[发明专利]一种道路边缘线识别方法及系统

权利要求书

1.一种道路边缘线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收并存储采集的车道图像；

对采集的车道图像进行数据标注，标记出左边缘线、右边缘线、道路中间线、路面，得到标签图像；

使用采集的车道图像和数据标注后的标签图像进行卷积神经网络模型训练，得到用于识别道路边缘线的道路边缘线识别模型。

2.根据权利要求1所述的道路边缘线识别方法，其特征在于，所述对采集的车道图像进行数据标注的步骤中，若采集的车道图像是在夜晚采集得到的，则在进行数据标注之前，还包括步骤：对采集的车道图像进行效果增强处理，且在数据标注时，以效果增强后的图像为基础进行标注。

3.根据权利要求2所述的道路边缘线识别方法，其特征在于，所述对采集的车道图像进行效果增强处理的步骤，包括：

对原始的车道图像进行白平衡处理；

对白平衡处理后的图像进行锐化处理；

对锐化处理后的图像进行伽马校正。

4.根据权利要求1所述的道路边缘线识别方法，其特征在于，所述使用采集的车道图像和数据标注后的标签图像进行卷积神经网络模型训练的步骤，包括：

步骤1)，随机抽取一张原始的车道图像；

步骤2)，将所述原始的车道图像作为卷积神经网路的输入，进行前向传播，得到预测结果；

步骤3)，将得到的预测结果与标签图像中标注的类别标签进行损失计算，并根据损失进行反向传播并优化模型参数；

循环执行上述步骤1至步骤3)，直至完成迭代，且每一次迭代过程，步骤1)中更换一张原始的车道图像，步骤3)中更换相应的标签图像。

5.根据权利要求1所述的道路边缘线识别方法，其特征在于，在得到用于识别道路边缘线的道路边缘线识别模型之后，还包括步骤：

接收待识别的车道图像，经所述道路边缘线识别模型识别后输出各像素分别为各种类别的概率值，将概率值最大者作为该像素的类别，进而识别出道路边缘线，道路边缘线包括左边缘线和右边缘线。

6.一种道路边缘线识别系统，其特征在于，包括以下模块：

数据输入模块，用于接收并存储采集到的原始的车道图像；

数据标注模块，用于对原始的车道图像进行数据标注，标注出左边缘线、右边缘线、道路中间线、路面，得到标签图像；

模型训练模块，用于使用原始的车道图像和数据标注后的标签图像进行卷积神经网络模型训练，得到用于识别道路边缘线的道路边缘线识别模型。

7.根据权利要求6所述的道路边缘线识别系统，其特征在于，还包括效果增强模块，用于在所述原始的车道图像是在夜晚采集得到的情况下，对采集的车道图像进行效果增强处理；此时，所述数据标注模块则用于对效果增强后的图像进行数据标注标注出左边缘线、右边缘线、道路中间线、路面，得到标签图像。

8.根据权利要求7所述的道路边缘线识别系统，其特征在于，所述效果增强模块包括：

白平衡处理子模块，用于对原始的车道图像进行白平衡处理；

锐化处理子模块，用于对白平衡处理后的图像进行锐化处理；

伽马校正子模块，用于对锐化处理后的图像进行伽马校正。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现1～5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～5任一项所述方法的步骤。