(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 202210327029.5 (22)申请日 2022.03.30 (71)申请人 西安电子科技大 学 地址 710000 陕西省西安市雁塔区太白南 路2号 (72)发明人 高大化　张李阳　刘丹华　 (74)专利代理 机构 西安嘉思特知识产权代理事 务所(普通 合伙) 6123 0 专利代理师 王海栋 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06T 3/40(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种面向跑道线的变分辨率高精度检测方 法和系统 (57)摘要 本发明涉及一种面向跑道线的变分辨率高 精度检测方法和系统， 该方法包括， 步骤1： 获取 待检测图像； 步骤2： 利用训练完成的网络模型对 待检测图像进行检测， 得到跑道线像素点的初次 检测结果； 步骤3： 根据初次检测结果， 对待检测 图像进行聚类处理， 得到新的检测图像； 步骤4： 将新的检测图像输入网络模型中， 得到跑道线像 素点的二次检测结果。 本发明的面向跑道线的变 分辨率高精度检测方法， 通过将待检测图像进行 网格划分， 将像素级的分类问题 转换成网格级的 分类， 减少了整体的计算量， 加快了检测速度， 并 且根据初次检测结果进行对待测图像聚类得到 聚类中心， 有针对性的对聚类中心附近的像素进 行再检测， 进一 步实现精度的提升 。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114821156 A 2022.07.29 CN 114821156 A 1.一种面向跑道线的变分辨 率高精度检测方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 获取待检测图像； 步骤2： 利用训练完成的网络模型对所述待检测图像进行检测， 得到跑道线像素点的初 次检测结果； 步骤3： 根据所述初次检测结果， 对所述待检测图像进行聚类处 理， 得到新的检测图像； 步骤4： 将所述新的检测图像输入所述网络模型中， 得到跑道线像素点的二次检测结 果。 2.根据权利要求1所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测方法， 其特征在于， 所述步 骤2包括： 步骤2.1： 对所述待检测图像进行均匀缩放处 理， 得到预设固定尺寸的缩放图像； 步骤2.2： 利用所述网络模型对所述缩放图像依次进行特征提取和网格化特征池化处 理， 得到第一网格化特征图， 并对所述第一网格化特征图中每个网格进行跑道线像素点的 分类评分处 理， 得到模型输出的第一分类结果； 步骤2.3： 利用等比例缩放， 将所述第一分类结果还原至所述待检测图像的大小， 得到 所述跑道线像素点的初次检测结果。 3.根据权利要求1所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测方法， 其特征在于， 所述步 骤3包括： 步骤3.1： 将所述初次检测结果， 投影到 至所述待检测图像上； 步骤3.2： 利用均值漂移的方式对投影后的所述待检测图像进行聚类处理， 获得所述初 次检测结果中每条 跑道线的聚类中心； 步骤3.3： 获取所述聚类 中心对应的以该聚类中心为中心点的矩形像素区域， 将所述待 检测图像中不属于所述矩形像素区域的像素区域进行缩放处理， 将缩放处理后的区域与所 述矩形像素区域， 按照所述待检测图像的位置拼接得到所述 新的检测图像； 步骤3.4： 建立所述新的检测图像的像素坐标与所述待检测图像的像素坐标之间的映 射关系。 4.根据权利要求2所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测方法， 其特征在于， 所述新 的检测图像的尺寸与所述缩放图像的尺寸 一致。 5.根据权利要求3所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测方法， 其特征在于， 所述步 骤4包括： 步骤4.1： 利用所述网络模型对所述新的检测图像依次进行特征提取和网格化特征池 化处理， 得到第二网格化特征图， 并对所述第二网格化特征图中每个网格进行跑道线像素 点的分类评分处 理， 得到模型输出的第二分类结果； 步骤4.2： 根据所述映射关系， 将所述第二分类结果映射至所述待检测图像中， 得到所 述跑道线像素点的二次检测结果。 6.一种面向跑道线的变分辨 率高精度检测系统， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取待检测图像； 检测模块， 用于利用训练完成的网络模型对所述待检测图像进行检测， 得到跑道线像 素点的初次检测结果； 检测图像生成模块， 用于根据 所述初次检测结果， 对所述待检测图像进行聚类处理， 得权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821156 A 2到新的检测图像； 所述检测模块， 还用于利用训练完成的网络模型对所述新的检测图像进行检测， 得到 跑道线像素点的二次检测结果。 7.根据权利要求6所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测系统， 其特征在于， 所述检 测模块包括缩放单 元、 分类检测单元和还原单 元， 其中， 所述缩放单元， 用于对所述待检测图像进行均匀缩放处理， 得到预设固定尺寸的缩放 图像； 所述分类检测单元， 用于利用所述网络模型对所述缩放图像依次进行特征提取和网格 化特征池化处理， 得到第一网格化特征图， 并对所述第一网格化特征图中每个网格进行跑 道线像素点的分类评分处 理， 得到模型输出的第一分类结果； 所述还原单元， 用于利用等比例缩放， 将所述第一分类结果还原至所述待检测图像的 大小， 得到所述跑道线像素点的初次检测结果。 8.根据权利要求7所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测系统， 其特征在于， 所述检 测图像生成模块包括聚类单 元、 图像拼接单 元和映射单 元， 其中， 所述聚类单元， 用于将所述初次检测结果， 投影到至所述待检测图像上， 并利用均值漂 移的方式对投影后的所述待检测图像进行聚类处理， 获得所述初次检测结果中每条跑道线 的聚类中心； 图像拼接单元， 用于获取所述聚类中心对应的以该聚类中心为中心点的矩形像素区 域， 将所述待检测图像中不属于所述矩形像素区域的其他区域像素进行缩放处理， 并将缩 放处理后的区域与所述矩形像素区域， 按照所述待检测图像的位置拼接得到所述新的检测 图像， 其中， 所述 新的检测图像的尺寸与所述缩放图像的尺寸 一致； 映射单元， 用于建立所述新的检测图像的像素坐标与 所述待检测图像的像素坐标之间 的映射关系。 9.根据权利要求8所述的面向跑道线的变分辨率高精度检测系统， 其特征在于， 所述分 类检测单元， 还用于利用所述网络模型对所述新的检测图像依次进行特征提取和网格化特 征池化处理， 得到第二网格化特征图， 并对所述第二网格化特征图中每个网格进行跑道线 像素点的分类评分处 理， 得到模型输出的第二分类结果； 所述还原单元， 还用根据所述映射关系， 将所述第二分类结果映射至所述待检测图像 中， 得到所述跑道线像素点的二次检测结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821156 A 3