[发明专利]路面上的车道线的检测方法和装置

说明书

本发明实施例提供一种路面上的车道线的检测方法和装置。该方法包括：采集路面的RGB图像以及该路面的点云强度图；在所述RGB图像和所述点云强度图上分别进行车道线检测，得到所述RGB图像中的图像三维车道线和所述点云强度图中的点云三维车道线；基于预设的车道线融合策略，对所述图像三维车道线和所述点云三维车道线进行融合，得到该路面的三维车道线，并输出。通过融合RGB图像的车道线检测结果和点云强度图的车道线检测结果，在绝大多数情况下可以有效的对抗其他车辆对路面车道线造成的遮挡以及路面上车道线和路面方向箭头的磨损，提高了得到的该路面的三维车道线的几何轮廓的完整性和精度，此外，节省了人力成本。

技术领域

本发明实施例涉及信息检测技术领域，尤其涉及一种路面上的车道线的检测方法和装置。

背景技术

三维高精地图是下一代数字地图的主要发展方向，是实现汽车自动驾驶和辅助驾驶的前提条件，为自动驾驶或辅助驾驶的汽车进行精确定位和正确决策提供主要依据。三维高精地图生产的核心问题集中在路面上车道信息的检测，即用三维数字地图精确重构真实世界中的车道等信息，路面上的车道线的检测技术应运而生。

目前，主要有两种检测方式。

方式一：人工生产方式。对照工业相机采集的路面的RGB图像和Lidar设备采集到的点云强度图，利用所述RGB图像，对拼接后的着色点云依赖人工绘制标出车道线。这种检测方式存在的缺陷在于：在三维点云上绘制车道线等三维线条交互困难，线条扭曲明显，不易控制精度，且人工作业效率低；由于点云分辨率低，极易在绘制时遗漏车道线；此外，人力成本也很高。

方式二：通过自动识别算法从RGB图像中检测车道线，主要是利用带通滤波器从路面区域检测车道线。这种方式存在的缺陷在于：目前学术界和工业界开发的算法主要目的是服务于自动驾驶进行实时的检测车道线，而且多停留在实验层面，其检测的车道线的有效性和检测精度均达不到生产高精地图生产的要求。

发明内容

本发明实施例提供一种路面上的车道线的检测方法和装置，以提高检测到的路面上的三维车道线的几何轮廓的完整性和精度，并节省人力成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种路面上的车道线的检测方法，包括：

采集路面的RGB图像以及该路面的点云强度图；

在所述RGB图像和所述点云强度图上分别进行车道线检测，得到所述RGB图像中的图像三维车道线和所述点云强度图中的点云三维车道线；

基于预设的车道线融合策略，对所述图像三维车道线和所述点云三维车道线进行融合，得到该路面的三维车道线，并输出。

第二方面，本发明实施例提供了一种路面上的车道线的检测装置，包括：

图像采集模块，用于采集路面的RGB图像以及该路面的点云强度图；

图像三维车道线检测模块，用于在所述RGB图像上进行车道线检测，得到所述RGB图像中的图像三维车道线；

点云三维车道线检测模块，用于在所述点云强度图上进行车道线检测，得到所述点云强度图中的点云三维车道线；

车道线融合模块，用于基于预设的车道线融合策略，对所述图像三维车道线和所述点云三维车道线进行融合，得到该路面的三维车道线，并输出。

本发明实施例提供的路面上的车道线的检测方法和装置，通过融合RGB图像的车道线检测结果和点云强度图的车道线检测结果，在绝大多数情况下可以有效的对抗其他车辆对路面车道线造成的遮挡以及路面上车道线和路面方向箭头的磨损，提高了得到的该路面的三维车道线的几何轮廓的完整性和精度；此外，节省了人力成本。

附图说明