[发明专利]行驶状况识别方法、装置、存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种行驶状况识别方法，其特征在于，包括：

获取当前行驶的道路上的激光采集数据，并确定所述激光采集数据的属性信息；

确定当前行驶的道路信息；

根据所述道路信息、所述属性信息和行驶障碍预设信息对机器学习模型进行训练，以生成行驶状况模型；所述行驶状况模型用于对行驶障碍进行识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前行驶的道路上的激光采集数据，并确定所述激光采集数据的属性信息，包括：

获取当前行驶的道路上的激光采集数据，并确定所述激光采集数据的位置、尺寸、形状和角度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当前行驶的道路信息包括：

获取当前行驶的移动信息，所述移动信息包括位置信息和加速度信息；

通过地图数据接口确定与所述移动信息对应的车道信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过地图数据接口确定与所述移动信息对应的车道信息之后，还包括：

根据当前行驶的车道的道路划线，以及车道信息确定当前行驶的车道类别。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据当前行驶的车道的道路划线，以及车道信息确定当前行驶的车道类别包括：

获取当前行驶的车道两侧的道路划线的图像；

通过图像边缘检测确定所述道路划线的划线类型；

根据所述划线类型和车道信息确定当前行驶的车道类别。

6.如权利要求3、4或5所述的方法，其特征在于，所述确定当前行驶的道路信息还包括：

通过地图数据接口确定与所述移动信息对应的节点信息和/或路况信息。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述道路信息、所述属性信息和行驶障碍预设信息对机器学习模型进行训练，以生成行驶状况模型，包括：

根据所述车道信息、节点信息和路况信息中的至少一个、所述属性信息以及行驶障碍预设信息生成机器学习模型的训练数据；

将所述训练数据对机器学习模型进行训练，以生成行驶状况模型。

8.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述生成行驶状况模型之后，还包括：

获取待识别激光采集数据，并确定所述待识别激光采集数据的待识别属性信息；

确定待识别道路信息；

将所述待识别道路信息和所述待识别属性信息输入所述行驶状况模型，根据所述行驶状况模型的输出结果识别行驶障碍。

9.一种行驶状况识别装置，其特征在于，包括：

采集数据处理模块，用于获取当前行驶的道路上的激光采集数据，并确定所述激光采集数据的属性信息；

道路信息确定模块，用于确定当前行驶的道路信息；

模型训练模块，用于根据所述道路信息、所述属性信息和行驶障碍预设信息对机器学习模型进行训练，以生成行驶状况模型；所述行驶状况模型用于对行驶障碍进行识别。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的行驶状况识别方法。

11.一种终端设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任一项所述的行驶状况识别方法。