申请/专利权人：深圳赛安特技术服务有限公司

申请日：2020-12-18

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN112633127B

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/46;G06V10/56;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.01.07#实质审查的生效;2021.04.09#公开

摘要：本发明涉及人工智能，揭露一种基于图像识别的公交车道检测方法，包括：获得车道的原始输入图像；构建特征抽取网络，抽取原始输入图像的图像特征；所述特征抽取网络的输出的图像特征执行多次CBL模块的操作和卷积操作获得一种尺度的特征图；所述特征抽取网络的不同中间层分别执行多次CBL模块操作、卷积、上采样、特征融合操作，获得至少三种不同尺度的特征图；在至少四种尺度的特征图上采用锚框的方法进行公交车道的监测和识别；将特征图上对应的公交车道坐标映射为原始输入图像上的坐标，从而实现原始输入图像的公交车道检测。还提供一种装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明提高困难场景下公交车道识别的准确率和召回率。

主权项：1.一种基于图像识别的公交车道检测方法，包括：获得车道的原始输入图像；构建特征抽取网络，抽取原始输入图像的图像特征，所述图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征中的一个或多个，所述特征抽取网络包括多个CBResX模块，所述CBResX模块包括ResX模块、两个CBL模块和CBM模块，ResX模块与一个CBL模块串联再与另外一个CBL模块并联拼接后与CBM模块连接，所述CBL模块指的是依次执行卷积、批归一化处理和激活操作的运算过程，所述ResX模块包括CBL模块和X个残差模块,所述残差模块指的是执行多个CBL模块操作与原始输入相加的运算过程，所述CBM模块指的是依次执行卷积、批归一化处理、与CBL模块不同的另一种激活操作的运算过程；所述特征抽取网络的输出的图像特征执行多次CBL模块的操作和卷积操作获得一种尺度的特征图；所述特征抽取网络的不同中间层分别执行多次CBL模块操作、卷积、上采样、特征融合操作，获得至少三种不同尺度的特征图；在至少四种尺度的特征图上采用锚框的方法进行公交车道的监测和识别；将特征图上对应的公交车道坐标映射为原始输入图像上的坐标，从而实现原始输入图像的公交车道检测；其中，所述特征抽取网络为DarkNet68，具有67个卷积层，包括CBL模块、CBRes1模块、CBRes2模块、CBRes8模块、CBRes8模块和CBRes4模块；其中，CBRes4模块的输出执行5层CBL模块的操作、1层CBL模块的操作和卷积操作获得第一尺度特征图；CBRes2模块、CBRes8模块、CBRes8模块和CBRes4模块分别执行1层CBL模块的操作和上采样与原始输出特征融合后分别执行5层CBL模块的操作、1层CBL模块的操作和卷积操作获得第二尺度特征图、第三尺度特征图和第四尺度特征图；所述第一尺度特征图、第二尺度特征图、第三尺度特征图和第四尺度特征图的尺度分别为8*8、16*16、32*32和64*64。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳赛安特技术服务有限公司 基于图像识别的公交车道检测方法、装置及介质

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