一种基于多尺度运算的弯道识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多尺度运算的弯道识别方法及系统，方法包括：基于多个尺度将道路矢量线数据投影成图像；基于深度学习方法从所述图像中识别出弯道目标框；对于道路矢量线数据，基于多尺度加滑动窗口的方式计算曲率，基于计算的曲率识别弯道区间；对检测的弯道目标框和识别的弯道区间，进行融合处理，获取识别的最终弯道区间。本发明专利技术结合基于深度学习的方法和基于曲率运算的方法，分别使用多尺度运算的方式，改善弯道识别方法的效果。改善弯道识别方法的效果。改善弯道识别方法的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多尺度运算的弯道识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及弯道识别领域，更具体地，涉及一种基于多尺度运算的弯道识别方法及系统。

技术介绍

[0002]弯道常出现在道路连接匝道、盘山公路等道路中，由于弯道路段道路有转弯半径不断变化、上下倾斜、左右倾斜这些现象，需要驾驶员在弯道路段适当减速，格外谨慎驾驶。在汽车高级辅助驾驶系统中就提供了弯道预警功能来辅助驾驶员提前获取弯道信息。弯道预警功能依赖于对弯道位置的正确识别。
[0003]现有的弯道识别方法可以简单按照是否依赖于道路铺设设施分为两类。一类是通过接收道路铺设设备发射的信号来识别弯道起始和结束位置，这类方法对于道路设施的建设依赖度高，在经济欠发达地区道路设施建设不够完善，此类方法就会失效。另一类方法是不依赖道路设施建设的方法。有通过行车记录的图像数据中检测车道线，再通过车道线的直线、曲线拟合来识别弯道。
[0004]这类仅通过图像检测车道线弯道的方法的劣势在于，图像数据是透视投影，透视投影下的直线、曲线表现与真实道路有差异，并且图像在雨天、黑夜等状况下可信度会降低。这类方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度运算的弯道识别方法，其特征在于，包括：基于多个尺度将道路矢量线数据投影成图像；基于深度学习方法从所述图像中识别出弯道目标框；对于道路矢量线数据，基于多尺度加滑动窗口的方式计算曲率，基于计算的曲率识别弯道区间；对检测的弯道目标框和识别的弯道区间，进行融合处理，获取识别的最终弯道区间。2.根据权利要求1所述的弯道识别方法，其特征在于，所述基于多个尺度将道路矢量线数据投影成图像，包括：将道路矢量线数据按照多个不同尺度的长度距离阈值均匀切分为对应的序列矢量线，得到多个序列矢量线；将每一个序列矢量线分别正射投影成图像，并记录投影时的投影参数Para，获取图像集合。3.根据权利要求2所述的弯道识别方法，其特征在于，所述基于深度学习方法从所述图像中识别出弯道目标框，包括：对所述图像集合中的每一张图像，利用预设深度学习检测网络对其中的弯道目标框进行识别；根据每一个序列矢量线对应的投影参数Para，将识别的每一个弯道目标框反算回投影前的坐标系，得到弯道目标框集合。4.根据权利要求1所述的弯道识别方法，其特征在于，对于道路矢量线数据，基于多尺度加滑动窗口的方式计算曲率，基于计算的曲率识别弯道区间，包括：对道路矢量线上的一点P2，向前检索预设距离d，取到矢量线上一点P1，向后检索相同预设距离d，取到矢量线上一点P3；根据三点位置，求解所在圆的半径；从道路矢量线起始位置开始，遍历执行到道路矢量线的结束位置，获取圆半径集合，并对所有圆半径进行平滑处理；基于计算的圆半径，识别弯道区间。5.根据权利要求4所述的弯道识别方...

【专利技术属性】
技术研发人员：惠念，李汉玢，王璇，刘圆，罗跃军，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：