道路识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种道路识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对目标图像进行道路检测，得到目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值；基于目标道路检测值确定各个目标像素点对应的像素变换值，将像素变换值按照像素点排列顺序进行排列，得到目标图像对应的变换图像；确定变换图像中目标像素点相对于变换图像中的参考像素点的变换值变化信息，基于变换值变化信息确定目标图像中道路对应的边缘像素；基于边缘像素识别得到目标图像中的目标道路。采用本方法能够提高道路识别的准确度。本申请提供的道路识别方法中可以利用基于人工智能的神经网络模型对目标图像进行道路检测。本方法应用于导盲场景中，可以提高盲人行走的安全性。人行走的安全性。人行走的安全性。

【技术实现步骤摘要】
道路识别方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种道路识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着道路的不断建设，道路的数量不断增多，道路之间的关系也越来越复杂，实时并准确的掌握道路的分布情况对移动在道路上的车辆或用户具有重要的意义。例如，对于行驶在道路上的车辆，掌握道路的分布情况可以指导车辆正确的行驶，对于行走在道路上的用户，掌握道路的分布情况可以指导用户正确的行走。
[0003]目前，识别道路的方法有很多，例如可以利用基于人工智能的神经网络模型对图像进行检测，得到图像中的道路信息。
[0004]然而，现有的道路识别的方法存在不能准确识别道路的情况，导致道路识别的准确度较低。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高道路识别的准确度的道路识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]一种道路识别方法，所述方法包括：获取待进行道路识别的目标图像；对所述目标图像进行道路检测，得到所述目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值；基于所述目标道路检测值确定所述目标图像中各个目标像素点对应的像素变换值，将所述目标像素点对应的像素变换值按照像素点排列顺序进行排列，得到所述目标图像对应的变换图像；确定所述变换图像中所述目标像素点相对于所述变换图像中的参考像素点的变换值变化信息，基于所述变换值变化信息确定所述目标图像中道路对应的边缘像素；基于所述边缘像素识别得到所述目标图像中的目标道路。
[0007]一种道路识别装置，所述装置包括：目标图像获取模块，用于获取待进行道路识别的目标图像；道路检测值得到模块，用于对所述目标图像进行道路检测，得到所述目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值；变换图像得到模块，用于基于所述目标道路检测值确定所述目标图像中各个目标像素点对应的像素变换值，将所述目标像素点对应的像素变换值按照像素点排列顺序进行排列，得到所述目标图像对应的变换图像；边缘像素确定模块，用于确定所述变换图像中所述目标像素点相对于所述变换图像中的参考像素点的变换值变化信息，基于所述变换值变化信息确定所述目标图像中道路对应的边缘像素；目标道路得到模块，用于基于所述边缘像素识别得到所述目标图像中的目标道路。
[0008]在一些实施例中，所述道路检测值得到模块包括：目标用户类型获取单元，用于获取所述目标图像所对应的目标用户类型；第一道路检测模型获取单元，用于获取所述目标用户类型所对应的已训练的道路检测模型，所述已训练的道路检测模型是利用所述目标用户类型所对应的目标训练图像进行训练得到的；第一道路检测值得到单元，用于将所述目
标图像输入到所述已训练的道路检测模型中进行道路检测，得到所述目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值。
[0009]在一些实施例中，得到所述已训练的道路检测模型的道路检测模型得到模块包括：目标用户类型确定单元，用于确定待训练的道路检测模型所对应的目标用户类型；第一目标训练图像得到单元，用于从候选训练图像集合中获取多个所述目标用户类型所对应的候选训练图像，作为目标训练图像；像素标签值得到单元，用于获取所述目标训练图像中道路所对应的道路位置，基于所述道路位置确定所述目标训练图像中各个训练像素点对应的像素标签值；道路检测模型得到单元，用于基于所述目标训练图像以及所述像素标签值对所述待训练的道路检测模型进行训练，得到已训练的道路检测模型。
[0010]在一些实施例中，得到所述目标训练图像的目标训练图像得到模块包括：道路行为信息获取单元，用于获取目标用户类型对应的目标用户的道路行为信息；移动控制信息生成单元，用于基于所述道路行为信息生成虚拟用户对应的移动控制信息；第二目标训练图像得到单元，用于利用所述移动控制信息控制所述虚拟用户沿着道路进行移动，获取所述虚拟用户在移动过程中采集到的图像，作为所述目标训练图像。
[0011]在一些实施例中，所述变换图像得到模块包括：道路像素点得到单元，用于基于所述目标道路检测值，从所述目标图像的各个目标像素点中获取满足道路检测值筛选条件的目标像素点，作为道路像素点；像素变换值得到单元，用于将道路对应的道路像素值作为所述道路像素点对应的像素变换值，以及将屏蔽像素值作为所述目标图像中非道路像素点所对应的像素变换值。
[0012]在一些实施例中，所述边缘像素确定模块包括：当前像素点获取单元，用于从所述变换图像的各个像素点中获取当前像素点；参考像素点得到单元，用于从所述变换图像中获取当前像素点的邻接像素点，基于所述邻接像素点确定当前像素点对应的参考像素点；变换值变化信息得到单元，用于获取当前像素点与当前像素点对应的参考像素点之间的变换值差异，基于所述变换值差异得到当前像素点相对于参考像素点的变换值变化信息。
[0013]在一些实施例中，当前像素点的参考像素点包括在多个像素排列方向的邻接像素点，所述变换值变化信息包括变换值变化度以及变换值变化方向角；所述变换值变化信息得到单元，还用于基于当前像素点的像素变换值与当前像素点在各个像素排列方向上的参考像素点的像素变换值，得到当前像素点在各个所述像素排列方向所对应的变换值差异；结合各个所述像素排列方向所对应的变换值差异确定当前像素点相对于参考像素点的变换值变化度以及变换值变化方向角。
