申请/专利权人：上海保隆汽车科技(武汉)有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117690107A

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V20/70;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明涉及车辆技术领域，提供了一种车道边线识别方法和装置。所述方法包括：对图像数据进行多边形标注获取原始特征图，将原始特征图按照预设比例分配分别获取训练集、验证集和测试集；构建初始PIDNet模型；初始PIDNet模型中包括：多个CBL结构、积分分支、比例分支、微分分支、第一边缘融合模块、上采样模块和损失函数；使用训练集、验证集、测试集以及损失函数对所述初始PIDNet模型进行训练，得到训练完成的PIDNet模型，使用训练完成的PIDNet模型进行车道边线的识别。本发明使用多边形标注提高数据标注的精度，并在PIDNet模型通过设置多个分支，分别提取不同的特征信息，并最终对不同的特征信息进行处理，以减少模型训练和识别过程中的特征损失，提高车道边线识别的精度。

主权项：1.一种车道边线识别方法，其特征在于，包括：对图像数据进行多边形标注获取原始特征图，将所述原始特征图按照预设比例分配分别获取训练集、验证集和测试集；构建初始PIDNet模型，所述初始PIDNet模型中包括：多个CBL结构、积分分支、比例分支、微分分支、第一边缘融合模块和上采样模块；所述多个CBL结构用于对输入初始PIDNet模型的原始特征图进行下采样得到第一特征图；所述积分分支用于对第一特征图进行语义特征提取，得到语义特征图；其中，所述语义特征图包括第一语义特征图、第二语义特征图和第三语义特征图；所述比例分支用于结合所述第一语义特征图和所述第二语义特征图，对第一特征图进行细节特征提取，得到细节特征图；所述微分分支用于结合所述第一语义特征图和所述第二语义特征图，对第一特征图进行边界特征提取，得到边界特征图；其中，所述边界特征图通过对第一特征图、所述第一语义特征图和所述第二语义特征图进行边缘注意力引导融合得到；所述第一边缘融合模块用于对所述第三语义特征图、所述细节特征图和所述边界特征图进行边缘注意力引导融合，得到特征图Stage4；所述上采样模块用于对所述特征图Stage4进行上采样得到原始特征图的预测结果；使用所述训练集、验证集、测试集以及预设的损失函数对所述初始PIDNet模型进行训练，得到训练完成的PIDNet模型，使用所述训练完成的PIDNet模型进行车道边线的识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海保隆汽车科技(武汉)有限公司 一种车道边线识别方法和装置

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