[发明专利]基于特征空间的车道线处理方法、装置、车载终端和介质

说明书

本申请涉及自动驾驶技术领域，提供了一种基于特征空间的车道线处理方法、装置、车载终端和存储介质。本申请能够提高对车道线进行处理的鲁棒性和简化本车车道提取、车道偏离预警和车道跟踪及保持等处理逻辑。该方法包括：获取针对所采集的道路图像中各车道线的车道线分割结果和获取构成各车道线的点的特征向量。在特征空间中，确定这些点的特征向量所形成的聚类中心，根据这些聚类中心与特征空间中参考点的相对位置关系，从这些聚类中心中确定对应于目标车道线的聚类中心，根据对应于目标车道线的聚类中心所表征的特征向量聚类结果与车道线分割结果之间的对应关系，利用与特征向量聚类结果对应的车道线分割结果，处理道路图像中的目标车道线。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种基于特征空间的车道线处理方法、装置、车载终端和存储介质。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，出现了由车载终端通过车辆搭载的图像采集设备为车辆在道路上行驶过程中对车道线进行处理的技术，例如，其可以依赖于计算机视觉技术，设计相应算法从图像采集设备实时采集的道路图像中提取车道线信息从而识别车道线。

目前的技术所提供的车道线处理算法，一般是先利用车道线具有的例如边缘特征、颜色特征和结构特征等特征从道路图像中提取车道线上的点，然后通过反投影变换（Inverse Perspective Mapping，IPM）将所提取的这些车道线上的点投影到鸟瞰图中，接着利用霍夫变换或者直线段检测算法进行直线检测、滤除掉一些噪声点得到候选点，并对得到的候选点进行聚类得到车道线点。然而，这种技术中由于反投影变换非常容易受到路况的影响，使得基于反投影变换的直线检测和车道线点聚类的准确性较低，导致这种技术难以适应于复杂路况，不能在真实场景中稳定工作，对车道线进行处理的鲁棒性较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于特征空间的车道线处理方法、装置、车载终端和存储介质。

一种基于特征空间的车道线处理方法，所述方法包括：

获取道路图像；

基于所述道路图像，获取针对所述道路图像中各车道线的车道线分割结果，以及获取构成所述各车道线的点的特征向量；

确定所述特征向量在特征空间中形成的聚类中心；

根据各聚类中心与所述特征空间中参考点的相对位置，确定对应于目标车道线的聚类中心；

获取所述对应于目标车道线的聚类中心表征的针对所述目标车道线的特征向量聚类结果；

基于所述特征向量聚类结果与所述车道线分割结果之间的对应关系，利用与所述特征向量聚类结果对应的车道线分割结果，处理所述道路图像中的所述目标车道线。

一种基于特征空间的车道线处理装置，包括：

图像获取模块，用于获取道路图像；

图像处理模块，用于基于所述道路图像，获取针对所述道路图像中各车道线的车道线分割结果，以及获取构成所述各车道线的点的特征向量；

向量聚类模块，用于确定所述特征向量在特征空间中形成的聚类中心；

中心确定模块，用于根据各聚类中心与所述特征空间中参考点的相对位置，确定对应于目标车道线的聚类中心；

结果获取模块，用于获取所述对应于目标车道线的聚类中心表征的针对所述目标车道线的特征向量聚类结果；

车道线处理模块，用于基于所述特征向量聚类结果与所述车道线分割结果之间的对应关系，利用与所述特征向量聚类结果对应的车道线分割结果，处理所述道路图像中的所述目标车道线。

一种车载终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：