深度学习的高速公路车道结构化方法、存储介质及设备
基本信息
| 申请号 | CN202111450048.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114120284A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114120284A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06V20/58（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐宏浩;朱文佳;陶诗德 | 申请（专利权）人 | 安徽百诚慧通科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 合肥天明专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 苗娟 |
| 地址 | 230088安徽省合肥市高新区望江西路800号创新产业园B3楼7层北跨（707-710室） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明的一种基于深度学习的高速公路车道结构化方法、存储介质及设备，其中方法通过计算机设备执行以下步骤，使用训练好的模型对高速公路图片数据进行车道线检测，将高速公路的实线、虚线、护栏进行分类，并将检测结果保存下来；模型训练包括以下步骤：获取高速公路视频设备所采集的视频数据并抽帧；对抽帧出来的图片数据进行筛选；对筛选好的数据进行车道线数据标注；使用深度学习网络进行模型训练；使用深度学习模型检测车道线，并对车道线进行分类。本发明通过对高速公路车道线进行检测后，对检测后的图像数据进行结构化解析，得到车道数量，车道线类型，可以有效辅助高速公路监控系统无法及时判断车道是否有违法行为。 |
