[发明专利]一种车道线数据的处理方法及装置

权利要求书

1.一种车道线数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据；

采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；

从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；

根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度；

根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；

针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；

根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据；

根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度包括：

统计所述候选车道线轮廓范围内的所有像素的像素置信度的平均值；

获取所述候选车道线轮廓范围内的像素点置信度大于设定置信度门限值的像素，作为车道线像素；

对所述原始图像按照像素的灰度值进行区域分割，确定所述候选车道线轮廓范围所在的车道线区域；

比较所述车道线像素与所述车道线区域内的所有像素的数量比值；

将所述平均值与所述数量比值相乘，作为所述候选车道线的车道线置信度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线包括：

采用图形学连通域分析方法，从所述原始图像中提取边缘像素；

将所述边缘像素进行三次曲线拟合以确定车道线的边缘轮廓，作为所述候选车道线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述候选车道线之后，还包括：

识别所述候选车道线的几何特征；

根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述几何特征包括所述候选车道线的线宽、线长、方向和位置，则根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选包括：

将几何特征符合下述至少一项的候选车道线进行筛选剔除：

所述候选车道线的线长小于设定长度门限值；

所述候选车道线的方向与所述原始图像中的车辆行进方向之间的夹角大于设定角度门限值；

所述候选车道线的线宽大于设定宽度门限值；

所述候选车道线的位置落在构成一条车道的两条候选车道线之间，且距离构成同一条车道的两条候选车道线的距离均大于设定距离门限值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息包括：

针对筛选后的车道线，识别所述车道线的线形和颜色；

计算所述车道线在原始图像中的像素尺寸；

根据拍摄所述原始图像的拍摄参数和所述像素尺寸，计算车道线的物理宽度、物理长度、中心线位置和边缘线位置。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据包括：

根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的点云数据，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中之后，还包括：

根据所述车道线的车道线置信度和属性信息，以及所述原始图像拍摄时的GPS轨迹信息，将至少两个原始图像分别确定出的车道线进行拼合。