CN113780069A - 一种汇流场景下的车道线分离绘制方法及装置 - Google Patents

一种汇流场景下的车道线分离绘制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种汇流场景下的车道线分离绘制方法及装置，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线的灰度值标签提取二值化图；提取二值化图中车道线的轮廓点，构建每条车道线的像素坐标集合；根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内；将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。本发明可有效解决汇流区域车道线粘连情况。

Description

一种汇流场景下的车道线分离绘制方法及装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶与高精度地图制作技术领域，具体涉及一种汇流场景下的车道线分离绘制方法及装置。
背景技术
在高精度地图制作领域，路面汇流场景下的车道线绘制主要基于语义分割的方法，这类方法可以对图像中的每个像素进行分类，进而输出图像的mask图。使用opencv工具的findContours函数就可以提取mask图中的每条车道线轮廓。但在导流带汇流区域，两条车道线会连通为一条，按照通常方法，提取车道线会造成失误。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种汇流场景下的车道线分离绘制方法及装置，可有效解决汇流区域车道线粘连情况。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一方面，本发明提供一种汇流场景下的车道线分离绘制方法，包括以下步骤：
S1，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线的灰度值标签提取二值化图；
S2，提取二值化图中车道线的轮廓点，构建每条车道线的像素坐标集合；
S3，根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内；若不是，则当前车道线属于汇流场景，执行步骤S4；
S4，将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；
S5，利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。
进一步的，步骤S1包括：
初始化语义分割模型；
标注训练数据集中的车道线；
使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；
将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；
根据车道线的灰度值标签从所述mask图中提取车道线的二值化图。
进一步的，步骤S2，包括采用OpenCV工具提取二值化图中车道线的轮廓点，设置距离阈值，将小于距离阈值的相邻轮廓点归集为同一个像素坐标集合，进而构建每条车道线的像素坐标集合。
进一步的，所述中轴线的提取方法包括：
对于任一车道线的像素坐标集合，根据纵坐标y是否相同，将所述像素坐标集合划分为N个子集合；
在每个子集合中对横坐标取平均值x’，得到子集合对应的中轴线上点的坐标(x'，y)，则N个子集合对应的坐标构成中轴线的点集。
进一步的，所述车道线中轴线根据中轴线的点集采用最小二乘法进行拟合。
另一方面，本发明还提供一种汇流场景下的车道线分离绘制装置，包括：
语义分割模块，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线的灰度值标签提取二值化图；
轮廓提取模块，提取二值化图中车道线的轮廓点，构建每条车道线的像素坐标集合；
中轴线提取及判断模块，根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内；
坐标处理模块，将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；
绘制模块，利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。
进一步的，语义分割模块包括：
初始化模块，用于初始化语义分割模型；
标注模块，用于标注训练数据集中的车道线；
训练优化模块，用于使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；
预测模块，用于将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；
提取模块，用于根据车道线的灰度值标签从所述mask图中提取车道线的二值化图。
进一步的，轮廓提取模块，采用OpenCV工具提取二值化图中车道线的轮廓点，设置距离阈值，将小于距离阈值的相邻轮廓点归集为同一个像素坐标集合，进而构建每条车道线的像素坐标集合。
进一步的，所述的根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，包括：
对于任一车道线的像素坐标集合，根据纵坐标y是否相同，将所述像素坐标集合划分为N个子集合；
在每个子集合中对横坐标取平均值x’，得到子集合对应的中轴线上点的坐标(x'，y)，则N个子集合对应的坐标构成中轴线的点集。
进一步的，所述车道线中轴线根据中轴线的点集采用最小二乘法进行拟合。
本发明的有益效果是：本发明的优势在于针对汇流场景下的车道线进行了较为精细的优化处理，使其准确的分离，并通过最小二乘法将汇流场景下的一条车道线拟合为两个独立的车道线。车道线是高精度地图和自动驾驶领域非常重要的要素，因此，准确的识别和矢量化车道线对于提升地图精度和自动驾驶决策至关重要。而本发明提出的用于汇流场景下的车道线分离绘制方法和装置，对汇流场景下的车道线进行了精细的优化，极大的提升了精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的汇流场景下的车道线分离绘制方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的汇流场景下的车道线分离绘制装置结构示意图；
图3为本发明实施例向语义分割模型中输入的原始图像；
图4为经过语义分割模型输出的mask图；
图5为车道线的二值化mask图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供一种汇流场景下的车道线分离绘制方法，包括以下步骤：
S1，训练语义分割模型，输入图3所示的原始图像，输出图4所示的mask图，并根据车道线的灰度值标签提取其二值化图，如图5所示。图5中V型的车道线即为汇流场景下的车道线。
具体的，S1，包括以下内容：
初始化语义分割模型；
标注训练数据集中的车道线；
使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；
将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；
根据车道线的灰度值标签从所述mask图中提取车道线的二值化图。
