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申请/专利权人：内蒙古大学

摘要：本发明公开了一种基于道路标线语义分割的车辆测速方法，其包括以下步骤：S1：训练语义分割模型；S2：车道线检测；S3：确定车道线轮廓；S4：确定检测线位置；S5：计算车辆通过帧数；S6：计算车辆速度。有益效果：本发明公开了一种基于道路标线语义分割的车辆测速方法，以深度学习语义分割模型结合车道线与检测线关系为基础，实现车载摄像头的车辆测速，以相邻帧车道线和检测线的位置为基础，实现了“非整帧计数”，提高了车速测量的精确性，实现了“空白区域”、“线区域”的循环测速，缩短了测速的时间窗，使得所测车速更接近瞬时车速。

主权项：1.一种基于道路标线语义分割的车辆测速方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：训练语义分割模型；S2：车道线检测；S3：确定车道线轮廓；S4：确定检测线位置；S5：计算车辆通过帧数；S6：计算车辆速度；其中，所述步骤S5计算车辆通过帧数具体包括以下步骤：S51：划分区域，将虚线样式的车道线中的标线位置划分为线区域，将标线间的空白位置划分为空白区域；S52：判断检测线所在区域，根据判断连续两帧车道线检测图像中的目标车道线轮廓的最高点和最低点与检测线之间的位置，进而判断检测线具体位于步骤S51中所划分的线区域还是空白区域；S53：计算检测线通过相应区域的帧数步骤S52所判断的情况1、情况5和情况6中检测线均位于空白区域，分别记为1；情况3中检测线位于线区域，记为1；情况2中，空白区域残缺帧F空白区域1通过公式1进行计算，线区域残缺帧F线区域1通过公式2进行计算；F空白区域1＝m-vMAXv'MAX-vMAX1F线区域1＝1-F空白区域12式中vMAX为前一帧中的最高点的坐标v值，v'MAX为当前帧中的最高点的坐标v值，m为检测线在图像坐标系v方向上的坐标值；情况4中，线区域残缺帧F线区域2通过公式3进行计算，空白区域残缺帧F空白区域2通过公式4进行计算；F线区域2＝m-vMINv'MIN-vMIN3F空白区域2＝1-F线区域24式中vMIN为前一帧中的最底点的坐标v值，v'MIN为当前帧中的最底点的坐标v值，m为检测线在图像坐标系v方向上的坐标值；其中检测线通过空白区域的帧数总和F空白区域通过公式5进行计算，线区域的帧数总和F线区域通过公式6进行计算；F空白区域＝F空白区域1+F空白区域i+F空白区域25F线区域＝F线区域1+F线区域i+F线区域26式中F空白区域i表示出现情况1、情况5和或情况6的次数之和，F线区域i表示出现情况3的次数之和。

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