[发明专利]智能汽车的车道线识别方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种智能汽车的车道线识别方法，其特征在于，包括：

智能汽车在行驶过程中通过车载摄像头获取环境图像；

将所述环境图像输入车道线识别模型中以生成初始车道线；

基于预设车道线信息生成虚拟车道线；

将所述初始车道线和所述虚拟车道线进行融合补偿以生成车道线识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

所述智能汽车基于所述车道线识别结果生成行驶路线。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过所述智能汽车上的传感器获取任意连续的两帧环境图像之间的空间变换关系；

基于所述空间变换关系和所述任意连续的两帧环境图像对所述车道线识别结果进行融合处理。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过多个历史环境图像对图像分割神经网络模型进行训练，以生成所述车道线识别模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述环境图像输入车道线识别模型中以生成初始车道线，包括：

将所述环境图像输入车道线识别模型中，生成车道线实例；

获取所述智能汽车的传感器标定矩阵；

基于所述传感器标定矩阵对所述车道线实例进行坐标转换以生成所述初始车道线。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述传感器标定矩阵对所述车道线实例进行坐标转换以生成所述初始车道线，包括：

基于所述车载摄像头的位置在所述智能汽车上的多个传感器中确定目标传感器；

基于所述目标传感器生成修正矩阵；

基于所述修正矩阵、所述标定矩阵对所述车道线实例进行坐标转换以生成所述初始车道线。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设车道线信息生成虚拟车道线，包括：

获取所述初始车道线的类别；

基于所述类别确定目标车道线信息；

基于所述目标车道线信息中的位置特征生成所述虚拟车道线。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述初始车道线和所述虚拟车道线进行融合补偿以生成车道线识别结果，包括：

获取所述虚拟车道线的第一点集合；

获取所述初始车道线的第二点集合；

将所述第一点集合和所述第二点集合中的点进行合并，生成第三点集合；

将所述第三点集合中的点进行拟合以生成所述车道线识别结果。

9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述智能汽车上的传感器获取任意连续的两帧环境图像之间的空间变换关系，包括：

通过所述智能汽车上的传感器获取任意连续的两帧环境图像对应的传感器数据；

基于所述任意连续的两帧环境图像对应传感器数据生成所述空间变换关系。

10.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述空间变换关系和所述任意连续的两帧环境图像对所述车道线识别结果进行融合处理，包括：

根据预设规则为所述任意连续的两帧环境图像分别更新置信度；

基于所述置信度、所述两帧环境图像对应的传感器数据对所述车道线识别结果进行融合处理。

11.一种智能汽车的车道线识别装置，其特征在于，包括：

图像模块，用于智能汽车在行驶过程中通过车载摄像头获取环境图像；

初始模块，用于将所述环境图像输入车道线识别模型中以生成初始车道线；

虚拟模块，用于基于预设车道线信息生成虚拟车道线；

识别模块，用于将所述初始车道线和所述虚拟车道线进行融合补偿以生成车道线识别结果。