【技术实现步骤摘要】
一种车道线检测方法及装置
[0001]本申请涉及自动驾驶领域,尤其涉及一种车道线检测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的快速发展,自动驾驶技术也成为了热门研究方向之一。自动驾驶技术中占据重要地位的技术难关是控制车辆在规定车道上正常安全行驶。为了保证车辆在规定车道上行驶,需要对车道线进行检测,得到车辆所在车道的车道线信息,后续根据车道线信息,车辆控制系统规划车辆行驶轨迹,并且根据该车辆行驶轨迹,确定车辆的行驶方向,以便车辆按照该车辆行驶轨迹正常行驶。
[0003]因此,获取全面的车道线信息对于自动驾驶而言非常重要,现在急需一种能够获取较多车道线信息的方法。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种车道线检测方法及装置,能够获取较多的车道线信息,为自动驾驶的车辆提供较为全面的车道信息。
[0005]本申请实施例提供一种车道线检测方法,所述方法包括:
[0006]获取目标图像;
[0007]将所述目标图像输入至车道线检测模型,得到所述目标图像中目标车道线的位置及 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车道线检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标图像;将所述目标图像输入至车道线检测模型,得到所述目标图像中目标车道线的位置及其属性信息,所述车道线检测模型是利用训练图像和训练图像中的车道线位置及其属性信息训练得到的。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车道线位置包括第一车道线的位置和第二车道线的位置,所述属性信息包括第一信息和第二信息;所述将所述目标图像输入至车道线检测模型,得到所述目标图像中车道线位置及其属性信息包括:将所述目标图像输入至车道线检测模型,得到所述目标图像中第一车道线的位置和第一车道线对应的第一信息以及第二车道线的位置和第二车道线对应的第二信息。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取多个训练图像,所述训练图像被标注车道线位置及其属性信息;将所述训练图像输入至车道线检测模型,得到所述训练图像中车道线位置及其属性信息;确定所述被标注车道线位置和所述车道线检测模型输出得到的车道线位置之间差距最小的模型损失函数;利用所述模型损失函数更新所述车道线检测模型,以便更新后的车道线检测模型输出更新后的车道线位置及其属性信息。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述车道线检测模型包括分类器和车道线位置检测模型;所述利用所述模型损失函数更新所述车道线检测模型,以便更新后的车道线检测模型输出更新后的车道线位置及其属性信息包括:利用所述模型损失函数同时更新所述车道线位置检测模型和分类器,以便更新后的车道线位置检测模型输出更新后的车道线位置,更新后的分类器输出更新后的车道线位置对应的属性信息。5.根据权利要求1
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4任意一项所述的方法,其特征在于,所述属性信息至少包括车道线颜色和车...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵维刚,李超,
申请(专利权)人:天津天瞳威势电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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