道路信息识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种道路信息识别方法、装置及存储介质，属于道路交通领域。在本申请实施例中，将鱼眼图的道路分割检测结果图和第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，进而根据融合检测结果图，获取道路信息。由于对鱼眼图进行分割检测时，对存在高度信息的元素的识别较为准确，对俯视图进行分割检测时，对存在结构性和全局信息的元素的捕捉能力更强，所以通过融合鱼眼图的道路分割检测结果和俯视图的道路分割检测结果，可以将鱼眼图检测得到的更为准确的存在高度信息的元素和俯视图检测得到的更为准确的存在结构性和全局信息的元素进行融合，从而减少道路信息识别中的漏分割与误分割以及漏检测与误检测，提升了道路信息检测的准确性。信息检测的准确性。信息检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
道路信息识别方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及道路交通领域，特别涉及一种道路信息识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在智能驾驶领域，车辆的安全驾驶依赖于准确的道路信息。基于此，对道路中车道线、道路标志、可行驶区域、路沿以及车辆当前所处的道路场景等道路信息的识别就变得尤为重要。
[0003]相关技术中，首先利用车载相机进行图像采集，得到鱼眼图，然后通过对鱼眼图进行图像语义分割，以得到道路信息，或者将鱼眼图转化为俯视图，然后对俯视图进行图像语义分割来得到道路信息。
[0004]然而，对鱼眼图进行分割时，对具有固定结构性信息的道路元素如车道线、路面标识等会存在一定程度的漏分割或误分割，而对俯视图进行分割时，对于存在高度信息的道路元素如栏杆、墙体等会存在较多的漏分割或误分割，因此，无论通过上述哪种方式进行道路信息的检测，均会出现漏分割和误分割的现象，从而导致最终获得的道路信息不准确。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种道路信息识别方法、装置及存储介质，可以提高获取的道路信息的准确性的问题。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种道路信息识别方法，所述方法包括：
[0007]获取目标车辆采集的多个鱼眼图，以及获取所述多个鱼眼图对应的第一俯视图，所述多个鱼眼图为在多个视角下采集的图像；
[0008]获取所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图；
[0009]将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图；
[0010]根据所述融合检测结果图，获取道路信息。
[0011]可选地，所述获取所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图的道路分割检测结果图，包括：
[0012]对所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图进行图像语义分割，得到每个鱼眼图的分割结果图；
[0013]对每个鱼眼图进行目标检测，得到每个鱼眼图的目标检测结果，所述目标检测结果用于指示相应图像中是否包含目标检测框；
[0014]根据每个鱼眼图的分割结果图和目标检测结果，生成相应鱼眼图的道路分割检测结果图。
[0015]可选地，所述获取所述多个鱼眼图对应的第一俯视图，包括：
[0016]通过坐标转换将所述多个鱼眼图转换至俯视坐标系下，得到所述第一俯视图。
[0017]可选地，所述将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路
分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图，包括：
[0018]通过坐标转换将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图转换至俯视坐标系下，得到第三俯视图；
[0019]将所述第三俯视图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图。
[0020]可选地，所述通过坐标转换将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图转换至俯视坐标系下，得到第三俯视图，包括：
[0021]将每个鱼眼图的道路分割检测结果图转换至所述俯视坐标系下，得到每个鱼眼图对应的俯视子图；
[0022]将所述多个鱼眼图分别对应的俯视子图进行拼接，得到拼接俯视图；
[0023]如果所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图中还包括目标检测框，则将所述目标检测框转换至所述拼接俯视图中，以得到所述第三俯视图。
[0024]可选地，所述道路分割检测结果图中包括每个像素点的类别属性，所述将所述多个鱼眼图分别对应的俯视子图进行拼接，得到拼接俯视图，包括：
[0025]如果第一俯视子图中的第一区域和第二俯视子图中的第二区域为重叠区域，则当所述第一区域和所述第二区域内相同位置上的两个像素点的类别属性不同时，从所述两个像素点中确定类别属性优先级最高的一个像素点；
[0026]将确定的像素点的类别属性作为所述拼接俯视图中对应位置上的像素点的类别属性。
[0027]可选地，所述道路分割检测结果图中包括每个像素点的类别属性，所述将所述第三俯视图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图，包括：
[0028]如果所述第三俯视图中每个像素点表示的距离和所述第一俯视图的道路分割检测结果图中每个像素点表示的距离不同，则对所述第三俯视图中的像素点进行转换，以使转换后的第三俯视图中每个像素点表示的距离与所述第一俯视图的道路分割检测结果图中每个像素点表示的距离相同；
[0029]对于转换后的第三俯视图中在所述第一俯视图的道路分割检测结果图中存在对应的像素点的多个第三像素点，将每个第三像素点的类别属性和对应的像素点的类别属性中优先级最高的类别属性作为对应的像素点的类别属性；
[0030]如果转换后的第三俯视图中还包括目标检测框，则将转换后的第三俯视图中的目标检测框融合至所述第一俯视图的道路分割检测结果图中，以得到所述融合检测结果图。
[0031]可选地，所述融合检测结果图包括每个像素点的类别属性和目标检测框，所述根据所述融合检测结果图，获取道路信息，包括：
[0032]根据所述融合检测结果图中每个像素点的类别属性，识别所述融合检测结果图包含的道路元素，所述道路元素是指与道路具有关联关系的对象；
[0033]根据所述融合检测结果图中每个像素点的类别属性和目标检测框，识别所述目标车辆当前所处的道路场景类别；
[0034]将识别得到的道路元素和所述道路场景类别作为所述道路信息。
[0035]另一方面，提供了一种道路信息识别装置，所述装置包括：
[0036]第一获取模块，用于获取目标车辆采集的多个鱼眼图，以及获取所述多个鱼眼图
对应的第一俯视图，所述多个鱼眼图为在多个视角下采集的图像；
[0037]第二获取模块，用于获取所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图；
[0038]融合模块，用于将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图；
[0039]第三获取模块，用于根据所述融合检测结果图，获取道路信息。
[0040]可选地，所述第二获取模块，包括：
[0041]分割子模块，用于对所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图进行图像语义分割，得到每个鱼眼图的分割结果图；
[0042]检测子模块，用于对每个鱼眼图进行目标检测，得到每个鱼眼图的目标检测结果，所述目标检测结果用于指示相应图像中是否包含目标检测框；
[0043]生成子模块，用于根据每个鱼眼图的分割结果图和目标检测结果，生成相应鱼眼图的道路分割检测结果图。
[0044]可选地，所述第一获取模块，包括：
[0045]第一转换子模块，用于通过坐标转换将所述多个鱼眼图转换至俯视坐标系下，得到所述第一俯视图。
[0046]可选地，所述融合模块，包括：
[0047]第二转换子模块，用于通过坐标转换将所述多个鱼眼图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路信息识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆采集的多个鱼眼图，以及获取所述多个鱼眼图对应的第一俯视图，所述多个鱼眼图为在多个视角下采集的图像；获取所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图；将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图；根据所述融合检测结果图，获取道路信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图的道路分割检测结果图，包括：对所述多个鱼眼图中的每个鱼眼图进行图像语义分割，得到每个鱼眼图的分割结果图；对每个鱼眼图进行目标检测，得到每个鱼眼图的目标检测结果，所述目标检测结果用于指示相应图像中是否包含目标检测框；根据每个鱼眼图的分割结果图和目标检测结果，生成相应鱼眼图的道路分割检测结果图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个鱼眼图对应的第一俯视图，包括：通过坐标转换将所述多个鱼眼图转换至俯视坐标系下，得到所述第一俯视图。4.根据权利要求1
‑
3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到融合检测结果图，包括：通过坐标转换将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图转换至俯视坐标系下，得到第三俯视图；将所述第三俯视图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到所述融合检测结果图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过坐标转换将所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图转换至俯视坐标系下，得到第三俯视图，包括：将每个鱼眼图的道路分割检测结果图转换至所述俯视坐标系下，得到每个鱼眼图对应的俯视子图；将所述多个鱼眼图分别对应的俯视子图进行拼接，得到拼接俯视图；如果所述多个鱼眼图的道路分割检测结果图中还包括目标检测框，则将所述目标检测框转换至所述拼接俯视图中，以得到所述第三俯视图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述道路分割检测结果图中包括每个像素点的类别属性，所述将所述多个鱼眼图分别对应的俯视子图进行拼接，得到拼接俯视图，包括：如果第一俯视子图中的第一区域和第二俯视子图中的第二区域为重叠区域，则当所述第一区域和所述第二区域内相同位置上的两个像素点的类别属性不同时，从所述两个像素点中确定类别属性优先级最高的一个像素点；
将确定的像素点的类别属性作为所述拼接俯视图中对应位置上的像素点的类别属性。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述道路分割检测结果图中包括每个像素点的类别属性，所述将所述第三俯视图和所述第一俯视图的道路分割检测结果图进行融合，得到所述融合检测结果图，包括：如果所述第三俯视图中每个像素点表示的距离和所述第一俯视图的道路分割检测结果图中每个像素点表示的距离不同，则对所述第三俯视图中的像素点进行转换，以使转换后的第三俯视图中每个像素点表示的距离与所述第一俯视图的道路分割检测结果图中每个像素点表示的距离相同；对于转换后的第三俯视图中在所述第一俯视图的道路分割检测结果图中存在对应的像素点的多个第三像素点，将每个第三像素点的类别属性和对应的像素点的类别属性中优先级最高的类别属性作为对应的像素点的类别属性；如果转换后的第三俯视图中还包括目标检测框，则将转换后的第三俯视图中的目标检测框融合至所述第一俯视图的道路分割检测结果图中，以得到所述融合检测结果图。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合检测结果图包括每个像素点的类别属性和目标检测框，所述根据所述融合检测结果图，获取道路信息，包括：根据所述融合检测结果图中每个像素点的类别属性，识别所述融合检测结果图包含的道路元素，所述道路元素是指与道路具有关联关系的对象；根据所述融合检测结果图中每个像素点的类别属性和目标检测框，识别所述目标车辆当前所处的道路场景类别；将识别得到的道路元素和所述道路场景类别作为所述道路信息。9.一种道路信息识别装置，其特征在于，所述装...

【专利技术属性】
技术研发人员：王永宏，屈凯，
申请(专利权)人：上海高德威智能交通系统有限公司，
类型：发明
国别省市：