[发明专利]车道线预测方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种车道线预测方法，其中，所述方法包括：

获取当前时刻的车道线图像和前一时刻的车道线图像；

对所述当前时刻的车道线图像和所述前一时刻的车道线图像进行特征匹配，得到特征对集合；

所述对所述当前时刻的车道线图像和所述前一时刻的车道线图像进行特征匹配包括：将所述车道线图像中的车道线信息以及车道线以外的其他道路信息均进行特征匹配；

根据所述特征对集合确定所述前一时刻的车道线图像与所述当前时刻的车道线图像之间的图像平移信息，包括：

根据前一时刻的惯性测量单元的定位信息，以及前一时刻与当前时刻的时间间隔，预测车辆行驶方向；

基于所述车辆行驶方向对所述特征对集合进行筛选，得到特征对子集合；

根据所述特征对子集合确定所述前一时刻的车道线图像与所述当前时刻的车道线图像之间的图像平移信息；

根据所述图像平移信息，预测所述前一时刻的车道线在当前时刻的位置信息，包括：

根据所述图像平移信息，预测所述前一时刻的车道线图像中的某一个车道线点在当前时刻的车道线图像中的位置信息。

2.根据权利要求1所述方法，其中，所述获取当前时刻的车道线图像和前一时刻的车道线图像包括：

根据预设车道线识别算法对所述当前时刻的车道线图像进行识别，得到车道线识别结果；

确定所述车道线识别结果中是否包含当前路段完整的车道线信息；

若是，则确定所述当前时刻的车道线图像不满足预设车道线预测条件，并直接使用所述车道线识别结果；

若不是，则确定所述当前时刻的车道线图像满足预设车道线预测条件，并获取所述前一时刻的车道线图像。

3.根据权利要求1所述方法，其中，所述对所述当前时刻的车道线图像和所述前一时刻的车道线图像进行特征匹配，得到特征对集合包括：

对所述前一时刻的车道线图像和所述当前时刻的车道线图像分别进行逆透视变换处理，得到前一时刻的处理后的车道线图像和当前时刻的处理后的车道线图像；

利用预设特征提取算子对所述前一时刻的处理后的车道线图像和所述当前时刻的处理后的车道线图像分别进行特征提取，得到前一时刻的图像特征和后一时刻的图像特征；

将所述前一时刻的图像特征和所述后一时刻的图像特征进行匹配，得到匹配后的特征对集合。

4.根据权利要求1所述方法，其中，所述根据所述特征对集合确定所述前一时刻的车道线图像与所述当前时刻的车道线图像之间的图像平移信息包括：

获取前一时刻的惯性测量单元的定位信息；

根据所述前一时刻的惯性测量单元的定位信息和所述特征对集合，确定所述前一时刻的车道线图像与所述当前时刻的车道线图像之间的图像平移信息。

5.根据权利要求1所述方法，其中，所述前一时刻的车道线在当前时刻的位置信息是指前一时刻的车道线在当前时刻的逆透视变换处理后的车道线图像中的位置信息，所述根据所述图像平移信息，预测所述前一时刻的车道线在当前时刻的位置信息包括：

获取相机的相机参数，其中，所述相机参数包括内参和外参；

根据所述相机参数以及前一时刻的车道线在当前时刻的逆透视变换处理后的车道线图像中的位置信息，确定所述前一时刻的车道线在当前时刻的世界坐标系下的位置信息。

6.根据权利要求1所述方法，其中，所述方法还包括：

确定所述当前时刻是否触发预测中止条件；

若是，则中止所述车道线位置信息的预测；

否则，则继续所述车道线位置信息的预测。