[发明专利]识别车道线模型的训练方法、车道线识别方法及装置

摘要

本申请公开了一种识别车道线模型的训练方法，通过获取标注有目标线的道路图像样本，将道路样本图像输入识别车道线模型，获得特征图，道路图像样本中的目标线与特征图在左边缘、右边缘以及下边缘方向的建议线分别进行比较，根据比较结果调整识别车道线模型中的参数，最小化识别车道线模型的损失函数。由于该识别车道线模型为深度学习模型，通过权值共享可以学习目标线的图像特征，大幅度提升了车道线线检测功能，即使车道线被遮挡、光照或车道线为曲线、不规整线，或者存在合并分离等情况，也可以进行检测，具有较好的鲁棒性。本申请还公开了一种基于上述模型的车道线识别方法。

主权项

1.一种识别车道线模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取道路样本图像，所述道路样本图像中包括目标线，所述目标线为标注了的车道线；将所述道路样本图像输入识别车道线模型，获得特征图，所述特征图包括多个网格，在所述特征图的左边缘、下边缘以及右边缘的网格上分别设置有不同斜率的建议线，所述识别车道线模型为深度神经网络模型；从所述特征图中提取所述目标线，将所述目标线与各个所述建议线相比较，获得比较结果；根据所述比较结果调整所述识别车道线模型中的参数，使得所述识别车道线模型的损失函数最小。