基于感兴趣区域特征聚集的车道线检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202210088292.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114445800A | 公开（公告）日 | 2022-05-06 |
| 申请公布号 | CN114445800A | 申请公布日 | 2022-05-06 |
| 分类号 | G06V20/58（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郑途;黄亦非;刘洋;唐文剑;杨政;何晓飞 | 申请（专利权）人 | 杭州飞步科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人 | 林超 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市西湖区西溪路525号B楼135室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于感兴趣区域特征聚集的车道线检测方法。输入道路图片并用卷积神经网络提取图片特征，投影图片特征上提取得车道线特征；每个车道线特征，在车道线特征上进行信息传递得到强化特征；建模车道线特征和图片全局特征间关系，聚集得到图片全局特征；预测道路图片中车道线位置和分类；训练上述车道线检测模型，重复步骤利用损失函数进行优化直到收敛；对实时待测的道路图片输入训练后的车道线检测模型得到道路图片中的车道线位置。本发明方法建模了车道线的特征信息以及聚集了全局的特征信息，更好感知环境信息来检测车道线，大幅提升了车道线检测的效果，提升车道线的特征提取能力和精度。 |
