本申请涉及一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将包含车道线的待检测图像输入车道线检测模型，得到第一结果图像；对待检测图像进行至少一次第一变动操作，得到每次第一变动操作各自对应的预处理图像；将每一预处理图像分别输入车道线检测模型，得到第二结果图像；对每一第二结果图像分别进行第二变动操作，得到第三结果图像；将第一结果图像与至少一个第三结果图像进行融合，得到车道线检测结果。本申请提供的方案，由于检测过程中综合分析了待检测图像在不同变动状态下的识别结果，车道线检测结果更加准确、可靠，无需调整车道线检测模型的模型结构和模型参数，更加易于实现。更加易于实现。更加易于实现。
【技术实现步骤摘要】
车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质
[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、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶领域中，准确的获知周围环境信息对安全驾驶至关重要，其中，实时的车道线检测可以使车辆确定自身的实时位置，对偏离车道的驾驶状态及时做出调整，以保证车辆行驶安全。
[0003]相关技术中，车道线检测通常基于语义分割网络搭建的车道线检测模型实现，通过语义分割的方式从输入车道线检测模型的待检测图像中识别车道线的位置。
[0004]考虑到自动驾驶安全性的问题，自动驾驶场景中对车道线检测精度要求越来越高，为了提高车道线的检测精度，一般需要对车道线检测模型的模型结构或者模型参数做出调整，而调整模型结构或者模型参数对研发人员来说难度较大，较为耗时耗力。
技术实现思路
[0005]为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够更加便捷、高效的提高车道线的检测精度。
[0006]本申请第一方面提供一种车道线检测方法，该方法包括：
[0007]将包含车道线的待检测图像输入车道线检测模型，得到所述车道线检测模型输出的第一结果图像，其中，所述车道线检测模型是通过对待检测图像样本进行机器学习得到的；
[0008]对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，得到每次第一变动操作各自对应的预处理图像，其中，所述第一变动操作包括旋转操作和/或翻转操作；
[0009]将每一所述预处理图像分别输入所述车道线检测模型，得到每一所述预处理图像各自对应的第二结果图像；
[0010]对每一所述第二结果图像分别进行第二变动操作，得到每一所述第二结果图像各自对应的第三结果图像，其中，所述第二变动操作与所述第一变动操作方向相反；
[0011]将所述第一结果图像与至少一个所述第三结果图像进行融合，得到所述待检测图像对应的车道线检测结果；
[0012]其中，所述第一结果图像、所述第二结果图像以及所述第三结果图像均包括对所述待检测图像中车道线进行标记的初步检测结果。
[0013]根据本申请提供的车道线检测方法，所述对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，包括：
[0014]随机确定每次第一变动操作各自对应的变动参数，其中，所述变动参数包括变动角度以及变动方向；
[0015]将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作。
[0016]根据本申请提供的车道线检测方法，所述对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，包括：
[0017]获取所述待检测图像中车道线所在区域，并确定所述车道线检测模型对应的车道线的理想识别区域；
[0018]基于所述车道线所在区域以及所述理想识别区域，确定每次第一变动操作各自对应的变动参数，其中，所述变动参数包括变动角度以及变动方向；
[0019]将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作。
[0020]根据本申请提供的车道线检测方法，基于所述车道线所在区域以及所述理想识别区域，确定每次第一变动操作各自对应的变动参数，包括：
[0021]以所述车道线所在区域中任一关键点为变动起点、以所述理想识别区域中任一关键点为变动终点，确定每次第一变动操作各自对应的变动方向以及变动角度；
[0022]将每次第一变动操作各自对应的变动方向以及变动角度，作为每次第一变动操作各自对应的变动参数。
[0023]根据本申请提供的车道线检测方法，当所述第一变动操作包括旋转操作时，所述将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作，包括：
[0024]以所述待检测图像中任一图像点为旋转中心，将所述待检测图像至少按照第一变动方向旋转第一变动角度，得到每次旋转操作各自对应的预处理图像。
[0025]根据本申请提供的车道线检测方法，当所述第一变动操作包括翻转操作时，所述将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作，包括：
[0026]以过所述待检测图像的任一直线为翻转轴，将所述待检测图像至少按照第二变动方向翻转第二变动角度，得到每次翻转操作各自对应的预处理图像。
[0027]根据本申请提供的车道线检测方法，所述将所述第一结果图像与至少一个所述第三结果图像进行融合，包括：
[0028]求取所述第一结果图像与至少一个所述第三结果图像之间相对应的像素点的平均像素值；
