[发明专利]光学车道识别

权利要求书

1.一种用于在输入图像（1）中识别至少一个线状对象（2、3）的方法（100），所述方法具有步骤：

•将所述输入图像（1）和/或所述输入图像（1）的片段输送给图像分类器（4）（110），所述图像分类器分别将所述输入图像（1）或片段的预先给定的区域（1a）至少分类成

o一方面相关的区域（1a+），所述相关的区域的中心位于至少一个至少部分地穿过所述区域（1a+）伸展的线状对象（2、3）的中心（2c、3c）的较近周围环境中，和

o另一方面背景区域（1a-），在所述背景区域中情况并非如此；

•由回归器（5）对于所述相关的区域（1a+）获得坐标（2a、3a）（120），所述坐标说明所述线状对象（2、3）在相应的相关的区域（1a+）中的至少一个局部走向；

•从这些坐标（2a、3a）中评估所述线状对象（2、3）在整个输入图像（1）中的走向（2b、3b）（130）。

2.根据权利要求1所述的方法（100），其中所述坐标（2a、3a）包括所述线状对象（2、3）伸展所穿过的点的位置坐标。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法（100），其中针对多个相关的区域（1a+）确定的坐标（2a、3a）被聚合成所述线状对象（2、3）在整个输入图像（1）中的走向（2b、3b）（131）。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法（100），其中从针对作为相关的区域（1a+）已获得最高分类分数（4a）的那个相关的区域（1a+）获得的坐标（2a、3a）中评估所述线状对象（2、3）在整个输入图像（1）中的走向（2b、3b）（132）。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法（100），其中所述线状对象（2、3）包括

•在行车道上以彩色方式和/或作为钉行划线的机动车道界线、行车道界线或车道线；和/或

•行车道的结构界线；和/或

•停车指示牌或交通信号灯前的停车线。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法（100），其中所述分类器（4）此外将所述输入图像（1）或所述片段的预先给定的区域（1a）分类（111）成不同类型的相关的区域（1a+），所述不同类型的相关的区域对应于不同类型的线状对象（2、3）。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法（100），其中选择共同的神经网络（6）作为分类器（4）和回归器（5）。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法（100），其中响应于在所述输入图像（1）中识别到两个线状对象（2、3）（140），所述线状对象以一距离彼此平行地伸展，所述距离以车道的宽度是合理的，将这两个线状对象（2、3）评价为车道的界线（150）。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法（100），其中

•从所述输入图像（1）中的至少一个线状对象（2、3）的所评估的走向（2b、3b）中确定操控信号（160a）（160），和

•利用所述操控信号（160a）操控车辆（50）（170）。