[發明專利]一種車道線的識別方法和系統、存儲介質、服務器

在審

• 申請號: 201811640595.1
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109711372A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 王宇航;周嫻
• 申請（專利權）人: 馭勢科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 彭瑞欣;劉悅晗

本發明實施例涉及一種車道線的識別方法和系統、存儲介質、服務器。其中，該方法包括：獲取包括車道線的圖像，從圖像中選取與車道線對應的關鍵點，得到關鍵點集合，獲取關鍵點的斜率，基于關鍵點和斜率進行聚合，得到聚合后的車道線。通過本實施例提供的技術方案，避免了現有技術中通過圖像語義分割或圖像樣例分割時，無法對各種弧度彎道的車道線進行精準識別的技術弊端，實現了即便是在存在各種弧度的彎道情況下，依然可以對車道線進行精準的識別的技術效果。即本實施例通過“關鍵點識別+角度識別”的技術方案，實現精準的車道線識別，進而實現安全行駛的技術效果。

技術領域

本發明實施例涉及智能交通技術領域，尤其涉及一種車道線的識別方法和系統、存儲介質、服務器。

背景技術

基于攝像頭的車道線識別是當前自動駕駛和機器人領域中的一項重要技術，基于對環境中車道線的正確識別，自動駕駛車輛或機器人可以實現巡線運動或輔助對自身的定位。

目前已有的車道線識別往往是基于圖像語義分割或圖像樣例分割的。具體地，先將圖像中的車道線以圖像分割算法與背景區分開，再對不同的車道線進行區分。在區分過程中，可以使用聚類算法。當然，也可以通過對不同根車道線予以不同的標簽的方法，或在模型中增加對車道線消失點的識別的方法。

然而，這些現有方法對于真實場景中的車道線，識別效果都不夠理想，因為在真實場景中，圖像中車道線的角度多樣，存在各種弧度的彎道，存在道路匯入匯出口，并且在消失點處，車道線互相之間的距離都非常小甚至粘連，這些都會影響目前已有算法對不同根車道線的區分，并進一步影響后續車道線方程的擬合，給技術的實際應用帶來阻礙。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對現有技術中所存在的上述缺陷，提供一種車道線的識別方法和系統、存儲介質、服務器，用以解決現有技術中存在識別精度低的問題。

根據本發明實施例的一個方面，本發明實施例提供了一種車道線的識別方法，所述方法包括：

獲取包括車道線的圖像；

從所述圖像中選取與所述車道線對應的關鍵點，得到關鍵點集合；

獲取所述關鍵點的斜率；

基于所述關鍵點和所述斜率進行聚合，得到聚合后的車道線。

進一步地，所述關鍵點為所述車道線的中心線對應的像素點；或者，

所述關鍵點為所述車道線的邊緣線對應的像素點。

進一步地，所述關鍵點包括與其對應的坐標，所述方法包括：

獲取當前關鍵點對應的當前坐標和當前斜率，其中，所述當前坐標對應于圖像坐標系；

基于所述當前坐標和所述當前斜率，確定預測坐標；

將所述關鍵點集合中除所述當前關鍵點之外的其他關鍵點的坐標與所述預測坐標進行比較，并根據比較結果確定所述當前關鍵點的下一個關鍵點。

進一步地，所述當前坐標包括當前橫坐標和當前縱坐標，所述基于所述當前坐標和所述當前斜率，確定預測坐標，具體包括：

基于所述當前縱坐標確定預測縱坐標；

基于所述當前橫坐標和所述當前斜率確定預測橫坐標；

基于所述預測縱坐標和所述預測橫坐標確定所述預測坐標。

進一步地，所述基于所述當前縱坐標確定預測縱坐標，具體包括：

將所述當前縱坐標前移預設的第一距離，得到所述預測縱坐標；

所述基于所述當前橫坐標和所述當前斜率確定預測橫坐標，具體包括：