[发明专利]主辅路判断方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种基于人工智能的主辅路判断方法、装置、电子设备及存储介质，涉及导航技术领域。该方法包括：采集路况视频；从路况视频的视频帧中确定行驶区域；将行驶区域投影到现实世界的世界坐标系，根据行驶区域中同一行像素点中左右两端的像素点在世界坐标系的距离，获得待识别道路的宽度；将待识别道路的宽度与底图数据中道路的宽度进行匹配，根据匹配结果确定待识别道路的主辅路信息。本申请实施例适用于各种类型的车辆，克服了现有技术单纯根据传感器数据进行路面宽度测量带来的误差较大的问题，以及利用定位数据结合底图数据对主辅路信息判别不准确的问题。

技术领域

本申请涉及导航技术领域，具体而言，本申请涉及一种主辅路判断方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有主辅路判断方法主要有两种：

一、以GPS或者GPS+惯导等多传感器融合定位方式，比较当前车辆位置与主路或辅路真实位置的接近程度进行判断，同时也有以机器学习方式根据当前数据如GPS等传感器信号根据模型对主辅路进行判别的方法，但均不涉及摄像头数据，也不涉及底图主辅路宽度信息。但这种方案存在准确率较低的问题，原因在于传感器数据存在较大且难以避免的测量误差。如GPS传感器的误差一般在15米左右，复杂情况下如树木楼房遮挡情况下这一误差可达到30米或以上，而很多需要涉及主辅路判别的正是高架附近等类似状况。

二、通过摄像头结合车辆运动数据的方案，具体为通过摄像头获取到的图像判断当前车辆是否准备变道，并在接近匝道口的区域截取车道线及车辆运动数据，若发生位置偏转则判定主辅路状况发生变化，但这一类方法首先假设当前车辆已经了解是否行使于主路或者辅路之上，且判别的是车辆状况的改变而非当前状况，同时也不涉及底图主辅路宽度信息。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的主辅路判断方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，提供了一种主辅路判断方法，该方法包括：

采集路况视频；

从路况视频的视频帧中确定行驶区域，行驶区域是现实世界中的待识别道路在视频帧中的成像内容；

将行驶区域投影到现实世界的世界坐标系，根据行驶区域中同一行像素点中左右两端的像素点在世界坐标系的距离，获得待识别道路的宽度；

将待识别道路的宽度与底图数据中道路的宽度进行匹配，根据匹配结果确定待识别道路的主辅路信息。

在一个可能的实现方式中，从视频帧中确定行驶区域，包括：

将视频帧输入至预先训练的图像分割模型，获得图像分割模型输出的视频帧中每个像素点的分类结果，分类结果用于表征像素点是否在行驶区域内。

在一个可能的实现方式中，从视频帧中确定行驶区域，包括：

将视频帧输入至预先训练的图像分类模型，获得图像分类模型输出的视频帧中的行驶区域和/或运动物体区域，运动物体区域是现实世界中的运动物体在视频帧中的成像内容；

在一个可能的实现方式中，将行驶区域投影到现实世界的世界坐标系，之前还包括：

若视频帧中存在运动物体区域，且确定运动物体区域满足干扰条件，则从路况视频中获取下一视频帧确定行驶区域。

确定运动物体区域满足干扰条件，包括：

若运动物体区域的个数大于预设阈值，或者视频帧中左、右至少一侧边缘的像素点位于运动物体区域中，则确定运动物体区域满足干扰条件。

在一个可能的实现方式中，将行驶区域投影到现实世界的世界坐标系，包括：