[发明专利]车道线检测方法、设备和介质

权利要求书

1.一种车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测图像，利用检测模型对所述待检测图像进行特征提取获得图像特征；

利用所述检测模型的查询向量对所述图像特征进行注意力分配处理，获得候选特征；所述查询向量为查找车道线的三维向量；

利用所述检测模型对所述候选特征进行位置偏移预测，获得所述查询向量对应的位置偏移量，根据所述查询向量以及所述查询向量对应的位置偏移量确定所述待检测图像的车道线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练过程包括：

将样本图像输入初始检测模型进行特征提取，获得所述样本图像的图像特征；所述样本图像包括标注车道线；

利用所述初始检测模型中的所述查询向量对所述样本图像进行注意力分配处理，根据所述样本图像进行注意力分配处理获得的候选特征进行位置偏移预测，获得预测位置偏移量，根据所述预测位置偏移量确定预测车道线；

基于所述预测车道线和所述标注车道线之间的损失，对所述初始检测模型进行迭代训练，获得所述检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练过程还包括：

基于所述预测车道线和所述标注车道线之间的损失，对初始查询向量进行迭代训练，获得所述查询向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述初始检测模型设置的参考车道线进行采样处理，获得多个采样点；所述采样点为三维坐标；

对所述多个采样点进行编码，获得所述初始查询向量。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，基于所述预测车道线和所述标注车道线之间的损失包括第一损失、第二损失和第三损失；

所述第一损失用于表征所述预测车道线和所述标注车道线之间的位置损失，所述第二损失用于表征所述预测车道线和所述标注车道线之间的置信度损失，所述第三损失用于表征所述预测车道线和所述标注车道线之间的存在性损失；

其中，所述置信度用于表征车道线属于真实车道线的概率；所述存在性用于表征车道线上的点存在真实车道线的可能性。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述查询向量对所述图像特征进行注意力分配处理，获得候选特征，包括：

对所述查询向量与所述图像特征进行匹配，获得所述查询向量与所述图像特征的相关系数；所述相关系数用于表征所述查询向量与所述图像特征之间的相关程度；

将所述相关系数作为所述图像特征的权重系数，根据所述权重系数和所述图像特征确定所述候选特征。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述查询向量以及所述查询向量对应的位置偏移量确定所述待检测图像的车道线，包括：

对所述查询向量对应的位置偏移量进行筛选，根据所述查询向量表征的空间位置和筛选出的位置偏移量确定所述待检测图像的车道线。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述查询向量表征的空间位置包括多个三维坐标，所述多个三维坐标分别对应一个所述位置偏移量，

所述对所述查询向量对应的多个位置偏移量进行筛选，包括：

利用所述检测模型获得所述偏移量对应的三维坐标的存在性编码，根据所述存在性编码对所述偏移量进行筛选；所述存在性编码用于表征所述三维坐标上存在真实车道线的可能性；或者，

根据所述位置偏移量和所述位置偏移量确定所述待检测图像中的目标像素，对所述目标像素进行前景元素检测，筛选出属于前景元素的目标像素对应的位置偏移量。

9.一种计算机设备，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，实现如权利要求1-8任一项所述的车道线检测方法。

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如权利要求1-8中任一所述的车道线检测方法。