一种车道线检测方法、车道线检测装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种车道线检测方法、车道线检测装置及计算机存储介质，所述车道线检测方法包括：将待检测图像输入车道线检测模型，提取待检测图像的车道线特征；获取车道线特征中各像素点的前景通道标识符；提取所述前景通道标识符为第一预设值的目标像素点；根据所述目标像素点的其他通道标识符确定待检测图像的车道线预测类型；按照所述待检测图像的车道线预测类型和车道线真实类型对所述车道线检测模型进行训练。通过上述方式，首先提取前景通道标识符为第一预设值的目标像素点，再根据目标像素点的其他通道标识符确定待检测图像的车道线预测类型，充分考虑车道线目标在图像中的先验信息，能够生成更准确的车道线预测结果与更短的推理时间。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像检测，特别是涉及一种车道线检测方法、车道线检测装置以及计算机存储介质。

技术介绍

1、近年来，由于新能源汽车产业的迅速扩张，智能驾驶技术也迎来了急速发展时期，而车道线检测任务作为智能辅助巡航系统中至关重要的一环，无论是常用的车道居中保持功能，车道偏离警告功能，相机在线标定功能，还是更进阶的高速\城区智能辅助驾驶功能，对于车道线检测的准确性都有着非常高的感知需求。

2、在车道线检测领域中，当前基于深度学习的车道线检测方法主要分为两类，基于语义分割的车道线检测方法与基于关键点检测的车道线检测方法，基于语义分割的车道线检测方法通常更加准确且可以预测多类别、任意数量车道线，基于关键点检测的车道线检测方法通常相比于基于语义分割的方法速度更快，但只能预测固定数量车道线，如何权衡速度与精度是领域内棘手的问题。此外无论是基于语义分割的方法还是基于关键点的方法，当前的方案都没有充分利用到车道线这一目标在驾驶场景中潜在的先验信息，极大的影响了感知精度。

技术实现思路

1、本申请提供了一种车道线检测方法、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车道线检测方法，其特征在于，所述车道线检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述车道线预测类型包括车道线预测类别，其中，所述车道线预测类别包括白虚线、白实线、双白虚线、双白实线、黄虚线、黄实线、双黄虚线，和/或双黄实线。

3.根据权利要求2所述的车道线检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的车道线检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种车道线检测方法，其特征在于，所述车道线检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述车道线预测类型包括车道线预测类别，其中，所述车道线预测类别包括白虚线、白实线、双白虚线、双白实线、黄虚线、黄实线、双黄虚线，和/或双黄实线。

3.根据权利要求2所述的车道线检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的车道线检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周晨，许晗，
申请(专利权)人：浙江零跑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：