S2，采用OpenCV工具提取二值化图中车道线的轮廓点。
设置距离阈值，将小于距离阈值的相邻轮廓点归集为同一个像素坐标集合，进而构建每条车道线的像素坐标集合。
S3，根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内；若是，则直接采用最小二乘法，利用n次多项式进行拟合；若不是，则当前车道线属于汇流场景的车道线，执行步骤S4。
所述中轴线的提取方法包括：
对于任一车道线的像素坐标集合，根据纵坐标y是否相同，将所述像素坐标集合划分为N个子集合；
在每个子集合中对横坐标取平均值x’，得到子集合对应的中轴线上点的坐标(x'，y)，则N个子集合对应的坐标构成中轴线的点集。
S4，将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；
S5，利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。这里根据中轴线的点集采用最小二乘法进行拟合，完成中轴线绘制。
本发明实施例基于上述方法，还提供一种汇流场景下的车道线分离绘制装置，其结构如图2所示，包括：语义分割模块、轮廓提取模块、中轴线提取及判断模块、坐标处理模块和绘制模块。
语义分割模块，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线的灰度值标签提取二值化图。
优选的，语义分割模块包括：
初始化模块，用于初始化语义分割模型；
标注模块，用于标注训练数据集中的车道线；
训练优化模块，用于使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；
预测模块，用于将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；
提取模块，用于根据车道线的灰度值标签从所述mask图中提取车道线的二值化图。
轮廓提取模块，提取二值化图中车道线的轮廓点，构建每条车道线的像素坐标集合；具体的，采用OpenCV工具提取二值化图中车道线的轮廓点，设置距离阈值，将小于距离阈值的相邻轮廓点归集为同一个像素坐标集合，进而构建每条车道线的像素坐标集合。
中轴线提取及判断模块，根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内。
对于任一车道线的像素坐标集合，根据纵坐标y是否相同，将所述像素坐标集合划分为N个子集合；
在每个子集合中对横坐标取平均值x’，得到子集合对应的中轴线上点的坐标(x'，y)，则N个子集合对应的坐标构成中轴线的点集。
坐标处理模块，将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；
绘制模块，利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。根据中轴线的点集采用最小二乘法进行拟合。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种汇流场景下的车道线分离绘制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线的灰度值标签提取二值化图；
S2，提取二值化图中车道线的轮廓点，构建每条车道线的像素坐标集合；
S3，根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内；若不是，则当前车道线属于汇流场景，执行步骤S4；
S4，将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；
S5，利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。
2.根据权利要求1所述的汇流场景下的车道线分离绘制方法，其特征在于，步骤S1包括：
初始化语义分割模型；
标注训练数据集中的车道线；
使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；
将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；
根据车道线的灰度值标签从所述mask图中提取车道线的二值化图。
3.根据权利要求1所述的汇流场景下的车道线分离绘制方法，其特征在于，步骤S2，包括采用OpenCV工具提取二值化图中车道线的轮廓点，设置距离阈值，将小于距离阈值的相邻轮廓点归集为同一个像素坐标集合，进而构建每条车道线的像素坐标集合。
4.根据权利要求1所述的汇流场景下的车道线分离绘制方法，其特征在于，所述中轴线的提取方法包括：
对于任一车道线的像素坐标集合，根据纵坐标y是否相同，将所述像素坐标集合划分为N个子集合；
在每个子集合中对横坐标取平均值x’，得到子集合对应的中轴线上点的坐标(x'，y)，则N个子集合对应的坐标构成中轴线的点集。
5.根据权利要求1所述的汇流场景下的车道线分离绘制方法，其特征在于，所述车道线中轴线根据中轴线的点集采用最小二乘法进行拟合。
6.一种汇流场景下的车道线分离绘制装置，其特征在于，包括
语义分割模块，训练语义分割模型，输入原始图像，输出mask图，并根据车道线的灰度值标签提取二值化图；
轮廓提取模块，提取二值化图中车道线的轮廓点，构建每条车道线的像素坐标集合；
中轴线提取及判断模块，根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，判断中轴线上的点是否都位于车道线轮廓内；
坐标处理模块，将中轴线上不在车道线轮廓中的点的坐标分别进行左移和右移，直到左移或右移后的坐标位于车道线轮廓内；
绘制模块，利用左移和右移后得到的点替换其对应的原中轴线中不在像素坐标集合中的点，根据替换后的中轴线点集将原汇流场景下的一条车道线中轴线分离成左右两条中轴线并进行绘制。
7.根据权利要求6所述的汇流场景下的车道线分离绘制装置，其特征在于，语义分割模块包括：
初始化模块，用于初始化语义分割模型；
标注模块，用于标注训练数据集中的车道线；
训练优化模块，用于使用标注后的训练数据集对所述语义分割模型进行多次训练、调参，直到所述语义分割模型满足要求；
预测模块，用于将原始图像作为训练后的语义分割模型的输入，得到原始图像每个像素点的预测值，从而输出原始图像对应的mask图；
提取模块，用于根据车道线的灰度值标签从所述mask图中提取车道线的二值化图。
8.根据权利要求6所述的汇流场景下的车道线分离绘制装置，其特征在于，轮廓提取模块，采用OpenCV工具提取二值化图中车道线的轮廓点，设置距离阈值，将小于距离阈值的相邻轮廓点归集为同一个像素坐标集合，进而构建每条车道线的像素坐标集合。
9.根据权利要求6所述的汇流场景下的车道线分离绘制装置，其特征在于，所述的根据每条车道线的像素坐标集合，提取车道线的中轴线点集，包括：
对于任一车道线的像素坐标集合，根据纵坐标y是否相同，将所述像素坐标集合划分为N个子集合；
在每个子集合中对横坐标取平均值x’，得到子集合对应的中轴线上点的坐标(x'，y)，则N个子集合对应的坐标构成中轴线的点集。
10.根据权利要求6所述的汇流场景下的车道线分离绘制装置，其特征在于，所述车道线中轴线根据中轴线的点集采用最小二乘法进行拟合。
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