一种慢行道路宽度测量方法、系统及设备与流程

本发明属于计算机，具体涉及一种慢行道路宽度测量方法、系统及设备。

背景技术：

1、随着双碳目标的提出和城市市民对健康的关注，社会对慢行交通重视程度达到了新的高度，政府部门对慢行交通的重视程度也在逐年提高。基于慢行交通系统，必要情况下需要对慢行道路宽度进行估计。

2、传统的宽度估计方法通过车道线检测以及宽度估计两个阶段实现。其中，车道线检测的检测方法主要包括传统方法和深度学习方法，例如：（1）边缘检测与霍夫变换相结合的方法可以检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，但是该方法依赖于边缘检测技术的准确度；（2）颜色阈值法，通过将图像转为颜色空间，对颜色空间中的各个通道设置阈值从而得到结果，但是该方法依赖于各通道的阈值选取，可能会有较差的鲁棒性。

3、由上可见，现有的宽度估计方法主要依赖于车道线检测技术，并基于两条车道线估计车道的宽度距离，该宽度估计方法只是测量车道线之间的宽度，并非直接估计整个车道的宽度。因此，本发明提供一种能够基于整个车道进行宽度测量的方法。

技术实现思路

1、为了解决背景技术中的至少一个技术问题，本发明提出了一种慢行道路宽度测量方法、系统及设备，用以在慢行交通系统中直接预测完整车道并估计车道宽度，完成对慢行车道的宽度测量任务。

2、根据本发明的第一个方面，本发明首先提供一种慢行道路宽度测量方法，包括：

3、获取待测量图片；

4、采用基于fgn的小样本实例分割模型，对所述待测量图片进行检测和划分，生成多个mask矩阵，每个mask矩阵标识一个慢行道路区域以及区域类型；其中，所述基于fgn的小样本实例分割模型为使用coco数据集和ss数据集通过机器学习训练得到；

5、逐行统计每个mask矩阵中慢行道路区域的像素宽度，并对多个所述像素宽度求平均，得到每个慢行道路区域的平均像素宽度；

6、根据像素宽度与实际宽度比例尺以及所述平均像素宽度，计算所述慢行道路区域的实际宽度；其中，所述像素宽度与实际宽度比例尺为参照物的平均像素宽度与标准宽度比值，所述参照物选自所述mask矩阵中已知标准宽度的慢行道路区域。

7、进一步地，所述基于fgn的小样本实例分割模型使用coco数据集和ss数据集通过机器学习训练的过程，包括：

8、将所述coco数据集中的部分实例作为训练集，输入所述基于fgn的小样本实例分割模型，得到中间模型；

9、将所述ss数据集中的部分实例以及所述训练集中的部分实例作为验证集，输入所述中间模型进行优化，得到训练后的基于fgn的小样本实例分割模型。

10、进一步地，所述ss数据集的获取方法，包括：

11、采集目标路段在不同时段和环境下的道路视频数据；

12、对所述道路视频数据进行抽帧处理，得到视频图像序列，并制成视频数据集；

13、根据预设分割类型对所述视频数据集内图片进行分割及标注，每张图片生成对应的标签，得到ss数据集，其中，所述标签包括区域范围和区域类型，所述预设分割类型包括人行道、非机动车道、停车位、隔离带。

14、进一步地，在所述生成mask矩阵之后，逐行统计所述慢行道路区域的像素宽度之前，所述方法进一步包括：

15、对所述待测量图片以及所述多个mask矩阵进行透视变换处理，得到变换后的mask矩阵。

16、进一步地，所述对所述待测量图片以及所述多个mask矩阵进行透视变换处理，包括：

17、对所述待测量图片进行透视变换，生成鸟瞰图；

18、基于所述待测量图片和鸟瞰图，得到透视变换矩阵；

19、根据所述透视变换矩阵对每个所述mask矩阵进行透视变换，得到变换后的mask矩阵。

20、进一步地，在所述逐行统计每个所述mask矩阵中慢行道路区域的像素宽度之后，对多个所述像素宽度求平均之前，包括：

21、根据预先设置的截断均值策略，对逐行统计的像素宽度进行异常值去除，得到去除异常值后的多个像素宽度。

22、根据本发明的第二个方面，本发明提供一种慢行道路宽度测量系统，包括：

23、获取模块，用于获取待测量图片；

24、分割模块，用于采用基于fgn的小样本实例分割模型，对所述待测量图片进行检测和划分，生成多个mask矩阵，每个mask矩阵标识一个慢行道路区域以及区域类型；其中，所述基于fgn的小样本实例分割模型为使用coco数据集和ss数据集通过机器学习训练得到；

