[发明专利]一种车道线的处理方法和系统在审
申请号: | 202210390074.5 | 申请日: | 2022-04-14 |
公开(公告)号: | CN114898310A | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 张永昌;何哲琪;张雨;邱忠营;赵富旺 | 申请(专利权)人: | 苏州轻棹科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/56 | 分类号: | G06V20/56;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/22;G06N3/04 |
代理公司: | 北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11539 | 代理人: | 戴燕 |
地址: | 215100 江苏省苏州市相城区高铁新城青*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车道 处理 方法 系统 | ||
1.一种车道线的处理方法,其特征在于,所述方法包括:
接收第一图像;
基于特征提取主干网络对所述第一图像进行三级特征提取处理得到对应的一级、二级特征图像;
基于关键点检测网络根据所述一级、二级特征图像进行车道线起始点检测处理得到对应的第二图像;所述第二图像包括多个第一起始点;
基于车道线识别网络对所述第二图像中以各个所述第一起始点为起始位置的车道线进行识别处理得到对应的第一车道线像素点序列;
根据各个所述第一车道线像素点序列在所述第二图像上进行车道线标记。
2.根据权利要求1所述的车道线的处理方法,其特征在于,
所述特征提取主干网络的网络结构为特征金字塔网络结构,由自底而上的下采样残差网络侧和自顶而下的上采样特征提取网络侧构成;所述下采样残差网络侧自底而上包括第一、第二和第三级采样网络层;所述上采样特征提取网络侧自顶而下包括第三、第二和第一级特征提取层;所述第一、第二和第三级采样网络层顺次连接;所述第三、第二和第一级特征提取层顺次连接;所述第一级采样网络层还与所述第一级特征提取层连接;所述第二级采样网络层还与所述第二级特征提取层连接;所述第三级采样网络层还与所述第三级特征提取层连接。
3.根据权利要求2所述的车道线的处理方法,其特征在于,所述基于特征提取主干网络对所述第一图像进行三级特征提取处理得到对应的一级、二级特征图像,具体包括:
将所述第一图像输入所述特征提取主干网络;
并由所述特征提取主干网络的所述第一级采样网络层,按指定特征维度对所述第一图像进行降采样特征维度拓展生成对应的一级采样图像;并由所述第二级采样网络层,对所述一级采样图像进行降采样残差运算生成对应的二级采样图像;并由所述第三级采样网络层,对所述二级采样图像进行降采样残差运算生成对应的三级采样图像;
并由所述第三级特征提取层,对所述三级采样图像进行特征提取处理生成对应的三级特征图像;并由所述第二级特征提取层,对所述三级特征图像进行上采样,并对上采样图像与所述二级采样图像进行图像融合,并对融合图像进行特征提取处理生成对应的所述二级特征图像;并由所述第一级特征提取层,对所述二级特征图像进行上采样,并对上采样图像与所述一级采样图像进行图像融合,并对融合图像进行特征提取处理生成对应的所述一级特征图像;并将所述一级、二级特征图像输出。
4.根据权利要求1所述的车道线的处理方法,其特征在于,
所述关键点检测网络由顺次连接的第一卷积网络模块、第二卷积网络模块、关键点识别模块和图像融合模块组成;所述第一卷积网络模块的卷积核大小为3、步长为1、填充为1;所述第二卷积网络模块的卷积核大小为3、步长为1、填充为1;所述第二卷积网络模块的输出图像为热力图像,其输出图像特征维度为1。
5.根据权利要求4所述的车道线的处理方法,其特征在于,所述基于关键点检测网络根据所述一级、二级特征图像进行车道线起始点检测处理得到对应的第二图像,具体包括:
将所述一级、二级特征图像输入所述关键点检测网络;
并由所述关键点检测网络的所述第一卷积网络模块,对所述二级特征图像进行卷积运算生成对应的第一卷积图像;
并由所述第二卷积网络模块,对所述第一卷积图像进行卷积运算生成对应的第一热力图;
并由所述关键点识别模块,对所述第一热力图进行关键点识别得到多个第一关键点;
并由所述图像融合模块,按所述一级特征图像的尺寸对所述第一热力图进行图像放大生成对应的第二热力图;并在放大后的所述第二热力图上,将与放大前各个所述第一关键点匹配的像素点作为对应的第二关键点;并在所述一级特征图像上,将各个所述第二关键点对应的像素点记为所述第一起始点,并将各个所述第一起始点的像素值设为预设的起始点像素值;并将修改后的所述一级特征图像作为对应的所述第二图像输出。
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