[发明专利]一种车道线形点串提取方法和装置在审
申请号: | 201811649999.7 | 申请日: | 2018-12-31 |
公开(公告)号: | CN109886081A | 公开(公告)日: | 2019-06-14 |
发明(设计)人: | 熊迹;刘奋;罗跃军 | 申请(专利权)人: | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人: | 廉海涛 |
地址: | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 训练数据 车道线 二值化 方法和装置 分支译码器 聚类算法 实例数据 分割 车道 译码器 车道线信息 功能分割 形状信息 训练阶段 原始图像 输出 编码器 上采样 加载 推理 嵌入 融合 图片 | ||
1.一种车道线形点串提取方法,其特征在于,包括:
获取道路原始图像,提取所述道路原始图像中的二值化分割信息和实例信息;所述二值化分割信息中包括背景信息和车道线信息,所述实例信息包括车道线分类信息;
将所述二值化分割信息和所述实例信息融合后进行聚类,得到实例化目标数据,获取所述实例化目标数据的二值化数据,并获取所述二值化数据的最优连通域的周长,对所述周长进行多边形拟合处理,得到车道线形点串。
2.根据权利要求1所述的车道线形点串提取方法,其特征在于,提取所述道路原始图像中的二值化分割信息和实例信息前,还包括:
获取原始图像训练数据、实例训练数据和二值化训练数据,并基于编码器进行训练,得到用于提取所述道路原始图像中的二值化分割信息和实例信息的编码器。
3.根据权利要求1所述的车道线形点串提取方法,其特征在于,获取原始图像训练数据、实例训练数据和二值化训练数据,具体包括:
获取已标注车道线的原始图片,对所述原始图片进行增广,并调整原始图片大小,得到用于训练的原始图像训练数据、实例训练数据和二值化训练数据。
4.根据权利要求2所述的车道线形点串提取方法,其特征在于,所述编码器包括resnet编码器和pspnet编码器;
所述resnet编码器包括50层的网络层,训练参数为batch_size=4,decay_rate=0.1,epoch=80000,训练的类别为2,验证集的参数为:batch_size=4;
所述pspnet编码器包括至少4种不同尺度的池化核。
5.根据权利要求2所述的车道线形点串提取方法,其特征在于,提取所述道路原始图像中的二值化分割信息和实例信息,具体包括:
基于所述编码器提取所述道路原始图像中的二值化分割信息和实例信息;基于嵌入式译码单元输出道路原始图像的实例信息,基于分割式译码单元输出道路原始图像的二值化分割信息。
6.根据权利要求1所述的车道线形点串提取方法,其特征在于,将所述二值化分割信息和所述实例信息融合后进行聚类,具体包括:
将所述二值化分割信息和所述实例信息融合,并基于dbsan聚类算法进行聚类,以得到所述二值化分割信息的实例化目标数据。
7.根据权利要求1所述的车道线形点串提取方法,其特征在于,并获取所述二值化数据的最优连通域的周长,具体包括:
对所述实例化目标数据进行连通域分析,去掉小于面积阈值的连通域,得到实例化目标数据的最优连通域,并计算所述最优连通域的周长。
8.一种车道线形点串提取装置,其特征在于,包括:
第一模块,用于获取道路原始图像,提取所述道路原始图像中的二值化分割信息和实例信息;所述二值化分割信息中包括背景信息和车道线信息,所述实例信息包括车道线分类信息;
第二模块,用于将所述二值化分割信息和所述实例信息融合后进行聚类,得到实例化目标数据,获取所述实例化目标数据的二值化数据,并获取所述二值化数据的最优连通域的周长,对所述周长进行多边形拟合处理,得到车道线形点串。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉中海庭数据技术有限公司,未经武汉中海庭数据技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811649999.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。