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申请/专利权人：酷哇科技有限公司;上海酷移机器人有限公司

摘要：本发明提供了一种应用于自动驾驶的可变潮汐车道自动识别方法及装置，包括：在车辆行驶过程中利用车载前视相机实时采集车辆前方图像，得到相机画面；利用目标检测模型对相机画面中的潮汐车道牌进行识别，得到位置识别信息和内容识别信息；从地图中获取车辆当前位置前方预设距离内潮汐车道牌的地图位置信息；将地图位置信息映射到相机画面中，得到映射后地图位置信息；根据位置识别信息和映射后地图位置信息，对相机画面和地图中的潮汐车道牌进行匹配，得到多个车道牌匹配对；对多个车道牌匹配对进行信息融合，并根据融合后的信息和内容识别信息得到最终的潮汐车道识别结果。本发明结合地图和深度学习技术，大大提高潮汐车道识别的准确率。

主权项：1.一种应用于自动驾驶的可变潮汐车道自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：训练目标检测神经网络，得到针对潮汐车道牌的目标检测模型；步骤S2：将所述目标检测模型部署在自动驾驶车辆上，在车辆行驶过程中利用车载前视相机实时采集车辆前方图像，得到相机画面；步骤S3：利用所述目标检测模型对所述相机画面中的潮汐车道牌进行识别，得到位置识别信息和内容识别信息；步骤S4：从地图中获取车辆当前位置前方预设距离内潮汐车道牌的地图位置信息；步骤S5：将所述地图位置信息映射到相机画面中，得到映射后地图位置信息；步骤S6：根据所述位置识别信息和所述映射后地图位置信息，对相机画面和地图中的潮汐车道牌进行匹配，得到多个车道牌匹配对；步骤S7：针对多个所述车道牌匹配对进行信息融合，并根据融合后的信息和内容识别信息得到最终的潮汐车道识别结果；步骤S8：根据所述潮汐车道识别结果指引车辆行驶；所述步骤S6采用匈牙利算法，包括：步骤S6.1：目标检测模型从相机画面中识别出的潮汐车道牌包含n个车道指示牌，依次编号为第一至第n识别车道指示牌，所述位置识别信息即第一至第n识别车道指示牌的位置坐标；从地图中获取的潮汐车道牌包含m个车道指示牌，依次编号为第一至第m地图车道指示牌，所述映射后地图位置信息即第一至第m地图车道指示牌的位置坐标；步骤S6.2：创建一个n×m矩阵H，根据第一至第n识别车道指示牌以及第一至第m地图车道指示牌的位置坐标，首先分别计算第一识别车道指示牌与第一至第m地图车道指示牌的距离a11、a12、…、a1m，令它们作为矩阵H的第一行元素；然后分别计算第二识别车道指示牌与第一至第m地图车道指示牌的距离a21、a22、…、a2m，令它们作为矩阵H的第二行元素；以此类推，直至最后分别计算第n识别车道指示牌与第一至第m地图车道指示牌的距离an1、an2、…、anm，令它们作为矩阵H的第n行元素，至此矩阵H构建完毕；步骤S6.3：对矩阵H做匈牙利运算，迭代构造0元素，用数量最少的线段覆盖矩阵中所有的0元素，如果线段数量k＝n，则停止迭代，得到重构矩阵H’；步骤S6.4：利用重构矩阵H’找到最优匹配，具体地，首先在H’中找到只包含一个0元素的行，该0元素所对应的行和列即构成第一个匹配对；然后删掉该0元素所在的行和列得到新矩阵，在新矩阵中重新找到只包含一个0元素的行，该新0元素所对应的行和列即构成第二个匹配对；以此类推，直至最后一个0元素，该最后0元素所对应的行和列构成第n个匹配对；步骤S6.5：由于每行对应一个识别车道指示牌，每列对应一个地图车道指示牌，因此步骤S6.4得到的n个行列匹配对即对应n个车道牌匹配对。

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