[发明专利]一种基于语义分割的车道线状标识物检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于语义分割的车道线状标识物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线状标识物的灰度值标签提取其二值化图；所述车道线状标识物包括横向线状标识物和纵向线状标识物；

S2、提取二值化图中每个车道线状标识物的轮廓，并保存轮廓点；

S3、根据轮廓点将不同的车道线状标识物填充不同的灰度值，统计每个目标的像素坐标集合；

S4、根据每个车道线状标识物目标的像素坐标集合，提取车道线状标识物的中轴线，并取中轴线的前后两点坐标作为矢量化结果进行输出。

2.根据权利要求1所述的基于语义分割的车道线状标识物检测方法，其特征在于，所述步骤S4，还包括：将位于同一直线上且连接后长度不超过预设阈值的两条或多条中轴线进行连接合并处理，并取合并后的中轴线的前后两点坐标作为矢量化结果进行输出。

3.根据权利要求1所述的基于语义分割的车道线状标识物检测方法，其特征在于，步骤S1包括：

初始化语义分割模型；

标注训练数据集中的车道线状标识物；

使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；

将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；

根据车道线状标识物的灰度值标签从所述mask图中提取车道线状标识物的二值化图。

4.根据权利要求1所述的基于语义分割的车道线状标识物检测方法，其特征在于，步骤S2中采用OpenCV工具提取二值化图中每个车道线状标识物的轮廓，并保存轮廓点。

5.根据权利要求1所述的基于语义分割的车道线状标识物检测方法，其特征在于，步骤S4包括：

按照横坐标或纵坐标是否相同将每个车道线状标识物目标的像素坐标集合划分多个子集合；

针对按照横坐标相同划分的子集合，在每一子集合中对纵坐标取平均值，则每一横坐标x1对应一个纵坐标平均值y1’，将多个(x1,y1’)连接成车道线状标识物的中轴线，并取中轴线的两个端点坐标作为横向线状标识物的矢量化结果进行输出；

针对按照纵坐标相同划分的子集合，在每一子集合中对横坐标取平均值，则每一纵坐标y2对应一个横坐标平均值x2’，将多个(x2’,y2)连接成车道线状标识物的中轴线，并取中轴线的两个端点坐标作为纵向线状标识物的矢量化结果进行输出。

6.根据权利要求5所述的基于语义分割的车道线状标识物检测方法，其特征在于，步骤S4还包括：

将所述中轴线的两个端点坐标作为矩形框的两条相对边线的中点，并将所述中轴线拟合成一个包裹所述车道线状标识物的矩形框作为矢量化结果进行输出。

7.一种基于语义分割的车道线状标识物检测系统，其特征在于，包括：

语义分割模块，用于训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线状标识物的灰度值标签提取其二值化图；所述车道线状标识物包括横向线状标识物和纵向线状标识物；

轮廓提取模块，用于提取二值化图中每个车道线状标识物的轮廓，并保存轮廓点；

统计模块，用于根据轮廓点将不同的车道线状标识物填充不同的灰度值，统计每个目标的像素坐标集合；

中轴线提取模块，用于根据每个车道线状标识物目标的像素坐标集合，提取车道线状标识物的中轴线，并取中轴线的前后两点坐标作为矢量化结果进行输出。

8.根据权利要求7所述的基于语义分割的车道线状标识物检测系统，其特征在于，所述中轴线提取模块包括合并连接模块，用于将位于同一直线上且连接后长度不超过预设阈值的两条或多条中轴线进行连接合并处理，并取合并后的中轴线的前后两点坐标作为矢量化结果进行输出。