25、第一处理模块，用于逐行统计每个所述mask矩阵中慢行道路区域的像素宽度，并对多个所述像素宽度求平均，得到每个慢行道路区域的平均像素宽度；

26、第二处理模块，用于根据像素宽度与实际宽度比例尺以及所述平均像素宽度，计算所述慢行道路区域的实际宽度；其中，所述像素宽度与实际宽度的比例尺为参照物的平均像素宽度与标准宽度比值，所述参照物选自所述mask矩阵中已知标准宽度的慢行道路区域。

27、进一步地，所述慢行道路宽度测量系统包括透视变换模块，所述透视变换模块用于对所述待测量图片以及所述多个mask矩阵进行透视变换处理，得到变换后的mask矩阵。

28、进一步地，所述慢行道路宽度测量系统包括异常处理模块，所述异常处理模块用于根据预先设置的截断均值策略，对逐行统计的像素宽度进行异常值去除，得到去除异常值后的多个像素宽度。

29、根据本发明的第三个方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其中：

30、所述存储器，用于保存计算机程序；

31、所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至6任一项所述的慢行道路宽度测量方法。

32、通过本发明技术方案，可以获得如下技术效果：

33、本发明提供的慢行道路宽度测量方法及装置，采用基于完全引导网络fgn的小样本实例分割框架对慢行道路进行检测和划分，减轻了数据集标注的压力，并且能够准确测量某一属性道路的宽度，而不局限于车道线间距离；第二，借助透视变换技术改变视角，减小相机视角及畸变对宽度测量的影响；第三，通过引入截断均值策略，能够减少异常数据对测量结果的影响，提高测量结果的可信度。

技术特征：

1.一种慢行道路宽度测量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的慢行道路宽度测量方法，其特征在于，所述基于fgn的小样本实例分割模型使用coco数据集和ss数据集通过机器学习训练的过程，包括：

3.根据权利要求1所述的慢行道路宽度测量方法，其特征在于，所述ss数据集的获取方法，包括：

4.根据权利要求1所述的慢行道路宽度测量方法，其特征在于，在所述生成多个mask矩阵之后，逐行统计所述慢行道路区域的像素宽度之前，所述方法进一步包括：

5.根据权利要求4所述的慢行道路宽度测量方法，其特征在于，所述对所述待测量图片以及所述多个mask矩阵进行透视变换处理，包括：

6.根据权利要求1所述的慢行道路宽度测量方法，其特征在于，在所述逐行统计每个所述mask矩阵中慢行道路区域的像素宽度之后，对多个所述像素宽度求平均之前，进一步包括：

7.一种慢行道路宽度测量系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的慢行道路宽度测量系统，其特征在于，进一步包括透视变换模块，

9.根据权利要求8所述的慢行道路宽度测量系统，其特征在于，进一步包括异常处理模块，

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：

技术总结
本发明公开一种慢行道路宽度测量方法、系统及设备。所述方法包括获取待测量图片；采用基于FGN的小样本实例分割模型，对所述待测量图片进行检测和划分，生成多个mask矩阵，每个mask矩阵标识一个慢行道路区域以及区域类型；逐行统计每个mask矩阵中慢行道路区域的像素宽度，并对多个所述像素宽度求平均，得到每个慢行道路区域的平均像素宽度；根据像素宽度与实际宽度比例尺以及所述平均像素宽度，计算所述慢行道路区域的实际宽度；其中，所述像素宽度与实际宽度比例尺为参照物的平均像素宽度与标准宽度比值。本发明能够准确测量某一属性道路的宽度，不局限于车道线间距离。

技术研发人员：郑伟,荆禄波,邓博瀚,顾涛,王书灵,胡莹,王梦瑶,孙鹏飞,索晓华,徐飞冰,苏楦雯,金一,李浥东,王涛,王腾
受保护的技术使用者：北京交通发展研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24