[发明专利]车辆行驶区域识别方法及装置

权利要求书

1.一种车辆行驶区域识别方法，其特征在于，包括：

采集目标输入图像，进行特征提取，输出分辨率小于所述目标输入图像的特征向量；

将所述特征向量进行多个传递方向的运算，生成第一运算向量；所述多个传递方向包括：相对的第一垂直方向与第二垂直方向、及相对的第一水平方向与第二水平方向；

将所述第一运算向量进行多个传递方向的运算，生成第二运算向量；

将特征提取过程中的浅层特征值及所述第一运算向量、第二运算向量整合生成输出向量，所述浅层特征值的分辨率大于所述特征向量、小于所述目标输入图像；

将所述输出向量进行上采样处理，输出与所述目标输入图像相对应的车辆行驶区域识别结果。

2.根据权利要求1所述的车辆行驶区域识别方法，其特征在于，所述将所述特征向量进行多个传递方向的运算，生成第一运算向量，包括：

根据所述特征向量沿第一垂直方向及第二垂直方向进行RNN运算，并进行拼接，得到垂直运算结果，所述第一垂直方向与第二垂直方向反向；

根据所述特征向量沿第一水平方向及第二水平方向进行RNN运算，并进行拼接，得到水平运算结果，所述第一水平方向与第二水平方向反向；

将所述垂直运算结果及水平运算结果进行拼接，并将拼接后的运算结果进行卷积运算，得到所述第一运算向量。

3.根据权利要求1所述的车辆行驶区域识别方法，其特征在于，所述将所述第一运算向量进行多个传递方向的运算，生成第二运算向量，包括：

根据所述第一运算向量沿第一垂直方向及第二垂直方向进行RNN运算，并进行拼接，得到垂直运算结果，所述第一垂直方向与第二垂直方向反向；

根据所述第一运算向量沿第一水平方向及第二水平方向进行RNN运算，并进行拼接，得到水平运算结果，所述第一水平方向与第二水平方向反向；

将所述垂直运算结果及水平运算结果进行拼接，并将拼接后的运算结果进行卷积运算，得到所述第二运算向量。

4.根据权利要求1所述的车辆行驶区域识别方法，其特征在于，还包括：

根据所述车辆行驶区域识别结果确定当前行驶区域及其他行驶区域的优先级；

根据所述当前行驶区域及其他行驶区域的优先级判断各行驶区域的可行驶状态；

根据所述当前行驶区域及其他行驶区域的优先级及所述可行驶状态确定是否切换行驶区域。

5.根据权利要求1所述的车辆行驶区域识别方法，其特征在于，在所述采集目标输入图像，进行特征提取，输出分辨率小于所述目标输入图像的特征向量的步骤之前，所述方法还包括：

获取训练输入图像，所述训练输入图像中标注有表征行驶区域的像素分类标注信息；

根据所述训练输入图像进行特征提取，输出分辨率小于所述训练输入图像的训练特征向量；

根据第一初始权重参数将所述训练特征向量进行多个传递方向的运算，生成第一运算向量；

根据第二初始权重参数将所述第一运算向量进行多个传递方向的运算，生成第二运算向量；

将特征提取过程中的第二浅层特征值及所述第一运算向量、第二运算向量整合生成训练输出向量，所述第二浅层特征值的分辨率大于所述训练特征向量、小于所述训练输入图像；

将所述训练输出向量进行上采样处理，输出与所述训练输入图像相对应的训练车辆行驶区域识别结果，所述训练车辆行驶区域识别结果中包含像素分类信息；

根据所述像素分类标注信息及所述像素分类信息计算交叉熵损失；

判断所述交叉熵损失是否小于预设阈值；

如果所述交叉熵损失小于所述预设阈值，将所述第一初始权重参数及第二初始权重参数确定为用于图像区域识别的神经网络的权重参数。