基于標線幾何位置的完整標線損傷檢測方法、裝置及介質 技術領域 [0001] 本發(fā)明涉及智慧交通技術領域，具體涉及一種基于標線幾何位置的完整標線損傷檢測方法、裝置及介質。 背景技術 [0002] 道路標線作為交安設施中重要的一環(huán)，是確保交通安全的關鍵，然而，標線會隨著使用年限的增長、車輛不斷的碾壓和天氣等因素而出現(xiàn)損傷、模糊或者缺失，從而影響駕駛員或者智能駕駛判斷，增加交通事故。 [0003] 目前，道路管理部門常選擇人工巡檢方式和傳統(tǒng)圖形算法對道路標線進行損傷檢測，而這兩種方式都存在問題，具體如下： [0004] （1）人工巡檢方式容易受主觀因素影響，對損傷等級的判斷標準不一樣，易導致誤檢，并且，人工巡檢方式需要浪費大量的人力，且耗時長，使其難以覆蓋道路沿線全部標線，檢測效率較低； [0005] （2）傳統(tǒng)圖形算法主要指的是通過邊緣檢測、顏色閾值分割對道路標線進行識別，該識別方法在復雜環(huán)境下表現(xiàn)不佳，容易收到光照變化、陰影、污漬和天氣影響，使檢測結果不夠穩(wěn)定。 發(fā)明內容 [0006] 本發(fā)明的目的是提供一種基于標線幾何位置的完整標線損傷檢測方法、裝置及介質，主要通過在車頂上設置車載攝像裝置，在道路巡檢過程中，逐幀識別采集到的路面圖像中標線的幾何位置，基于標線幾何位置進行延伸，以獲得完整標線區(qū)域，保證本發(fā)明對完整標線區(qū)域進行損傷識別，在提高檢測效率的同時，還可以提高標線損傷等級識別的準確性。 [0007] 為解決上述技術問題，本發(fā)明采用了以下方案： [0008] 一種基于標線幾何位置的完整標線損傷檢測方法，包括： [0009] S1、獲得在道路巡檢過程中通過車載攝像裝置采集到的待識別幀； [0010] S2、獲得用于檢測標線的標線識別模型，根據(jù)該標線識別模型對待識別幀進行標線檢測，確定并得到待識別幀中標線幾何位置； [0011] S3、根據(jù)待識別幀中標線幾何位置從該待識別幀中取出由目標左側車道線上對應的標線幾何位置組成的左標線集合以及由目標右側車道線上對應的標線幾何位置組成的右標線集合； [0012] S4、根據(jù)左標線集合和右標線集合中標線幾何位置確定得到目標標線在該待識別幀上對應的最小外接四邊形，并以最小外接四邊形進行前后延伸，得到對應的完整標線區(qū)域，對該待識別幀上完整標線區(qū)域進行損傷識別。 [0013] 進一步的，所述車載攝像裝置為設置于巡檢車車頂上的攝像裝置，在巡檢車的道路巡檢過程中通過車載攝像裝置可實時采集道路信息圖像形成視頻，對視頻進行抽幀以逐幀得到所有待識別幀。 [0014] 進一步的，所述標線識別模型為卷積神經網(wǎng)絡YOLOP模型，通過卷積神經網(wǎng)絡YOLOP模型中標線檢出模塊對待識別幀中標線輪廓進行檢測，同時，通過檢測得到的標線輪廓的位置在待識別幀上分割出標線，則通過標線識別模型得到的標線幾何位置包括標線輪廓信息、標線所在車道線信息。 [0015] 進一步的，在S3中，根據(jù)待識別幀中標線幾何位置得到標線所在車道線信息，在待識別幀上從中心點分別向左側和右側尋找，找到離中心點最近的左側車道線和右側車道線，分別作為目標左側車道線和目標右側車道線，再將目標左側車道線和目標右側車道線與標線所在車道線相匹配，將標線所在車道線與目標左側車道線相同的標線幾何位置加入左標線集合，將標線所在車道線與目標右側車道線相同的標線幾何位置加入右標線集合。 [0016] 進一步的，所述S4中包括以下步驟： [0017] S41、根據(jù)左標線集合和右標線集合中標線幾何位置得到標線輪廓信息，根據(jù)標線輪廓信息在左標線集合和右標線集合中均找到最大輪廓面積的標線和距離待識別幀中心點最近的標線； [0018] S42、對左標線集合和右標線集合中最大輪廓面積的標線和距離待識別幀中心點最近的標線進行判斷，根據(jù)判斷結果得到目標標線； [0019] S43、根據(jù)標線幾何位置獲得目標標線的標線輪廓信息，以目標標線的標線輪廓信息進行擬合，以得到目標標線在該待識別幀上對應的最小外接四邊形； [0020] S44、獲得目標標線對應的最小外接四邊形在該待識別幀上的坐標點位，根據(jù)坐標點位計算得到最小外接四邊形的幾何寬度； [0021] S45、獲得目標標線所在車道線的道路設施標準，根據(jù)道路設施標準和最小外接四邊形的幾何寬度對最小外接四邊形進行延伸，以得到對應的完整標線區(qū)域，對該待識別幀上完整標線區(qū)域進行損傷識別。 [0022] 進一步的，在S42中，對左標線集合和右標線集合中最大輪廓面積的標線和距離待識別幀中心點最近的標線進行判斷，根據(jù)判斷結果得到目標標線的過程為：

1.一種基于標線幾何位置的完整標線損傷檢測方法，其特征在于，所述完整標線損傷檢測方法包括以下步驟： S1、獲得在道路巡檢過程中通過車載攝像裝置采集到的待識別幀； S2、獲得用于檢測標線的標線識別模型，根據(jù)該標線識別模型對待識別幀進行標線檢測，確定并得到待識別幀中標線幾何位置； S3、根據(jù)待識別幀中標線幾何位置從該待識別幀中取出由目標左側車道線上對應的標線幾何位置組成的左標線集合以及由目標右側車道線上對應的標線幾何位置組成的右標線集合； S4、根據(jù)左標線集合和右標線集合中標線幾何位置確定得到目標標線在該待識別幀上對應的最小外接四邊形，并以最小外接四邊形進行延伸，得到對應的完整標線區(qū)域，對該待識別幀上完整標線區(qū)域進行損傷識別； 所述S4中包括以下步驟： S41、根據(jù)左標線集合和右標線集合中標線幾何位置得到標線輪廓信息，根據(jù)標線輪廓信息在左標線集合和右標線集合中均找到最大輪廓面積的標線和距離待識別幀中心點最近的標線； S42、對左標線集合和右標線集合中最大輪廓面積的標線和距離待識別幀中心點最近的標線進行判斷，根據(jù)判斷結果得到目標標線； 在S42中，對左標線集合和右標線集合中最大輪廓面積的標線和距離待識別幀中心點最近的標線進行判斷，根據(jù)判斷結果得到目標標線的過程為： 獲得左標線集合和右標線集合中最大輪廓面積的標線，根據(jù)標線輪廓信息分別判斷左標線集合和右標線集合中其它標線的輪廓面積與最大輪廓面積之間的面積比，若面積比均小于預設閾值，選擇最大輪廓面積的標線作為目標標線；若有面積比大于預設閾值，選擇距離待識別幀中心點最近的標線作為目標標線； S43、根據(jù)標線幾何位置獲得目標標線的標線輪廓信息，以目標標線的標線輪廓信息進行擬合，以得到目標標線在該待識別幀上對應的最小外接四邊形； S44、獲得目標標線對應的最小外接四邊形在該待識別幀上的坐標點位，根據(jù)坐標點位計算得到最小外接四邊形的幾何寬度； S45、獲得目標標線所在車道線的道路設施標準，根據(jù)道路設施標準和最小外接四邊形的幾何寬度對最小外接四邊形進行延伸，以得到對應的完整標線區(qū)域，對該待識別幀上完整標線區(qū)域進行損傷識別； 在S45中，根據(jù)道路設施標準和最小外接四邊形的幾何寬度對最小外接四邊形進行延伸的過程為： 以道路設施標準的標線寬度為基準，計算最小外接四邊形的幾何寬度與基準之間的差值，分層向最小外接四邊形的各頂點X軸和Y軸方向延伸該差值。