(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 202210163201.8 (22)申请日 2022.02.22 (71)申请人 广州文远知行 科技有限公司 地址 511365 广东省广州市中新广州知识 城九佛建 设路333号自编687室 (72)发明人 郭湘　孙鹏　陈世佳　何钦尧　 韩旭　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 胡安 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/40(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 道路曲线检测方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及无人驾驶技术领域， 公开了一种 道路曲线检测方法、 装置、 设备及存储介质， 用于 提高对道路图像中曲线的检测准确度。 道路曲线 检测方法包括： 获取待检测的道路图像， 并对所 述待检测的道路图像进行特征提取， 生成目标特 征道路图像， 其中， 所述目标特征道路图像包括 多个图像块； 获取所述目标特征道路图像中每个 图像块的曲线存在值， 并将所述曲线存在值大于 或等于阈值的图像块加入候选图像块集， 其中， 所述候选图像块集包括多个候选图像块； 对所述 多个候选图像块进行筛选， 得到多个目标图像 块； 对所述多个目标图像块进行曲线预测， 生成 目标道路图像 。 权利要求书2页 说明书15页 附图5页 CN 114708569 A 2022.07.05 CN 114708569 A 1.一种道路曲线检测方法， 其特 征在于， 所述道路曲线检测方法包括： 获取待检测的道路图像， 并对所述待检测的道路图像进行特征提取， 生成目标特征道 路图像， 其中， 所述目标 特征道路图像包括多个图像块； 获取所述目标特征道路图像中每个图像块的曲线存在值， 并将所述曲线存在值大于或 等于阈值的图像块加入候选图像块 集， 其中， 所述 候选图像块 集包括多个候选图像块； 对所述多个候选图像块进行筛 选， 得到多个目标图像块； 对所述多个目标图像块进行曲线预测， 生成目标道路图像。 2.根据权利要求1所述的道路曲线检测方法， 其特征在于， 所述获取待检测的道路图 像， 并对所述待检测的道路图像进行特征提取， 生成目标特征道路图像， 其中， 所述目标特 征道路图像包括多个图像块， 包括： 获取待检测的道路图像， 并将所述待检测的道路图像进行 卷积分组， 得到多组卷积； 通过多个卷积核分别对所述多组卷积中的每组卷积进行降维操作， 生成多组降维的卷 积； 对所述多组降维的卷积中的每组卷积进行特征提取和升维操作， 得到多组升维的卷 积； 将所述多组升维的卷积中的每组卷积进行相加， 生成初始特 征道路图像； 将所述初始特 征道路图像分割为多个图像块， 得到目标 特征道路图像。 3.根据权利要求1所述的道路曲线检测方法， 其特征在于， 所述获取所述目标特征道路 图像中每个图像块的曲线存在值， 并将所述曲线存在值大于或等于阈值的图像块加入候选 图像块集， 其中， 所述 候选图像块 集包括多个候选图像块， 包括： 对所述多个图像块进行 单通道处 理， 得到多个单通道图像块； 获取所述多个单通道图像块中每 个单通道图像块的像素点曲线存在值； 根据所述每个单通道图像块的像素点曲线存在值， 得到所述目标特征道路图像中对应 的每个图像块的曲线存在值； 将所述曲线存在值大于或等于阈值的图像块确定为候选图像块， 并将多个所述候选图 像块组合 为候选图像块 集。 4.根据权利要求1所述的道路曲线检测方法， 其特征在于， 所述对所述多个候选图像块 进行筛选， 得到多个目标图像块， 包括： 根据自注意力 机制对所述多个候选图像块中的每个候选图像块进行筛选处理， 生成所 述每个候选图像块对应的图像块特 征值； 根据所述每 个候选图像块和对应的图像块特 征值， 生成多个目标图像块。 5.根据权利要求4所述的道路曲线检测方法， 其特征在于， 所述根据自注意力 机制对所 述多个候选图像块中的每个候选图像块进 行筛选处理， 生成所述每个候选图像块对应的图 像块特征值， 包括： 根据自注意力 机制将所述多个候选图像块中的每个候选图像块转换为两个特征空间， 所述两个特征空间包括第一特征空间和第二特征空间， 其中， 所述第一特征空间包括一个 第一特征空间值， 所述第二特 征空间包括多个第二特 征空间值； 将每个候选图像块对应的第一特征空间值分别与对应的多个第二特征空间值进行相 乘， 得到每 个候选图像块对应的多个相乘值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114708569 A 2将所述每个候选 图像块对应的多个相乘值进行相加， 得到多个图像块特征值， 每个图 像块特征值对应一个候选图像块。 6.根据权利要求1 ‑5中任一项所述的道路曲线检测方法， 其特征在于， 所述对所述多个 目标图像块进行曲线预测， 生成目标道路图像， 包括： 对所述多个目标图像块中的每个目标图像块进行关键点 回归处理， 得到所述每个目标 图像块的至少一个关键点集合， 所述关键点集合包括起点、 中点和结束点， 每个关键点包括 两个位置数据； 根据所述每个目标图像块的至少一个关键点集合和每个目标图像块的曲线存在值， 生 成每个目标图像块对应的点状线， 并根据所述每个目标图像块对应的点状线和所述待检测 的道路图像生成目标道路图像。 7.根据权利要求1 ‑5中任一项所述的道路曲线检测方法， 其特征在于， 所述对所述多个 目标图像块进行曲线预测， 生成目标道路图像， 包括： 对所述多个目标图像块中的每个目标图像块进行多项式处理， 得到每个目标图像块的 至少一个多 项式， 所述每 个目标图像块包括多个关键点 参数； 根据所述每个目标图像块对应的至少一个多项式和对应的多个关键点参数， 生成所述 每个目标图像块中的至少一条曲线； 根据所述每个目标图像块中的至少一条曲线和所述待检测的道路图像生成目标道路 图像。 8.一种道路曲线检测装置， 其特 征在于， 所述道路曲线检测装置包括： 获取生成模块， 用于获取待检测的道路图像， 并对所述待检测的道路图像进行特征提 取， 生成目标 特征道路图像， 其中， 所述目标 特征道路图像包括多个图像块； 获取加入模块， 用于获取所述目标特征道路图像中每个图像块的曲线存在值， 并将所 述曲线存在值大于或等于阈值的图像块加入候选图像块集， 其中， 所述候选图像块集包括 多个候选图像块； 筛选模块， 用于对所述多个候选图像块进行筛 选， 得到多个目标图像块； 曲线预测模块， 用于对所述多个目标图像块进行曲线预测， 生成目标道路图像。 9.一种道路曲线检测设备， 其特征在于， 所述道路曲线检测设备包括： 存储器和至少一 个处理器， 所述存 储器中存 储有指令； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令， 以使得所述道路曲线检测设备执 行如权利要求1 ‑7中任意一项所述的道路曲线检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有指令， 其特征在于， 所述指令被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述道路曲线检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114708569 A 3