光学车道识别的制作方法

技术特征：
1.一种用于在输入图像（1）中识别至少一个线状对象（2、3）的方法（100），所述方法具有步骤：
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将所述输入图像（1）和/或所述输入图像（1）的片段输送给图像分类器（4）（110），所述图像分类器分别将所述输入图像（1）或片段的预先给定的区域（1a）至少分类成o一方面相关的区域（1a ），所述相关的区域的中心位于至少一个至少部分地穿过所述区域（1a ）伸展的线状对象（2、3）的中心（2c、3c）的较近周围环境中，和o另一方面背景区域（1a-），在所述背景区域中情况并非如此；
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由回归器（5）对于所述相关的区域（1a ）获得坐标（2a、3a）（120），所述坐标说明所述线状对象（2、3）在相应的相关的区域（1a ）中的至少一个局部走向；
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从这些坐标（2a、3a）中评估所述线状对象（2、3）在整个输入图像（1）中的走向（2b、3b）（130）。2.根据权利要求1所述的方法（100），其中所述坐标（2a、3a）包括所述线状对象（2、3）伸展所穿过的点的位置坐标。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法（100），其中针对多个相关的区域（1a ）确定的坐标（2a、3a）被聚合成所述线状对象（2、3）在整个输入图像（1）中的走向（2b、3b）（131）。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法（100），其中从针对作为相关的区域（1a ）已获得最高分类分数（4a）的那个相关的区域（1a ）获得的坐标（2a、3a）中评估所述线状对象（2、3）在整个输入图像（1）中的走向（2b、3b）（132）。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法（100），其中所述线状对象（2、3）包括
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在行车道上以彩色方式和/或作为钉行划线的机动车道界线、行车道界线或车道线；和/或
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行车道的结构界线；和/或
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停车指示牌或交通信号灯前的停车线。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法（100），其中所述分类器（4）此外将所述输入图像（1）或所述片段的预先给定的区域（1a）分类（111）成不同类型的相关的区域（1a ），所述不同类型的相关的区域对应于不同类型的线状对象（2、3）。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法（100），其中选择共同的神经网络（6）作为分类器（4）和回归器（5）。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法（100），其中响应于在所述输入图像（1）中识别到两个线状对象（2、3）（140），所述线状对象以一距离彼此平行地伸展，所述距离以车道的宽度是合理的，将这两个线状对象（2、3）评价为车道的界线（150）。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法（100），其中
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从所述输入图像（1）中的至少一个线状对象（2、3）的所评估的走向（2b、3b）中确定操控信号（160a）（160），和
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利用所述操控信号（160a）操控车辆（50）（170）。10.一种用于训练神经网络（6）用于在根据权利要求1至9中任一项所述的方法（100）中使用的方法（200），所述方法具有步骤：
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提供具有线状对象（2、3）的学习输入图像（1*）（210），其中所述学习输入图像（1*）用点（2d、3d）加标记，相应的线状对象（2、3）穿过所述点伸展；
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从每个线状对象（2、3）伸展所穿过的点（2d、3d）中评估所述学习输入图像（1*）中的线状对象（2、3）的中心（2c、3c）（220）；
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o响应于所述学习输入图像（1*）的预先给定的区域（1a*）的中心距所述线状对象（2、3）的中心（2c、3c）的距离不超过预先给定的阈值（230），将额定分类（4a*）作为相关的区域（1a ）分配给所述学习输入图像（1*）的预先给定的区域（1a*）（240），和o否则将额定分类（4a*）作为背景（1a-）分配给所述学习输入图像（1*）的预先给定的区域（1a*）（250）；
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对于所述相关的区域（1a ），沿着所述线状对象（2、3）的走向对所述线状对象（2、3）伸展所穿过的点相对于所述相关的区域（1a ）的参考点的额定坐标（2a*、3a*）进行采样（260）；
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由所述神经网络（6）将所述学习输入图像（1*）映射成分类分数（4a）和点的坐标（2a、3a）（270）；
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利用预先给定的成本函数（7）测量（280）所述分类分数（4a）与所述额定分类（4a*）和点的坐标（2a、3a）与所述额定坐标（2a*、3a*）在何种程度上一致；
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对表征所述神经网络（6）的行为的参数（6a）进行优化（290），具有以下目的，即在利用所述神经网络（6）进一步处理学习输入图像（1*）时可能通过成本函数（7）改善评定（7a）。11.根据权利要求10所述的方法（200），其中所述成本函数（7）仅根据所述分类分数（4a）与所述额定分类（4a*）的比较将具有额定分类（4a*）的区域（1a*）评定为背景（1a-）（281）。12.根据权利要求10至11中任一项所述的方法（200），其中对所述线状对象（2、3）伸展所穿过的点等距地进行采样（261）。13.一种包含机器可读指令的计算机程序，当由一个或多个计算机执行所述机器可读指令时，所述机器可读指令促使所述一个或多个计算机执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法。14.一种具有根据权利要求13所述的计算机程序的机器可读数据载体和/或下载产品。15.具有根据权利要求13所述的计算机程序和/或具有根据权利要求14所述的机器可读数据载体和/或下载产品的一个或多个计算机。

技术总结
光学车道识别。用于在输入图像（1）中识别至少一个线状对象（2、3）的方法（100），具有步骤：


技术研发人员：T
受保护的技术使用者：罗伯特
技术研发日：2022.07.28
技术公布日：2023/2/6