車線データの処理方法、装置、記憶媒体及び機器

発明者： , , , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：杉村憲司
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-558337
公開番号（公開出願番号）：特表2017-533482
出願日： 2015年12月29日
公開日（公表日）： 2017年11月09日
要約：

本発明の実施例は、車線データの処理方法、装置、記憶媒体及び機器を開示する。前記車線データの処理方法は、原画像と原画像の位置決めデータを取得するステップと、ディープニューラルネットワークモデルを用いて、前記原画像における各画素が車線の特徴に合致する画素信頼度を算出するステップと、前記原画像から車線の輪郭を候補車線として決定するステップと、前記候補車線の車線信頼度を算出するステップと、前記候補車線の車線信頼度に基づいて、前記候補車線に対して、選別を行うステップと、選別後の車線に対して、前記車線の属性情報を識別するステップと、前記車線の属性情報及び前記原画像を撮影する時の位置決めデータに基づいて、前記車線の地図データを決定するステップとを含む。本発明の実施例で提供する車線データの処理方法、装置、記憶媒体及び機器は、車線データを効率よく、正確に決定することができ、高精度地図生産において労働コストを大幅に軽減させ、高精度地図を大規模に生産することができる。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

連続撮影された車線の少なくとも二つの原画像と、原画像の位置決めデータを取得するステップと、ディープニューラルネットワークモデルを用いて、前記原画像における各画素が車線の特徴に合致する画素信頼度を算出するステップと、前記原画像から車線の輪郭を候補車線として決定するステップと、前記候補車線における画素の画素信頼度に基づいて、前記候補車線の車線信頼度を算出するステップと、前記候補車線の車線信頼度に基づいて、前記候補車線に対して、選別を行うステップと、選別後の車線に対して、前記車線の属性情報を識別するステップと、前記車線の属性情報及び前記原画像を撮影する時の位置決めデータに基づいて、前記車線の地図データを決定するステップとを、含むことを特徴とする車線データの処理方法。

IPC (6件)：

G06T 7/60 , G06T 1/00 , G06T 7/00 , B60R 13/02 , G01C 21/26 , G08G 1/137

FI (6件)：

G06T7/60 200J , G06T1/00 330A , G06T7/00 650A , B60R13/02 B , G01C21/26 A , G08G1/137

Fターム (50件)：

2F129AA03 , 2F129BB03 , 2F129CC19 , 2F129CC20 , 2F129EE02 , 2F129GG17 , 3D023BB01 , 3D023BD12 , 3D023BE17 , 3D023BE31 , 5B057AA16 , 5B057CA01 , 5B057CA08 , 5B057CA12 , 5B057CA16 , 5B057DA08 , 5B057DA12 , 5B057DB02 , 5B057DB06 , 5B057DB09 , 5B057DC16 , 5B057DC36 , 5B057DC40 , 5H181AA01 , 5H181BB12 , 5H181BB13 , 5H181BB19 , 5H181BB20 , 5H181CC03 , 5H181CC04 , 5H181CC14 , 5H181CC24 , 5H181FF04 , 5H181FF05 , 5H181FF10 , 5H181FF27 , 5H181MC18 , 5L096BA04 , 5L096CA04 , 5L096FA06 , 5L096FA32 , 5L096FA62 , 5L096FA64 , 5L096FA66 , 5L096FA67 , 5L096FA69 , 5L096GA51 , 5L096GA59 , 5L096HA11 , 5L096JA11

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