[0029]根据所有像素点的平均像素值，得到所述第一结果图像与至少一个所述第三结果图像的融合结果。
[0030]本申请第二方面提供一种车道线检测装置，该装置包括：
[0031]第一处理模块，用于将包含车道线的待检测图像输入车道线检测模型，得到所述车道线检测模型输出的第一结果图像，其中，所述车道线检测模型是通过对待检测图像样本进行机器学习得到的；
[0032]第二处理模块，用于对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，得到每次第一变动操作各自对应的预处理图像，其中，所述第一变动操作包括旋转操作和/或翻转操作；
[0033]第三处理模块，用于将每一所述预处理图像分别输入所述车道线检测模型，得到每一所述预处理图像各自对应的第二结果图像；
[0034]第四处理模块，用于对每一所述第二结果图像分别进行第二变动操作，得到每一所述第二结果图像各自对应的第三结果图像，其中，所述第二变动操作与所述第一变动操作方向相反；
[0035]第五处理模块，用于将所述第一结果图像与至少一个所述第三结果图像进行融合，得到所述待检测图像对应的车道线检测结果；
[0036]其中，所述第一结果图像、所述第二结果图像以及所述第三结果图像均包括对所述待检测图像中车道线进行标记的初步检测结果。
[0037]本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
[0038]处理器；以及
[0039]存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
[0040]本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
[0041]本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0042]在对待检测图像进行车道线检测的过程中，除了将待检测图像输入车道线检测模型得到第一结果图像之外，还对待检测图像做第一变动操作，并根据第一变动操作后的预处理图像得到第二结果图像，再对第二结果图像做第二变动操作以使得到的第三结果图像与第一结果图像对应，最后将第三结果图像与第一结果图像融合，得到车道线检测结果，由于检测过程中综合分析了待检测图像在不同变动状态下车道线检测模型的识别结果，得到的车道线检测结果更加准确、可靠，且该检测过程无需调整车道线检测模型的模型结构和模型参数，相较于通过模型改进的方式提高检测精度的方案，节省人力物力，更加易于实现。<本文档来自技高网...
【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，包括：将包含车道线的待检测图像输入车道线检测模型，得到所述车道线检测模型输出的第一结果图像，其中，所述车道线检测模型是通过对待检测图像样本进行机器学习得到的；对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，得到每次第一变动操作各自对应的预处理图像，其中，所述第一变动操作包括旋转操作和/或翻转操作；将每一所述预处理图像分别输入所述车道线检测模型，得到每一所述预处理图像各自对应的第二结果图像；对每一所述第二结果图像分别进行第二变动操作，得到每一所述第二结果图像各自对应的第三结果图像，其中，所述第二变动操作与所述第一变动操作方向相反；将所述第一结果图像与至少一个所述第三结果图像进行融合，得到所述待检测图像对应的车道线检测结果；其中，所述第一结果图像、所述第二结果图像以及所述第三结果图像均包括对所述待检测图像中车道线进行标记的初步检测结果。2.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，包括：随机确定每次第一变动操作各自对应的变动参数，其中，所述变动参数包括变动角度以及变动方向；将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作。3.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行至少一次第一变动操作，包括：获取所述待检测图像中车道线所在区域，并确定所述车道线检测模型对应的车道线的理想识别区域；基于所述车道线所在区域以及所述理想识别区域，确定每次第一变动操作各自对应的变动参数，其中，所述变动参数包括变动角度以及变动方向；将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作。4.根据权利要求3所述的车道线检测方法，其特征在于，基于所述车道线所在区域以及所述理想识别区域，确定每次第一变动操作各自对应的变动参数，包括：以所述车道线所在区域中任一关键点为变动起点、以所述理想识别区域中任一关键点为变动终点，确定每次第一变动操作各自对应的变动方向以及变动角度；将每次第一变动操作各自对应的变动方向以及变动角度，作为每次第一变动操作各自对应的变动参数。5.根据权利要求2或3所述的车道线检测方法，其特征在于，当所述第一变动操作包括旋转操作时，所述将所述待检测图像按照所述变动参数做至少一次第一变动操作，包括：以所述待检测图像中任一...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟鹏飞，朱磊，贾双成，郭杏荣，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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