公开(公告)号：CN117893999A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410058939.7

申请日：2024-01-16

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 慈玉生 ,  张恒毅 ,  陈丹丹 ,  马志远

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/28

Abstract: 本发明公开了一种基于前视图的破损车道线检测方法，包括：对车辆前视图进行预处理得到预处理图像；基于所述预处理图像得到车道线几何特征；基于所述预处理图像的像素点和所述车道线几何特征计算车道线破损率；基于所述车道线破损率对车道线视觉破损进行分类，得到车道线破损分类结果。本发明能够准确地量化车道线的破损程度，并根据破损率进行破损程度分类。

公开(公告)号：CN117876988A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410058916.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 慈玉生 ,  张恒毅 ,  陈丹丹 ,  马志远

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V10/28 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于学习的破损车道线检测方法及检测模型，本发明属于机器视觉领域，包括：获取自动驾驶场景的视觉图像；对自动驾驶场景的视觉图像进行混合锚划分，得到若干张车道线视觉图像；采用Inception‑v3作为特征提取网络，基于所述特征提取网络对所述车道线视觉图像进行全局特征提取，得到车道线预测结果。本发明有效提高了破损车道线检测的准确率，提高了破损车道线检测的速度，节约了算力；本破损车道线检测模型具有多场景的适用性，算法成熟，具有较强的推广适用性，市场前景广阔。