[发明专利]一种车道线检测方法和装置

说明书

本申请实施例提供一种车道线检测方法和装置，涉及传感器技术领域，可用于安防、辅助驾驶和自动驾驶。方法包括：根据第一图像获取第一车道线；根据第一车道线以及第一距离，确定至少一个第一区域；其中，第一距离与车道宽度有关；在第一区域中确定与第一车道线平行的第二车道线。这样，不会因为车道线深浅不一、车道线部分被遮挡等问题得到不符合车道线实际情况的车道线，保证得到的多条车道线平行，从而获得更准确的车道线检测结果。该方法提升了自动驾驶或者辅助驾驶中的高级驾驶辅助系统ADAS能力，可以应用于车联网，如车辆外联V2X、车间通信长期演进技术LTE‑V、车辆‑车辆V2V等。

技术领域

本申请涉及传感器技术领域，尤其涉及一种车道线检测方法和装置。

背景技术

随着社会的发展，智能运输设备、智能家居设备、机器人等智能终端正在逐步进入人们的日常生活中。传感器在智能终端上发挥着十分重要的作用。安装在智能终端上的各式各样的传感器，比如毫米波雷达，激光雷达，成像雷达，超声波雷达，摄像头等，使得智能终端可以感知周围的环境，收集数据，进行移动物体的辨识与追踪，以及静止场景如车道线、标示牌的识别、结合导航仪及地图数据进行路径规划，等。示例性的，在自动驾驶、安防或监控等领域，可以基于传感器进行车道线检测。例如，车辆在行驶过程中，利用摄像头获取道路图片，车辆驾驶系统通过检测和识别道路图片中的车道线，辅助决定是否采取调整方向、变道等措施。

目前，常用的车道线检测方法有两种，第一种，基于深度学习的检测方法，例如，利用卷积神经网络等机器学习方法学习车道线特征，分割车道线，然后对车道线进行拟合；第二种，传统的计算机视觉的检测方法，例如，利用边缘检测或颜色空间等方法，对车道线进行特征提取，然后对车道线进行拟合。

然而，上述车道线检测方法存在车道线检测结果不准确的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种车道线检测方法和装置，在第一区域中生成与第一车道线平行的第二车道线，不会因为车道线深浅不一、车道线部分被遮挡等问题得到不符合车道线实际情况的车道线，保证多条车道线平行，从而获得更准确的车道线检测结果。

第一方面，本申请实施例提供一种车道线检测方法，包括：根据第一图像获取第一车道线；根据第一车道线以及第一距离，确定至少一个第一区域；其中，第一距离与车道宽度有关；在第一区域中确定与第一车道线平行的第二车道线。这样，本申请实施例在第一区域中生成与第一车道线平行的第二车道线，不会因为车道线深浅不一、车道线部分被遮挡等问题得到不符合车道线实际情况的车道线，保证多条车道线平行，从而获得更准确的车道线检测结果。

在一种可能的实现方式中，第一车道线为第一图像中像素数量最多的车道线；或者，第一车道线的像素数量大于第一阈值。这样，本申请实施例可以得到具有显著特征的车道线，或者可以理解为具有较好识别效果的车道线，后续基于第一车道线得到其他平行车道线时，能得到较完整的车道线。

在一种可能的实现方式中，本申请实施例根据第一车道线以及第一距离，确定至少一个第一区域，包括：确定车道宽度在第一图像中对应的第一距离；根据第一距离以及第一车道线在第一图像中的位置，确定至少一个第一区域。这样，本申请实施例根据具有较好识别效果的第一车道线来确定第一区域，这样在第一区域中确定的与第一车道线平行的第二车道线相对也更加准确。

在一种可能的实现方式中，本申请实施例在第一区域中确定与第一车道线平行的第二车道线，包括：确定第一图像的灰度图；对第一图像中对应于第一区域的部分进行图像增强和边缘检测，得到第一区域对应的灰度图；根据第一区域对应的灰度图，更新第一图像的灰度图中对应于的第一区域的部分，得到第二图像；根据第二图像，在第一区域中确定第二车道线。这样，本申请实施例将边缘特征不明显的第一区域对应的部分进行图像增强，这样在第一区域中确定的与第一车道线平行的第二车道线相对也更加准确。