(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210419562.4 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 苏州清研微视电子科技有限公司 地址 215200 江苏省苏州市吴江经济技 术 开发区交通路1268号 (72)发明人 王维颂　尚广利　张伟　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 王风茹 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种车道线检测方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种车道线检测方法、 装置、 电子设备及存储介质。 该方法包括： 获取待检测 图像， 并将待检测图像输入预设检测模型， 利用 预设检测模型的主干网络模块提取待检测图像 中的视觉特征， 得到待检测图像的图像特征； 利 用预设检测模型的层链接模块对待检测图像的 图像特征进行多层融合， 得到待检测图像的融合 特征； 利用预设检测模型的特征映射模块将待检 测图像的融合特征进行空间映射， 得到待检测图 像的车道线特征； 根据待检测图像的车道线特征 确定待检测图像中的车道线信息。 即， 本发明实 施例， 通过深度学习的神经网络模块对图像特征 进行提取和空间映射， 降低模型中参数量， 减少 模型检测过程中的计算量， 提高检测速度， 同时 提高检测精确度。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 114821528 A 2022.07.29 CN 114821528 A 1.一种车道线检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测图像， 并将所述待检测图像输入预设检测模型， 利用所述预设检测模型的 主干网络模块 提取所述待检测图像中的视 觉特征， 得到所述待检测图像的图像特 征； 利用所述预设检测模型的层链接模块对所述待检测图像的图像特征进行多层融合， 得 到所述待检测图像的融合特 征； 利用所述预设检测模型的特征映射模块将所述待检测图像的融合特征进行空间映射， 得到所述待检测图像的车道线特 征； 根据所述待检测图像的车道线特征确定所述待检测图像中的车道线信息， 其中， 所述 车道线信息包括车道线的方程、 颜色和线型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述预设检测模型的获取 方式如下： 对车道线数据集内每张图像中的车道线进行标注， 得到每张图像中的车道线标记信 息； 利用训练检测模型对所述每张图像进行检测， 得到所述每张图像的检测车道线信息； 根据所述每张图像的检测车道线信 息和所述每张图像的车道线标记信 息计算损失熵， 并利用所述损失熵优化所述训练检测模型， 从而得到所述预设检测模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对车道线数据集内每张图像中的车道线进 行标注， 得到每张图像中的车道线标记信息， 包括： 根据所述每张图像的拍摄视角确定所述每张图像中的车道线， 并以所述车道线上的行 驶车辆为中心从右至左标记车道线序号以及所述车道线序号对应的颜色和线型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设检测模型的主干网络模块由混合 卷积模块Shuf fleNet搭建而成。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述待检测图像的车道线特征确定所 述待检测图像中的车道线信息， 包括： 根据所述待检测图像的车道线特征中待拟合特征点确定所述待检测图像中车道线的 方程和置信度； 根据所述待检测图像的车道线特 征确定所述待检测图像中车道线的颜色和线型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据 所述待检测图像的车道线特征中待拟 合特征点确定所述待检测图像中车道线的方程和置信度， 包括： 对所述待检测图像的车道线特征中待拟合特征点进行线性拟合， 得到所述待检测图像 中各车道线的方程； 根据所述待拟合特征点和所述各车道线的方程确定所述各车道线的方程对应的置信 度。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 根据 所述待拟合特征点和所述各车道线的 方程确定所述各 车道线的方程对应的置信度， 包括： 根据所述各车道线的方程从所述待拟合特征点中确定出所述各车道线对应的线上特 征点； 根据所述线上特征点的数量和所述待拟合特征点的数据量确定所述各车道线的方程 对应的置信度。 8.一种车道线检测装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821528 A 2特征提取模块， 用于获取待检测图像， 并将所述待检测图像输入预设检测模型， 利用所 述预设检测模型的主干网络模块提取所述待检测图像中的视觉特征， 得到所述待检测图像 的图像特 征； 特征融合模块， 用于利用所述预设检测模型的层链接模块对所述待检测图像的图像特 征进行多层融合， 得到所述待检测图像的融合特 征； 空间映射模块， 用于利用所述预设检测模型的特征映射模块将所述待检测图像的融合 特征进行空间映射， 得到所述待检测图像的车道线特 征； 信息确定模块， 用于根据所述待检测图像的车道线特征确定所述待检测图像中的车道 线信息， 其中， 所述车道线信息包括车道线的方程、 颜色和线型。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1至7中任一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至7中任一所述的车道线检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821528 A 3