【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种车道线识别方法及相关设备。
技术介绍
1、车道线检测是无人驾驶或者辅助驾驶场景中的重要技术，车道线检测是指对道路上的交通指示线(即车道线)进行检测。目前，通常采用基于行分类的方法，基于行分类的方法检测速度快，具有实时性，但是这类方法容易因为车道结构的相似性而过拟合，从而导致检测准确率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例公开了一种车道线识别方法及相关设备，解决了车道线检测精度较低的问题。
2、本申请提供一种车道线识别方法，所述方法包括：获取车辆行驶过程中拍摄的第一前景图像，将所述第一前景图像转换为鸟瞰图；在所述鸟瞰图中确定左车道线初始位置以及右车道线初始位置；从所述左车道线初始位置开始，在所述鸟瞰图中移动第一滑动窗口，对于所述第一滑动窗口的每一次移动，根据所述第一滑动窗口在当前位置之前覆盖的非零像素点拟合成第一曲线，根据所述第一曲线以及所述第一滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成第二曲线，其中，所述第一滑动窗口的移动根据所述第一曲线进行动态调整；从所述右车道线初始位置开始，在所述鸟瞰图中移动第二滑动窗口，对于所述第二滑动窗口的每一次移动，根据所述第二滑动窗口在当前位置之前覆盖的非零像素点拟合成第三曲线，根据所述第三曲线以及所述第二滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成第四曲线，其中，所述第二滑动窗口的移动根据所述第三曲线进行动态调整；根据所述第二曲线得到左车道线，根据所述第四曲线得到右车道线。
3、在一些可选的实施方式中
4、在一些可选的实施方式中，所述对所述第一前景图像进行畸变校正，得到第一校正图像，包括：对所述第一前景图像建立图像坐标系，获取所述第一前景图像中每个非零像素点在所述图像坐标系中的第一坐标；获取拍摄所述第一前景图像的相机模组的内参；根据所述内参确定所述第一坐标对应的第二坐标，其中，所述第二坐标是无畸变坐标；计算所述第一坐标与所述第一前景图像的中心坐标点之间的畸变距离；根据所述第一前景图像中每个像素点的灰度值，计算所述第一前景图像的图像复杂度，根据所述图像复杂度确定所述第一前景图像的校正参数；根据预设的平滑处理函数，确定所述畸变距离和所述校正参数对应的平滑处理系数；根据所述平滑处理系数与所述第二坐标对所述第一坐标进行平滑校正，得到所述第一校正图像。
5、在一些可选的实施方式中，所述根据所述平滑处理系数与所述第二坐标对所述第一坐标进行平滑校正，包括：根据所述平滑处理系数确定所述第一坐标的第一权重和所述第二坐标的第二权重；计算所述第一权重和所述第一坐标的第一乘积，以及计算所述第二权重与所述第二坐标的第二乘积；根据所述第一乘积和所述第二乘积之和对所述第一坐标进行平滑校正。
6、在一些可选的实施方式中，所述对所述第一校正图像进行透视变换，包括：将所述第一校正图像中的每个非零像素点作为目标点，利用坐标转换公式对所述目标点进行计算，得到逆透视变换矩阵；利用所述逆透视变换矩阵对所述第一校正图像进行透视变换。
7、在一些可选的实施方式中，所述的车道线识别方法还包括：获取所述车辆行驶过程中拍摄的第二前景图像，所述第二前景图像在所述第一前景图像的下一时刻拍摄；对所述第二前景图像进行畸变校正，得到第二校正图像；根据预设的扩展距离将所述左车道线向第一方向扩展，得到第一边界；根据所述预设的扩展距离将所述右车道线向第二方向扩展，得到第二边界；根据所述第一边界以及所述第二边界在所述第二校正图像上进行区域划分，确定所述第二校正图像中车道线所在的区域。
8、在一些可选的实施方式中，所述根据所述第一曲线以及所述第一滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成第二曲线，包括：获取所述第一曲线对应的非零像素点；计算所述第一滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点的数量；若所述第一滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点的数量大于或等于预设阈值，将所述第一曲线对应的非零像素点与所述第一滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成所述第二曲线。
9、在一些可选的实施方式中，所述根据所述第三曲线以及所述第二滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成第四曲线，包括：获取拟合成所述第三曲线对应的非零像素点；计算所述第二滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点的数量；若所述第二滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点的数量大于或等于预设阈值，将所述拟合成所述第三曲线对应的非零像素点与所述第二滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成所述第四曲线。
10、本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现所述的车道线识别方法。
11、本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的车道线识别方法。
12、本申请提供的车道线识别方法及相关设备，将第一前景图像转换为鸟瞰图，在鸟瞰图中确定左车道线初始位置以及右车道线初始位置，利用第一滑动窗口从左车道线初始位置开始移动，得到左车道线，利用第二滑动窗口从右车道线初始位置开始移动，得到右车道线。本申请能够有效避免检测车道线时出现过拟合的现象，提高车道线识别的准确度。
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1.一种车道线识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述将所述第一前景图像转换为鸟瞰图，包括：
3.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述对所述第一前景图像进行畸变校正，得到第一校正图像，包括：
4.根据权利要求3所述的车道线识别方法，其特征在于，所述根据所述平滑处理系数与所述第二坐标对所述第一坐标进行平滑校正，包括：
5.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述对所述第一校正图像进行透视变换，包括：
6.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述根据所述第一曲线以及所述第一滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成第二曲线，包括：
8.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述根据所述第三曲线以及所述第二滑动窗口在当前位置覆盖的非零像素点拟合成第四曲线，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的车道线识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车道线识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述将所述第一前景图像转换为鸟瞰图，包括：
3.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述对所述第一前景图像进行畸变校正，得到第一校正图像，包括：
4.根据权利要求3所述的车道线识别方法，其特征在于，所述根据所述平滑处理系数与所述第二坐标对所述第一坐标进行平滑校正，包括：
5.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述对所述第一校正图像进行透视变换，包括：
6.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：简瑜萱，郭锦斌，
申请(专利权)人：鸿海精密工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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