申请/专利权人：西电芜湖研究院有限责任公司

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117789146A

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种自动驾驶场景下面向车辆道路行驶的视觉检测方法，包括下列步骤：步骤一：图像输入到UFLD深度神经网络中获得车道线像素坐标，转换像素坐标为相机坐标系下的车道线坐标；步骤二：采用EMA优化方法和Mix‑up优化方法优化坐标质量，进而拟合车道线二次曲线方程，并将拟合结果输入到运动控制模块，实现车道保持功能；步骤三：将图像数据传入到MonoFlex深度神经网络，得到图像数据中障碍物的3D检测框信息；步骤四：采用SORT目标追踪算法追踪障碍物车辆并预判其运动行为，完成车辆安全行驶。本发明仅通过单目相机完成了车道线检测和障碍物检测及跟踪，从而实现车辆在道路上自动驾驶。

主权项：1.一种自动驾驶场景下面向车辆道路行驶的视觉检测方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤一：通过车载前方单目相机获得图像之后，输入到UFLD深度神经网络中获得车道线像素坐标，转换像素坐标为相机坐标系下的车道线坐标；步骤二：对车道线相机坐标系下坐标采用EMA优化方法和Mix-up优化方法优化坐标质量，进而拟合车道线二次曲线方程，并将拟合结果输入到运动控制模块，实现车道保持功能；步骤三：在将图像数据输入到UFLD深度神经网络的同时，将图像数据传入到MonoFlex深度神经网络，得到图像数据中障碍物的3D检测框信息；步骤四：获得3D检测框信息后，采用SORT目标追踪算法，追踪障碍物车辆并预判其运动行为，完成车辆安全行驶；所述SORT目标追踪算法将障碍物的3D检测框和经过卡尔曼滤波器处理得到的追踪框进行特征匹配，目标匹配采用匈牙利算法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西电芜湖研究院有限责任公司 一种自动驾驶场景下面向车辆道路行驶的视觉检测方法

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