[发明专利]一种结合双分支网络和自定义函数网络的车道线检测系统及方法

摘要

本发明公开了一种结合双分支网络和自定义函数网络的车道线检测系统及方法，该方法改进经典卷积神经网络结构，重新配置编码‑解码器组成结构，形成双分支网络检测车道线；训练带有自定义损失函数的卷积网络，允许在道路坡度发生变化时对变换矩阵参数进行调整，构建自定义函数网络拟合车道像素。该方法双分支网络包括车道分段分支和车道嵌入分支，其中，分段分支将图像划分为背景和车道两部分，车道嵌入分支将车道像素分成不同实例，改进检测固定车道线的做法。该方法自定义函数网络生成可变换矩阵拟合车道像素，解决远处车道像素拟合差问题。本发明提出采用双分支网络和自定义函数网络检测车道线，解决了道路复杂状况下检测准确率低的技术问题。

主权项

1.一种结合双分支网络和自定义函数网络的车道线检测系统，其特征在于，其包括图像输入模块、车道实例分段分支模块、车道实例嵌入分支模块、车道线拟合模块；其中，所述的图像输入模块分别与所述车道实例分段分支模块、车道实例嵌入分支模块和车道线拟合模块连接，用于输入道路车道图像，并设定输入道路车道图像尺寸，以及设置双分支网络和自定义函数网络的输入参数；所述的车道实例分段分支模块分别与所述车道实例嵌入分支模块、所述车道线拟合模块连接，所述的车道实例分段分支模块基于改进卷积神经网络结构的双分支网络对输入图像进行实例分割，使每条车道线形成自己的实例，输出背景和车道线，生成二值分割图；所述的车道实例嵌入分支模块与所述车道线拟合模块连接，所述的车道实例嵌入分支模块利用距离度量原理，运用所述双分支网络将车道实例分段分支模块输出的车道线像素解开成不同的车道实例，使得属于同一车道的像素之间距离最小，属于不同车道的像素之间的距离最大，生成车道实例嵌入图；所述的车道线拟合模块训练一个带有自定义损失函数网络，该网络被端到端的优化，允许在道路平面发生变化时调整参数，在俯视图中预测车道像素位置，采用三阶多项式进行最优像素拟合，获得最终检测结果图像。