申请/专利权人：浙江华锐捷技术有限公司

申请日：2020-12-01

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112613344B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V10/56;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.06.18#著录事项变更;2021.04.23#实质审查的生效;2021.04.06#公开

摘要：本发明提供了一种车辆占道检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，该方法包括：将原始图像输送至深度学习全卷积网络，以提取路面上多个车道的粗粒度掩膜，并根据所述粗粒度掩膜生成二值化特征图；在所述二值化特征图中初步确定属于目标颜色的车道，通过幂函数曲线拟合以提取精细车道，并统计各车道的颜色，再将各车道的二值化亮点转换到HSV彩色空间，使用Kmeans算法对车道进行颜色聚类，以鉴别出属于目标颜色的目标车道；根据所述原始图像中车辆的3D信息定位所述车辆所处的车道，以判断所述车辆是否处于所述目标车道内；若所述车辆处于所述目标车道内，则对所述车辆进行标记。本发明能够解决现有技术识别准确度低、车道范围判断不准确的问题。

主权项：1.一种车辆占道检测方法，其特征在于，包括：将原始图像输送至深度学习全卷积网络，以提取路面上多个车道的粗粒度掩膜，并根据所述粗粒度掩膜生成二值化特征图；在所述二值化特征图中通过幂函数曲线拟合以提取精细车道，将各车道二值化点对应的原始彩色图像中的点转换到HSV彩色空间，使用Kmeans算法对车道进行颜色聚类，以鉴别出属于目标颜色的目标车道；包括，采用广度优先搜索算法，在所述粗粒度掩膜中提取若干个二值化点集，采用幂函数拟合算法，拟合车道线方程；将每一个车道二值化点对应的原始彩色图像中的点转换到HSV彩色空间；使用Kmeans算法对车道进行颜色聚类以获取集合结果；根据所述集合结果统计车道颜色信息，并根据几何位置关系，对车道进行排序，将相邻两个车道线均为目标颜色的车道确定为候选车道；提取候选车道的ROI图像，进行透视变换，统一转换为矩形图像，通过卷积神经网络进行目标车道二分类，以鉴别出属于目标颜色的目标车道；根据所述原始图像中车辆的3D信息定位所述车辆所处的车道，以判断所述车辆是否处于所述目标车道内；若所述车辆处于所述目标车道内，则对所述车辆进行标记。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江华锐捷技术有限公司 车辆占道检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD