[發明專利]一種車道線檢測方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210560929.4
• 申請日: 2022-05-20
• 公開（公告）號: CN114926799A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 史帥;管越
• 申請（專利權）人: 國汽智控（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 趙麗婷

本發明公開了一種車道線檢測方法、裝置、設備及可讀存儲介質，其中方法包括：獲取單幀車道線，對單幀車道線進行車道線識別檢測處理，得到當前車道線；將當前車道線與預設地圖進行匹配，得到當前車輛所在的局部地圖；根據局部地圖和當前車道線，檢測當前車道線是否準確；當檢測到當前車道線不準確時，構建虛擬車道線。本發明通過對車道線進行識別檢測，與高精度地圖進行匹配，得到車輛所在的局部地圖后檢測當前車道線是否準確，從而解決由于硬件精度、環境因素或傳感器抖動導致數據產生較大誤差影響車道線檢測的問題，提高車道線檢測效率的同時，極大提高了車道線檢測的準確性和可靠性，減少現有檢測技術需要較高檢測條件且檢測誤差較大的情況。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其是涉及一種車道線檢測方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著智能輔助駕駛的興起，車道線檢測作為其重要的組成部分，近年來也得以大力發展。ADAS(Advanced Driver Assistance Systems，高級駕駛輔助系統)輔助駕駛中的車道線檢測技術主要基于相機傳感器，通過圖像視頻分析檢測當前的車道線，為后續的車道偏離提供車道線信息，有效進行偏離預警。

在構思及實現本申請過程中，本申請的發明人發現，現有技術中基于圖像視頻分析的車道線檢測采用的是相機傳感器采集到的二維圖像，受環境影響較大，特別在成像惡劣的條件下，容易受非車道線點的干擾，無法取得理想的效果，遠難滿足L3、L4級別的自動駕駛技術指標。此外，基于二維圖像信息的車道線檢測，沒辦法得到直接的物理車道線模型，需要根據相機安裝的情況進行嚴格的標定，在圖像語義分割的基礎上，提取車道線像素點，要訓練大量的標簽數據來解決多場景適用問題。

前面的敘述在于提供一般的背景信息，并不一定構成現有技術。

發明內容

本發明實施例所要解決的技術問題在于，提供一種車道線檢測方法、裝置、設備及可讀存儲介質，能夠解決由于硬件精度、環境因素或傳感器抖動導致數據產生較大誤差影響車道線檢測的問題。

為解決上述問題，本申請實施例的第一方面提供了一種車道線檢測方法，至少包括如下步驟：

獲取單幀車道線，對所述單幀車道線進行車道線識別檢測處理，得到當前車道線；

將所述當前車道線與預設地圖進行匹配，得到當前車輛所在的局部地圖；

根據所述局部地圖和當前車道線，檢測所述當前車道線是否準確；

當檢測到所述當前車道線不準確時，構建對應的虛擬車道線。

在第一方面的一種可能的實現方式中，在所述得到當前車道線之后，包括：

獲取多幀車道線，對所述多幀車道線進行融合處理，得到校準后的當前車道線。

在第一方面的一種可能的實現方式中，所述獲取多幀車道線，對所述多幀車道線進行融合處理，得到校準后的當前車道線，包括：

獲取多幀車道線，分別對每幀車道線進行車道線識別檢測處理，檢測得到每幀車道線對應的初始車道線；

根據目標聚類算法，對多組初始車道線先后進行聚類和融合處理，得到校準后的車道線。

在第一方面的一種可能的實現方式中，在所述得到當前車道線之后，還包括：

將所述當前車道線與歷史車道線進行比對，判斷是否偏離歷史車道。

在第一方面的一種可能的實現方式中，所述對所述單幀車道線進行車道線識別檢測處理，包括：

對獲取的單幀車道線進行相機內外參標定，得到第一車道線信息；

對所述第一車道線先后進行坐標轉換和車道線擬合處理，得到當前車道線。