[发明专利]一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的图像；

确定所述图像中的初始点集，所述初始点集在所述图像的车道线上；

提取所述初始点集中至少一个点的位置特征；

采用预先训练的第一网络模型对所述至少一个点的位置特征进行处理，得到相应车道线的走势信息；以及

根据所述走势信息生成包含所述初始点集的目标车道线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

每条车道线由纵向相隔预定间距的点表示，其中每个点的所述位置特征包括该点的位置坐标和偏移特征；

所述偏移特征为表征该点到下一点的位置关系的高维向量，且根据每个点的位置坐标从预先训练的第二网络模型的中间层中提取。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型在对每个点的位置特征进行处理时：

所述第一网络模型的输入为当前点的位置坐标、偏移特征以及所述第一网络模型在上一次学习到的走势信息；

所述第一网络模型的输出为当前点到下一点的坐标偏移量以及本次学习到的走势信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述走势信息为高维向量，且所述第一网络模型在第一次预测时所输入的走势信息为预设的初始值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用预先训练的第一网络模型对所述至少一个点的位置特征进行处理，得到相应车道线的走势信息，并根据所述走势信息生成包含所述初始点集的目标车道线，包括：

利用所述第一网络模型对当前点的位置坐标、偏移特征以及所述第一网络模型在上一次学习到的走势信息进行处理，输出从当前点到下一点的坐标偏移量，以及本次学习到的走势信息；

根据所述坐标偏移量和当前点的位置坐标确定下一点的位置坐标；

以下一点的偏移特征、位置坐标以及所述第一网络模型本次学习到的走势信息为模型输入，输出下一点到再下一个点的偏移坐标以及最新走势信息，以此类推，直至达到预设停止位置。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述坐标偏移量和当前点的位置坐标确定下一点的位置坐标，包括：

若下一点的位置坐标与所述初始点集中的某同一高度点在水平方向上的距离小于等于预定像素，则基于该同一高度点对所述下一点的位置坐标进行修正。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型为每一步参数共享的循环神经网络模型，输入第一网络模型的所述位置坐标为归一化后的坐标。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像被划分为m*n的图像格子，所述当前点到下一点的坐标偏移量为当前点所在格子的中心点到下一行格子中车道线中点的坐标偏移量。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一网络模型包括第一网络分支和第二网络分支；

所述第一网络分支用于从第一方向预测相应车道线的走势信息；

所述第二网络分支用于从第二方向预测相应车道线的走势信息；

其中，所述第一方向与第二方向的方向相反。

10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述目标车道线包括线段两侧端点到达图像临界线的车道线；

所述预设停止位置包括达到预定迭代次数时的位置或者图像临界线；

所述图像临界线包括上临界线、下临界线、左临界线和右临界线中的至少一种。