【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及自動(dòng)駕駛，尤其涉及一種利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法。
技術(shù)介紹
1、車道線識(shí)別在自動(dòng)駕駛中至關(guān)重要，其可以幫助系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和跟蹤車道標(biāo)記，確保車輛始終在車道中心行駛，從而提高行車安全性。通過(guò)準(zhǔn)確識(shí)別車道線，系統(tǒng)能夠有效預(yù)防車道偏離，輔助車輛決策如變道或超車，并與其他自動(dòng)駕駛功能協(xié)作，優(yōu)化駕駛體驗(yàn)和整體安全性。
2、然而在現(xiàn)實(shí)中，車道線可能并不清晰，尤其是在城市中的車道線，部分車道線可能被其他車輛遮擋，或者在某些道路上并未設(shè)置車道線。這些因素都可能影響車道線識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。目前針對(duì)當(dāng)前車道線識(shí)別中存在的問(wèn)題，技術(shù)路線多采用結(jié)合高精度地圖和實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)(如gps)來(lái)獲取道路幾何拓?fù)湫畔⒌慕鉀Q方案。
3、然而，經(jīng)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，結(jié)合高精度地圖和實(shí)時(shí)定位存在以下問(wèn)題：
4、(1)地圖更新不及時(shí)。高精度地圖需要定期更新，如果地圖數(shù)據(jù)過(guò)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致車道線識(shí)別不準(zhǔn)確；
5、(2)地圖覆蓋范圍有限。有些區(qū)域的道路，如園區(qū)、鄉(xiāng)間小道并沒(méi)有在地圖中包含車道線信息；
6、(3)對(duì)實(shí)時(shí)定位精度依賴度高。定位導(dǎo)致的誤差會(huì)影響車道線信息，致使車道線識(shí)別不準(zhǔn)；
7、(4)道路數(shù)據(jù)更迭。高精度地圖無(wú)法實(shí)時(shí)反映諸如臨時(shí)道路的變化，如施工或事故等，導(dǎo)致地圖與實(shí)際情況不符。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于上述，本專利技術(shù)旨在提供一種利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，以解決前述提及的技術(shù)問(wèn)題。
2、本專
3、本專利技術(shù)提供了一種利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其中包括：
4、分別利用第一訓(xùn)練集以及第二訓(xùn)練集，對(duì)應(yīng)構(gòu)建第一視覺(jué)生成模型以及第二視覺(jué)生成模型；
5、獲取待標(biāo)注圖片，判斷圖片中是否存在異常車道線；
6、將存在異常車道線的圖片輸入至所述第一視覺(jué)生成模型，得到車道線擴(kuò)展圖片，在所述車道線擴(kuò)展圖片中異常車道線被修復(fù)；
7、將不存在異常車道線的圖片和/或所述車道線擴(kuò)展圖片，輸入至所述第二視覺(jué)生成模型，生成若干張車道線預(yù)測(cè)圖片；
8、對(duì)車道線擴(kuò)展圖片、車道線預(yù)測(cè)圖片進(jìn)行標(biāo)注；
9、利用標(biāo)注后的圖片構(gòu)建車道線檢測(cè)模型，并使用車道線檢測(cè)模型檢測(cè)實(shí)際輸入圖片中的車道線；
10、結(jié)合前后幀的檢測(cè)結(jié)果對(duì)當(dāng)前幀的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。
11、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，將第二視覺(jué)生成模型的輸出結(jié)果反向送入第一視覺(jué)生成模型中進(jìn)行修復(fù)處理。
12、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，對(duì)第一視覺(jué)生成模型的輸出結(jié)果進(jìn)行缺陷判斷，若判定存在缺陷則再次送入第一視覺(jué)生成模型進(jìn)行擴(kuò)展。
13、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，利用多場(chǎng)景及多光照條件下的真實(shí)車道線圖像構(gòu)建所述第一訓(xùn)練集，所述第一訓(xùn)練集中的圖片包含車道線異常情況。
14、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，利用含有時(shí)間序列信息的真實(shí)車道線圖像構(gòu)建所述第二訓(xùn)練集，所述第二訓(xùn)練集中的圖片包含在連續(xù)時(shí)間段內(nèi)狀態(tài)變化的車道線情況。
15、在其中至少一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述評(píng)價(jià)包括如下評(píng)分維度的若干種組合：距離一致性評(píng)分、形狀一致性評(píng)分、平滑性評(píng)分以及特征匹配評(píng)分。
16、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的主要設(shè)計(jì)構(gòu)思在于，基于深度學(xué)習(xí)視覺(jué)模型，提出聯(lián)想學(xué)習(xí)+時(shí)序控制的車道線識(shí)別方案。具體地，在訓(xùn)練階段，利用視覺(jué)生成模型修復(fù)異常車道線圖片并預(yù)測(cè)稀有或難以捕捉的車道線圖片，以人機(jī)耦合的方式提高車道線標(biāo)注的準(zhǔn)確率和效率；在實(shí)際推理階段，引入時(shí)序概念，結(jié)合前后幀時(shí)序信息，提出對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)的機(jī)制。本專利技術(shù)有效地對(duì)檢測(cè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)及泛化，并提高了車道線檢測(cè)結(jié)果的魯棒性和準(zhǔn)確性，從而能夠解決自動(dòng)駕駛應(yīng)用中車道線識(shí)別的諸多問(wèn)題。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，將第二視覺(jué)生成模型的輸出結(jié)果反向送入第一視覺(jué)生成模型中進(jìn)行修復(fù)處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，對(duì)第一視覺(jué)生成模型的輸出結(jié)果進(jìn)行缺陷判斷，若判定存在缺陷則再次送入第一視覺(jué)生成模型進(jìn)行擴(kuò)展。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，利用多場(chǎng)景及多光照條件下的真實(shí)車道線圖像構(gòu)建所述第一訓(xùn)練集，所述第一訓(xùn)練集中的圖片包含車道線異常情況。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，利用含有時(shí)間序列信息的真實(shí)車道線圖像構(gòu)建所述第二訓(xùn)練集，所述第二訓(xùn)練集中的圖片包含在連續(xù)時(shí)間段內(nèi)狀態(tài)變化的車道線情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1～5任一項(xiàng)所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，所述評(píng)價(jià)包括如下評(píng)分維度的若干種組合：距離一致性評(píng)分
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，將第二視覺(jué)生成模型的輸出結(jié)果反向送入第一視覺(jué)生成模型中進(jìn)行修復(fù)處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，對(duì)第一視覺(jué)生成模型的輸出結(jié)果進(jìn)行缺陷判斷，若判定存在缺陷則再次送入第一視覺(jué)生成模型進(jìn)行擴(kuò)展。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用泛化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的車道線檢測(cè)模型推理優(yōu)化方法，其特征在于，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：尹興科，葉浩，吳瓊，徐瑞雪，梁子鎮(zhèn)，李夢(mèng)飛，王高邁，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：安徽江淮汽車集團(tuán)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
還沒(méi)有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。