[发明专利]众包式高精度地图更新中道路标线变化检测方法及系统

权利要求书

1.一种众包式高精度地图更新中道路标线变化检测方法，其特征在于，包括：

步骤1、根据车载摄像机获得原始图像序列或视频之后，确定路段，得到路段的车道线标记占用值；

步骤2、将检测到的道路标线中心点由像素坐标转换为世界坐标，对车道线标记分类；

步骤3、跟踪车道线标记位置，计算车道线标记置信度；

步骤4、过滤置信度，并更新置信度，完成检测；

所述步骤1中，车道线标记占用值具体获取方法包括以下步骤：

步骤1.1、检测原始图像上存在车道线标记的像素，对图像进行分割处理；

步骤1.2、基于道路标线的亮度值进行初始过滤，消除分割噪声；

步骤1.3、确定分割后道路标线的中心点，得到检测到的每个道路标线的中心点，根据车辆位置得到车道线标记占用值；

所述步骤1.3中，采用边缘计算方法确定分割后道路标线的中心点；

所述步骤2中，根据参考车辆位置的世界位置将车道线标记分为三种观测类型：绝对观测、可靠观测和不可靠观测；

所述绝对观测的区域根据车辆横向速度v_lat和时间t的乘积得出其长度l_abs，绝对观测的区域的宽度w_abs与车辆宽度veh_width相等；

所述可靠观测的区域根据摄像机的视角得到：视角的角度越大，可靠观测的区域的宽度就越大，该宽度需位于路面宽度以内；

所述步骤3中，置信度l (obs＝1|J_1:S)为：

l (obs＝1|J_1:S)＝l (obs＝1|J_S)+ l (obs＝1|J_1:S-1)

其中，J_s是当前观测值，J_1:S是车道线标记为真时的当前观测值，obs是观测类型；

所述步骤4中，过滤掉小于55％的置信值，将具有大于55％的置信度的车道线标记线数与HD地图数据库进行匹配；

如果匹配，则认为不需要更新；

如果不匹配，则需要根据丢失的数据进行更新；当HD地图数据丢失并且收集的数据具有非常高的置信度时，则需要更新；当置信度不够高时，则延迟更新，并等待来自另一辆车的另一个数据；当收集到的数据丢失时，也根据置信度判断是否需要更新。

2.如权利要求1所述检测方法，其特征在于，当置信度大于等于80％时，则为非常高的置信度；当置信度小于80％时，则为置信度不够高。

3.一种众包式高精度地图更新中道路标线变化检测系统，其特征在于，包括：车道线标记占用值获取模块、分类模块、置信度计算模块和更新检测模块；

所述车道线标记占用值获取模块，根据车载摄像机获得原始图像序列或视频之后，确定路段，得到路段的车道线标记占用值；

所述分类模块，将检测到的道路标线中心点由像素坐标转换为世界坐标，对车道线标记分类；

所述置信度计算模块，跟踪车道线标记位置，计算车道线标记置信度；

所述更新检测模块，过滤置信度，并更新置信度，完成检测；

所述车道线标记占用值获取模块中，车道线标记占用值具体获取方法包括以下步骤：

步骤1.1、检测原始图像上存在车道线标记的像素，对图像进行分割处理；

步骤1.2、基于道路标线的亮度值进行初始过滤，消除分割噪声；

步骤1.3、确定分割后道路标线的中心点，得到检测到的每个道路标线的中心点，根据车辆位置得到车道线标记占用值；

所述步骤1.3中，采用边缘计算方法确定分割后道路标线的中心点；

所述分类模块中，根据参考车辆位置的世界位置将车道线标记分为三种观测类型：绝对观测、可靠观测和不可靠观测；

所述绝对观测的区域根据车辆横向速度v_lat和时间t的乘积得出其长度l_abs，绝对观测的区域的宽度w_abs与车辆宽度veh_width相等；

所述可靠观测的区域根据摄像机的视角得到：视角的角度越大，可靠观测的区域的宽度就越大，该宽度需位于路面宽度以内；

所述置信度计算模块中，置信度l (obs＝1|J_1:S)为：

l (obs＝1|J_1:S)＝l (obs＝1|J_S)+ l (obs＝1|J_1:S-1)

其中，J_s是当前观测值，J_1:S是车道线标记为真时的当前观测值，obs是观测类型；

所述更新检测模块中，过滤掉小于55％的置信值，将具有大于55％的置信度的车道线标记线数与HD地图数据库进行匹配；

如果匹配，则认为不需要更新；

如果不匹配，则需要根据丢失的数据进行更新；当HD地图数据丢失并且收集的数据具有非常高的置信度时，则需要更新；当置信度不够高时，则延迟更新，并等待来自另一辆车的另一个数据；当收集到的数据丢失时，也根据置信度判断是否需要更新。