[發(fā)明專利]一種車道線檢測的方法及設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910197037.0
• 申請日: 2019-03-15
• 公開（公告）號: CN110008851B
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳海波
• 申請（專利權(quán)）人: 深蘭科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京同達(dá)信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

1.一種車道線檢測的方法，其特征在于，該方法包括：

按照每幀點云數(shù)據(jù)的生成順序，根據(jù)每連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)的點云地圖坐標(biāo)，動態(tài)確定點云地圖，其中，任意相鄰兩次確定的點云地圖中，后一次確定的點云地圖使用的連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)中的第一幀點云數(shù)據(jù)為前一次確定的點云地圖使用的連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)中的第二幀點云數(shù)據(jù)；

將對所述點云地圖進(jìn)行柵格化處理得到的鳥瞰圖，作為局部地圖；

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)所述局部地圖確定所述局部地圖對應(yīng)的二值化圖像，其中，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)歷史局部地圖和帶車道線標(biāo)注的二值化圖像進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

根據(jù)所述局部地圖對應(yīng)的二值化圖像中的像素點的坐標(biāo)確定車道線位置。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過下列方式構(gòu)建所述點云地圖：

利用慣性導(dǎo)航元件確定第N幀點云數(shù)據(jù)的相對位姿信息，其中所述第N幀點云數(shù)據(jù)是通過激光雷達(dá)掃描車輛周邊事物確定的；

根據(jù)所述第N幀點云數(shù)據(jù)的相對位姿信息對所述第N幀點云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到所述第N幀點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的點云地圖坐標(biāo)；

根據(jù)連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的點云地圖坐標(biāo)確定所述點云地圖；

其中，N為正整數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過下列方式確定所述局部地圖：

將所述點云地圖劃分成多個立方體；

針對任意一個立方體，將立方體中的所有點對應(yīng)的強(qiáng)度值進(jìn)行加權(quán)平均確定反射強(qiáng)度均值；

將確定的強(qiáng)度平均值對所述立方體對應(yīng)的柵格中的點進(jìn)行賦值；

根據(jù)所有柵格中賦值后的點形成鳥瞰圖，將所述鳥瞰圖作為局部地圖。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述帶車道線標(biāo)注的二值化圖像是根據(jù)帶車道線信息的高精地圖中的車輛周圍的車道線信息生成的，所述高精地圖中的車輛是根據(jù)所述歷史局部地圖對應(yīng)的車輛位置信息確定的，所述帶車道線標(biāo)注的二值化圖像與所述歷史局部地圖的分辨率相同。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述局部地圖對應(yīng)的二值化圖像中的像素點的坐標(biāo)確定車道線位置，包括：

按照預(yù)設(shè)的像素值與真實值之間的比例，根據(jù)所述二值化圖像中表示車道線的像素點對應(yīng)的坐標(biāo)值確定車道線的位置。

6.一種車道線檢測的設(shè)備，其特征在于，該設(shè)備包括：至少一個處理單元以及至少一個存儲單元，其中，所述存儲單元存儲有程序代碼，當(dāng)所述程序代碼被所述處理單元執(zhí)行時，所述處理單元具體用于：

按照每幀點云數(shù)據(jù)的生成順序，根據(jù)每連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)的點云地圖坐標(biāo)，動態(tài)確定點云地圖，其中，任意相鄰兩次確定的點云地圖中，后一次確定的點云地圖使用的連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)中的第一幀點云數(shù)據(jù)為前一次確定的點云地圖使用的連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)中的第二幀點云數(shù)據(jù)；

將對所述點云地圖進(jìn)行柵格化處理得到的鳥瞰圖，作為局部地圖；

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)局部地圖確定所述局部地圖對應(yīng)的二值化圖像，其中，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)歷史局部地圖和帶車道線標(biāo)注的二值化圖像進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

根據(jù)所述局部地圖對應(yīng)的二值化圖像中的像素點的坐標(biāo)確定車道線位置。

7.如權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其特征在于，所述處理單元通過下列方式構(gòu)建所述點云地圖：

利用慣性導(dǎo)航元件確定第N幀點云數(shù)據(jù)的相對位姿信息，其中所述第N幀點云數(shù)據(jù)是通過激光雷達(dá)掃描車輛周邊事物確定的；

根據(jù)所述第N幀點云數(shù)據(jù)的相對位姿信息對所述第N幀點云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到所述第N幀點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的點云地圖坐標(biāo)；

根據(jù)連續(xù)多幀點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的點云地圖坐標(biāo)確定所述點云地圖；

其中，N為正整數(shù)。