[0014]在一些实施例中，所述变换值变化信息得到单元，还用于对当前像素点在各个所述像素排列方向所对应的变换值差异进行统计运算，得到所述变换值变化度；将当前像素点在各个所述像素排列方向所对应的变换值差异作为对应像素排列方向上的方向边的边长度，基于所述边长度确定连接所述方向边的连接边的角度，将所述角度作为所述变换值变化方向角。
[0015]在一些实施例中，所述变换值变化信息包括变换值变化度以及变换值变化方向角，所述边缘像素确定模块包括：候选像素点得到单元，用于从所述变换图像的各个像素点中获取满足变化度筛选条件的像素点，作为候选像素点；对比变换值变化度得到单元，用于获取所述候选像素点在所述变换值变化方向角上的对比变换值变化度；变化度差异得到单
元，用于确定所述候选像素点的变换值变化度相对于所述对比变换值变化度的变化度差异；边缘像素得到单元，用于当所述变化度差异大于变化度差异阈值时，将所述候选像素点作为所述目标图像中道路对应的边缘像素。
[0016]在一些实施例中，所述边缘像素为多个，所述目标道路得到模块包括：当前边缘线确定单元，用于确定所述边缘像素所对应的当前边缘线，确定当前边缘线与参考位置的当前边缘线距离，确定当前边缘线与预设的参考方向线的当前边缘线夹角；道路边缘线得到单元，用于将当前边缘线距离与当前边缘线夹角作为待调整的当前边缘线参数，对各个当前边缘线的当前边缘线参数进行调整，直至满足参数调整停止条件，将满足参数调整条件的当前边缘线参数所对应的边缘方向线作为所述目标图像中的道路对应的道路边缘线，所述参数调整停止条件包括各个边缘线距离之间的差异小于距离差异阈值或各个边缘线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待进行道路识别的目标图像；对所述目标图像进行道路检测，得到所述目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值；基于所述目标道路检测值确定所述目标图像中各个目标像素点对应的像素变换值，将所述目标像素点对应的像素变换值按照像素点排列顺序进行排列，得到所述目标图像对应的变换图像；确定所述变换图像中所述目标像素点相对于所述变换图像中的参考像素点的变换值变化信息，基于所述变换值变化信息确定所述目标图像中道路对应的边缘像素；基于所述边缘像素识别得到所述目标图像中的目标道路。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行道路检测，得到所述目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值包括：获取所述目标图像所对应的目标用户类型；获取所述目标用户类型所对应的已训练的道路检测模型，所述已训练的道路检测模型是利用所述目标用户类型所对应的目标训练图像进行训练得到的；将所述目标图像输入到所述已训练的道路检测模型中进行道路检测，得到所述目标图像中各个目标像素点对应的目标道路检测值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，得到所述已训练的道路检测模型的步骤包括：确定待训练的道路检测模型所对应的目标用户类型；从候选训练图像集合中获取多个所述目标用户类型所对应的候选训练图像，作为目标训练图像；获取所述目标训练图像中道路所对应的道路位置，基于所述道路位置确定所述目标训练图像中各个训练像素点对应的像素标签值；基于所述目标训练图像以及所述像素标签值对所述待训练的道路检测模型进行训练，得到已训练的道路检测模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，得到所述目标训练图像的步骤包括：获取目标用户类型对应的目标用户的道路行为信息；基于所述道路行为信息生成虚拟用户对应的移动控制信息；利用所述移动控制信息控制所述虚拟用户沿着道路进行移动，获取所述虚拟用户在移动过程中采集到的图像，作为所述目标训练图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标道路检测值确定所述目标图像中各个目标像素点对应的像素变换值包括：基于所述目标道路检测值，从所述目标图像的各个目标像素点中获取满足道路检测值筛选条件的目标像素点，作为道路像素点；将道路对应的道路像素值作为所述道路像素点对应的像素变换值，以及将屏蔽像素值作为所述目标图像中非道路像素点所对应的像素变换值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述变换图像中所述目标像素点相对于所述变换图像中的参考像素点的变换值变化信息包括：
从所述变换图像的各个像素点中获取当前像素点；从所述变换图像中获取当前像素点的邻接像素点，基于所述邻接像素点确定当前像素点对应的参考像素点；获取当前像素点与当前像素点对应的参考像素点之间的变换值差异，基于所述变换值差异得到当前像素点相对于参考像素点的变换值变化信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当前像素点的参考像素点包括在多个像素排列方向的邻接像素点，所述变换值变化信息包括变换值变化度以及变换值变化方向角；所述获取当前像素点与当前像素点对应的参考像素点之间的变换值差异，基于所述变换值差异得到当前像素点相对于参考像素点的变换值变化信息包括：基于当前像素点的像素变换值与当前像素点在各个像素排列方向上的参考像素点的像素变换值，得到当前像素点在各个所述像素排列方向所对应的变换值差异；结合各个所述像素排列方向所对应的变换值差异确定当前像素点相对于参考像素点的变换值变化度以及变换值变化方向角。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述结合各个所述像素排列方向所对应的变换值差异确定当前像素点相对于参考像素点的变换值变化度以及变换值变化方向角包括：对当前像素点在各个所述像素排列方向所对应的变换值差异进行统计运算，得到所述变换值变化度；将当前像素点在各个所述像素排列方向所对应的变换值差异作为对应像素排列方向上的方向边...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴歌，张甜，唐梦云，刘水生，涂思嘉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：