[发明专利]车道线识别方法和装置以及电子设备

权利要求书

1.一种车道线识别方法，其特征在于，包括：

获取至少一张道路图像；

根据预先训练的深度学习分割模型，获取所述道路图像中的车道线区域和消失点区域；

针对所述车道线区域，在同一行上，获取其边界点，并判断边界点的个数；

当同一行的所述边界点为两个时，取两个所述边界点的中点为车道线骨干点；

当同一行的所述边界点为三个时，取两边的两个所述边界点的中点为所述车道线骨干点；

当同一行的所述边界点为四个时，分别取左边的两个所述边界点的中点和右边的两个所述边界点的中点为所述车道线骨干点；

对所述车道线骨干点进行直线拟合，获取候选直线；

从所述道路图像中的消失点区域，获取车道线消失点；

根据所述候选直线、所述车道线骨干点以及所述车道线消失点，获取所述道路图像中的车道线。

2.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述根据所述候选直线、所述车道线骨干点以及所述车道线消失点，获取所述道路图像中的车道线，具体包括：

从所述车道线骨干点中，获取到所述候选直线距离小于预设的距离阈值的车道线骨干点作为目标车道线骨干点；

对所述目标车道线骨干点和所述车道线消失点进行曲线拟合，得到所述道路图像中的车道线。

3.根据权利要求1至2中任一权利要求所述的车道线识别方法，其特征在于，所述从所述道路图像中的消失点区域，获取车道线消失点，包括：

根据所述消失点区域中的每个像素点的坐标值及所述深度学习分割模型为该像素点赋予的置信度，得到每个像素点的置信坐标值；

将所述消失点区域中的所有像素点的置信坐标值的均值对应的像素点确定为车道线消失点。

4.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述根据所述候选直线、所述车道线骨干点以及所述车道线消失点，获取所述道路图像中的车道线，包括：

获取所述深度学习分割模型为所述车道线骨干点赋予的置信度，以及为所述车道线消失点赋予的置信度；

对所述候选直线所包含的车道线骨干点及其置信度，和所述车道线消失点及其置信度，进行加权拟合，获取所述道路图像中的车道线的曲线表达式。

5.根据权利要求4所述的车道线识别方法，其特征在于，

所述方法还包括：

根据所述曲线表达式，获取所述车道线的像素点集；

当获取的道路图像有两张及以上且道路图像按时间顺序获取时，所述方法进一步包括：

按照时间顺序，对各所述道路图像中的车道线的像素点集进行帧间滤波。

6.根据权利要求5所述的车道线识别方法，其特征在于，还包括：

针对一张所述道路图像中的车道线，将所述车道线的像素点集输入到卡尔曼滤波器进行滤波处理；

将所述卡尔曼滤波器输出的滤波后的像素点集作为地图渲染引擎的输入。

7.一种车道线识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取至少一张道路图像；

区域获取模块，用于根据预先训练的深度学习分割模型，获取所述道路图像中的车道线区域和消失点区域；

车道线获取模块，用于针对所述车道线区域，在同一行上，获取其边界点，并判断边界点的个数；

当同一行的所述边界点为两个时，取两个所述边界点的中点为车道线骨干点；

当同一行的所述边界点为三个时，取两边的两个所述边界点的中点为所述车道线骨干点；

当同一行的所述边界点为四个时，分别取左边的两个所述边界点的中点和右边的两个所述边界点的中点为所述车道线骨干点；

对所述车道线骨干点进行直线拟合，获取候选直线；

从所述道路图像中的消失点区域，获取车道线消失点；

根据所述候选直线、所述车道线骨干点以及所述车道线消失点，获取所述道路图像中的车道线。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于运行所述存储器中存储的所述程序，所述程序运行时执行权利要求1至6中任一所述的车道线识别方法。