[发明专利]一种车道线识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种车道线识别方法及装置，该方法包括：识别车道线图片中的车道线像素点；根据所述车道线像素点计算车道线的初始位置和方向；依据包含反射率强度信息的道路激光点云点确定车道线点云点；基于所述车道线点云点对所述车道线的初始位置和方向进行修正。该方法在图像识别的基础上通过车道线点云点对所述车道线的初始位置和方向进行修正，解决了目前车道线识别技术中存在的识别到的车道线的三维空间位置不够精确的问题，提高了车道线的位置识别精度，大大提高了高精地图的制作速度与精度。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种车道线识别方法及装置。

背景技术

三维高精地图被工业界和学术界公认为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，为自动驾驶汽车进行精确定位和正确决策提供主要依据。高精地图亦是分析道路利用状况，实现智慧交通的重要战略性平台资源。三维高精地图生产的核心问题集中在路面车道信息的检测和生成，即用三维数字地图精确重构真实世界中的路网车道信息。

当前车道线识别技术为：首先基于图像识别得到车道线在拍摄到的车道线图片中的位置信息，然后通过点云数据获得三维场景的深度信息，最后按照图片和点云之间的配准关系，将车道线在图片中的二维位置信息转换得到车道线的三维位置信息。但是，由于二维图像数据与三维点云数据之间的空间位置关系的配准精度问题，将二维位置信息转换为三维位置信息的过程中会产生一定的误差，而且图像识别精度只能到像素级，所以通过现有的车道线识别技术得到的车道线的三维空间位置不够精确。

因此，车道线的识别技术有待进一步提高，以提高车道线的识别精度。

发明内容

本发明提供一种车道线识别方法及装置，以提高车道线的识别精度。

第一方面，本发明实施例提供了一种车道线识别方法，该方法包括：

识别车道线图片中的车道线像素点；

根据所述车道线像素点计算车道线的初始位置和方向；

依据包含反射率强度信息的道路激光点云点得到车道线点云点；

基于所述车道线点云点对所述车道线的初始位置和方向进行修正。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车道线识别装置，该装置包括：

识别模块，用于识别车道线图片中的车道线像素点；

计算模块，用于根据所述车道线像素点计算车道线的初始位置和方向；

确定模块，用于依据包含反射率强度信息的道路激光点云点确定车道线点云点；

修正模块，用于基于所述车道线点云点对所述车道线的初始位置和方向进行修正。

本发明实施例提供了一种车道线识别方案，首先识别车道线图片中的车道线像素点，然后根据所述车道线像素点计算车道线的初始位置和方向，依据包含反射率强度信息的道路激光点云点得到车道线点云点，最后基于所述车道线点云点对所述车道线的初始位置和方向进行修正。解决了目前车道线识别技术中存在的识别到的车道线的三维空间位置不够精确的问题，提高了车道线的位置识别精度，大大提高了高精地图的制作速度与精度。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种车道线识别方法流程示意图；

图2是本发明实施例二中的一种车道线识别方法流程示意图；

图3是本发明实施例三中的一种车道线识别方法流程示意图；

图4是本发明实施例四中的一种车道线识别方法流程示意图；

图5是本发明实施例五中的一种车道线识别装置结构示意图。