[发明专利]车道线检测方法、电子设备及车辆

权利要求书

1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括：

S101、对获取的车载前视图片进行栅格化；

S102、将栅格化的车辆前视图片输入预训练的网络模型，得到图片中每个栅格单元的车道线类别的置信度以及车道线预测分割掩码；

训练所述模型的样本图片集包含栅格化的车辆前视图片，所述车辆前视图片包含车道线，并标注有与车道线对应的标签；

S103、基于每个栅格单元的置信度过滤掉不含车道线的栅格单元；

S104、对过滤后的栅格单元对应的车道线预测分割掩码进行二值化；

S105、对二值化后的车道线预测分割掩码进行非极大值抑制NMS，保留的车道线预测分割掩码即为最终的车道线的实例分割结果；

所述模型被训练为：

通过backbone网络从输入的图片中提取特征，输出特征层，将所述特征层同时输入分类分支head网络以及分割分支head网络，分别得到图片每个栅格单元的车道线类别的置信度以及车道线预测分割掩码；

所述分割分支head网络进行如下处理，得到栅格单元的车道线预测分割掩码：

生成与输入的特征层高宽相同且分别包含归一化的从-1到1的X方向像素坐标和Y方向像素坐标的两个向量，将所述两个向量附加到所述特征层上构成新特征层，其尺度为，其中最后两个通道为归一化的X方向像素坐标与Y方向像素坐标；

将新特征层输入由四个3×3卷积核所组成的堆叠卷积层，预测每个栅格单元的车道线分割掩码，输出空间为，其中第三维度的每个通道代表了对应栅格单元的车道线预测分割掩码，第三维度第通道负责分割图片第i行第j列的栅格单元，。

2.根据权利要求1所述的一种车道线检测方法，其特征在于，所述栅格化的车辆前视图片上具有尺寸相同的S×S个栅格单元。

3.根据权利要求2所述的一种车道线检测方法，其特征在于，所述分类分支head网络进行如下处理，得到栅格单元的车道线类别的置信度：

将输入的特征层的大小由 双线性插值到，、、分别代表特征层的高、宽以及通道数；

将大小为的特征层输入由四个3×3卷积核所组成的堆叠卷积层，预测每个栅格单元上是否有车道线，输出空间为，其中每个元素代表相应栅格单元包含车道线的概率。

4.根据权利要求1或3所述的一种车道线检测方法，其特征在于，所述车道线对应的标签包括图片中每一条车道线的回归框以及每一条车道线的多边形的顶点集合。

5.根据权利要求4所述的一种车道线检测方法，其特征在于，训练所述模型的损失函数为focal loss和dice loss，其中：

所述focal loss用于优化分类分支head网络的损失函数；

所述dice loss用于优化分割分支head网络的损失函数。

6.根据权利要求5所述的一种车道线检测方法，其特征在于，所述步骤S103进一步包括：

将每个栅格单元的置信度与预设的第一阈值进行比较，过滤掉不含车道线的栅格单元。

7.根据权利要求6所述的一种车道线检测方法，其特征在于，所述步骤S104进一步包括：

从过滤后的栅格单元中取置信度最大的预定数量的栅格单元，对所取栅格单元对应的车道线预测分割掩码二值化。

8.根据权利要求7所述的一种车道线检测方法，其特征在于，所述步骤S104通过以下步骤对车道线预测分割掩码进行二值化：

将车道线预测分割掩码上的每个像素值与预设的第二阈值进行比较，若像素值大于或等于所述第二阈值，则修改该像素值为1，否则，修改该像素值为0。