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申请/专利权人：无锡车联天下信息技术有限公司
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172747A
主分类号：G06V20/56
分类号：G06V20/56;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本申请提供的一种基于鱼眼摄像头的车道线与可行驶区域分割方法，基于轻量化的EfficientViT结构构建特征提取模型,在车道线分割分支内设置可变形卷积Deformableconvolution结构学习车道线方向，可变形卷积自适应地为每个卷积核学习一个偏移量，并将偏移量加到原有的卷积核上，改变每个卷积核的采样位置，使可变形卷积更适用于车道线方向的学习，进而实现学习车道线方向，同时设计于保证车道线分割连续性的gap损失函数，使得分割出来的车道线更加完整及连续；最后车道区域分类分支中，基于特征提取模型提取到的图像特征和区域分割结果，对待识别道路图像提取区域特征，最终根据每个区域的区域特征对该区域的类型进行判断。
主权项：1.一种基于鱼眼摄像头的车道线与可行驶区域分割方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：通过鱼眼摄像头采集图像，对获取到的图像进行矫正，得到待识别道路图像；S2：设计多分支的特征判断网络；所述特征判断网络包括：特征提取模型、车道线分割分支和车道区域分类分支；基于轻量化的EfficientViT结构构建所述特征提取模型，所述特征提取模型输出待识别道路图像的特征送入所述车道线分割分支中；所述车道线分割分支中，基于可变形卷积Deformableconvolution结构学习车道线方向，然后对车道线以及车道线之间的区域进行分割，输出：车道线类型、车道线分割结果以及区域分割结果；所述车道线分割分支的分割结果送入到所述车道区域分类分支中；所述车道区域分类分支中，使用普通卷积convolution基于待识别道路图像和所述区域分割结果，实现对待识别道路图像提取区域特征，再根据车道线类型和区域特征，对每个区域分割结果对应的区域类型进行判断，同时输出每个区域的区域范围；S3：待识别道路图像输入到训练好的所述特征判断网络后，输出待识别道路图像的最终分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡车联天下信息技术有限公司 一种基于鱼眼摄像头的车道线与可行驶区域分割方法
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