一种车道线的检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种车道线的检测方法、装置及设备。该方案可以包括：获取图像采集设备采集的道路图像信息；对图像信息按照行列方式进行划分，得到多个划分后的区域；采用残差网络模型对各个区域进行识别，得到属于同一车道线的车道线像素点；对属于同一车道线的车道线像素点进行拟合，得到一条车道线的像素信息。信息。信息。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线的检测方法、装置及设备


[0001]本申请涉及计算机数据处理
，尤其涉及一种车道线的检测方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]车道线一般为细长结构，在真实场景中由于遮挡、磨损等出现不连续性，需要算法根据全局信息进行细节定位的推理；在使用场景下，车道线的检测需要在低算力的硬件设备上达到快速高效，并能够为驾驶辅助系统提供准确可使用的数据结果。现阶段的深度学习方式虽然检测准确率高，但由于其使用大量的网络层，参数多，检测速度有限，需要高算力的硬件设备。在低算力的硬件上比较难以实现。

技术实现思路

[0003]本说明书实施例提供一种车道线的检测方法、装置及设备，以解决现有的检测车道线的方法存在的在低运算力的硬件上比较难以实现的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0005]本说明书实施例提供的一种车道线的检测方法，可以包括：
[0006]获取图像采集设备采集的道路图像信息；
[0007]对所述图像信息按照行列方式进行划分，得到多个划分后的区域；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线的检测方法，其特征在于，包括：获取图像采集设备采集的道路图像信息；对所述图像信息按照行列方式进行划分，得到多个划分后的区域；采用残差网络模型对各个所述区域进行识别，得到属于同一车道线的车道线像素点；对所述属于同一车道线的车道线像素点进行拟合，得到一条车道线的像素信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：采用车载摄像头以设定频率拍摄道路图像信息；对所述道路图像信息进行归一化处理；将处理后的道路图像信息调整至设定尺寸；将所述设定尺寸的道路图像信息输入残差网络模型；所述残差网络模型中的卷积层参数被调整至32、64、128以及256。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像信息按照行列方式进行划分，具体包括：沿所述图像信息的列方向将所述图像信息的划分为96列；沿所述图像信息的行方向将所述图像信息的划分为6行。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用残差网络模型对各个所述区域进行识别，具体包括：采用残差网络模型对各个所述区域进行识别，得到多个含有车道线的区域；对所述多个所述含有车道线的区域进行分类，得到至少一组属于同一车道线的区域组合；对所述属于同一车道线的区域组合中的各个区域进行计算，得到所述区域组合中各个区域中的车道线像素点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对多个所述含有车道线的区域进行分类，具体包括：根据各个所述区域的行列位置，将归属于所述图像信息中连续N列的区域确定为属于同一车道线的区域。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宁，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：