申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2020-08-21

公开（公告）日：2020-11-17

公开（公告）号：CN111950498A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开

摘要：本发明公开一种基于端到端实例分割的车道线检测方法及装置，该方法步骤包括：获取待检测图像，对图像中各像素进行实例特征编码，获取得到实例特征图；对获取的待检测图像进行语义分割，将车道线的像素从背景中提取出来；预测每一条车道线上的所需关键点，并从提取的实例特征图中对应关键点所在位置处提取出每条车道线的代表性特征，得到各条车道线的代表特征组合；将代表特征组合作为动态分类权重，并与提取的实例特征图进行全连接操作，得到每一个像素的实例分类结果，实现车道线检测。本发明具有实现方法简单、计算量小、检测效率高以及检测性能好、任务扩展性好等优点。

主权项：1.一种基于端到端实例分割的车道线检测方法，其特征在于，步骤包括：实例特征嵌入：获取待检测图像，利用余弦相似度的度量方式对获取的待检测图像中各像素进行实例特征编码，获取得到实例特征图；车道线语义分割：对获取的待检测图像进行语义分割，将车道线的像素从背景中提取出来；关键点预测：预测每一条车道线上的所需关键点，并从提取的所述实例特征图中对应所述关键点所在位置处提取出每条车道线的代表性特征，得到各条车道线的代表特征组合；实例分类：将所述代表特征组合作为全连接权重，并与提取的所述实例特征图进行全连接操作，得到每一个像素的实例分类结果，实现车道线检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于端到端实例分割的车道线检测方法及装置

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