道路场景中三维车道的检测及平面表示制造技术

一种车辆、用于操作车辆的系统以及用于导航车辆的方法。系统包括传感器以及多层卷积神经网络。传感器生成指示车辆的道路场景的图像。多层卷积神经网络通过第一处理路径由图像生成多个特征映射，投影多个特征映射中的至少一个到与道路场景的限定坐标系相关的限定平面上以获得至少一个投影特征映射，在第二处理路径中对至少一个投影特征映射进行卷积以获得最终特征映射，以及由最终特征映射确定车道信息。控制系统使用车道信息调节车辆的操作。

Detection and plane representation of 3D Lane in road scene

【技术实现步骤摘要】
道路场景中三维车道的检测及平面表示引言本公开涉及道路场景中车道的检测。普通技术依赖于基于机器的系统和技术来检测道路场景中的车道。此类系统和技术可以利用机器学习框架来分别推断图像域中的道路元素。然后，应用启发法或其他类型的经验建模来将这些道路元素组合成道路场景中的一条车道或一组车道。此外，此类系统和技术通常采用独立传感器方法，其利用限定类型的传感模式(相机传感、LIDAR传感等)来检测一组车道。通常在每个传感模式都完成车道之后，对各个传感模式中检测到的各组车道检测进行融合。车道的检测和/或表示不仅很大程度上取决于应用于一组检测到的道路元素的启发法类型，而且后验融合传感器数据会降低检测和/或表示的保真度。车道检测和/或表示的保真度差可能使在道路上行驶的车辆的自动或自主操作复杂化或妨碍其自动或自主操作。因此，期望提供用于检测道路场景中的车道的技术。
技术实现思路
在一个示例性实施例中，公开了一种用于导航车辆的方法。获取图像，图像指示在车辆的传感器处的道路场景。通过多层卷积神经网络的第一处理路径由图像生成多个特征映射。投影特征映射中的至少一个到与道路场景的限定坐标系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于导航车辆的方法，包括：/n获取图像，所述图像指示在所述车辆的传感器处的道路场景；/n通过多层卷积神经网络的第一处理路径由所述图像生成多个特征映射；/n投影所述特征映射中的至少一个到与所述道路场景的限定坐标系相关的限定平面上以获得至少一个投影特征映射；/n在所述多层卷积神经网络的第二处理路径中对所述至少一个投影特征映射进行卷积以获得最终特征映射；以及/n由所述最终特征映射确定车道信息。/n

【技术特征摘要】
20181113 US 16/1890781.一种用于导航车辆的方法，包括：
获取图像，所述图像指示在所述车辆的传感器处的道路场景；
通过多层卷积神经网络的第一处理路径由所述图像生成多个特征映射；
投影所述特征映射中的至少一个到与所述道路场景的限定坐标系相关的限定平面上以获得至少一个投影特征映射；
在所述多层卷积神经网络的第二处理路径中对所述至少一个投影特征映射进行卷积以获得最终特征映射；以及
由所述最终特征映射确定车道信息。


2.如权利要求1所述的方法，其中，所述图像还包括多个图像，所述方法还包括：对所述多个图像中的每一个应用所述第一处理路径以获得所述图像中的每一个的所述多个特征映射，投影所述多个特征映射到所述限定平面上，对所述投影特征映射进行组合，以及对组合投影特征映射进行卷积。


3.如权利要求1所述的方法，其中，所述多层卷积神经网络包括编码器-解码器网络。


4.如权利要求1所述的方法，其中，所述最终特征映射是水平不变的，并且确定车道信息还包括确定所述车道的三维表示。


5.如权利要求1所述的方法，其中，投影所述特征映射中的至少一个包括对所述特征映射中的至少一个进行单应性变换。


6.一种用...

【专利技术属性】
技术研发人员：D·李维，N·加尼特，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US