，或者，若当前车辆位置与上一次进行图像语义分割时的车辆位置之间的距离大于预设距离阈值，则判定进行图像语义分割；

步骤S2、当进行图像语义分割时，获取当前车辆周围环境的环视全景图像；利用预先训练好的语义分割模型对所述环视全景图像进行语义分割识别得到初始可行驶区域；以及，将所述初始可行驶区域与历史可行驶区域进行融合，输出当前的可行驶区域；其中所述历史可行驶区域为上一次输出的可行驶区域。

2.根据权利要求1所述的可行驶区域识别方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：

获取当前车辆周围环境的环视全景图像；

利用预先训练好的语义分割模型对所述环视全景图像进行语义分割识别得到初始可行驶区域；

提取所述初始可行驶区域的边界信息；

获取可行驶区域地图，并根据所述边界信息确定所述初始可行驶区域在所述可行驶区域地图中的区域；

在所述可行驶区域地图中，确定历史可行驶区域，并将所述初始可行驶区域与所述历史可行驶区域进行融合，得到当前的可行驶区域。

3.根据权利要求2所述的可行驶区域识别方法，其特征在于，所述语义分割模型的结构包括编码模块和解码模块；

所述编码模块包括深度可分离卷积单元、ASSP单元、第一连接层单元、第二连接层单元、第一降维卷积单元、第二降维卷积单元、上采样单元；所述ASSP单元包括3个Bneck单元，所述3个Bneck单元分别具有不同空洞尺度；所述深度可分离卷积单元用于对输入语义分割模型的环视全景图像进行深度分离卷积，所述3个Bneck单元分别用于提取所述深度可分离卷积单元输出的深度分离卷积结果的3种不同感受野下的图像特征；所述第一连接层单元用于对所述3种不同感受野下的图像特征进行连接；所述第一降维卷积单元用于对所述第一连接层单元的输出结果进行降维处理；所述第一上采样单元用于对所述第一降维卷积单元输出结果进行上采样；所述第一降维卷积单元用于对所述深度可分离卷积单元输出的深度分离卷积结果进行降维处理；所述第二连接层单元用于对所述第一降维卷积单元的降维处理结果以及所述第一上采样单元的上采样结果进行连接，并将连接结果输出至所述解码模块；

所述解码模块包括第二上采样单元和第三连接层单元；所述第二上采样单元用于对所述第二连接层单元的输出结果进行上采样；所述第三连接层单元用于将所述深度可分离卷积单元输出的深度分离卷积结果以及所述第二上采样单元输出的结果进行连接，并将连接结果输出作为语义分割结果图像，所述语义分割结果图像中包括所述初始可行驶区域。

4.根据权利要求2所述的可行驶区域识别方法，其特征在于，所述提取所述初始可行驶区域的边界信息，包括：

提取所述初始可行驶区域的边界构成闭合曲线；

将所述闭合曲线向曲线内扩充1个像素点构成边界搜索区域；

选取所述边界搜索区域上的任意1个相邻像素点作为边界搜索的初始搜索点；

根据所述初始搜索点在所述边界搜索区域中进行边界搜索；搜索过程中，根据预设的代价函数计算搜索与当前搜索点相邻的其它像素点的代价距离，并选取代价距离最小的像素点作为下一搜索点继续搜索，直至搜索到所述初始搜索点；

对边界搜索到的多个搜索点进行规则化处理得到所述初始可行驶区域的边界信息。