[发明专利]车道位置获取方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种车道位置获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前道路图像，并对所述当前道路图像进行特征提取，得到道路图像特征；

基于所述道路图像特征，进行车道信息提取，得到对应的车道线特征和道路面特征；

基于所述道路图像特征、车道线特征和道路面特征进行特征融合，得到道路融合特征；

根据所述道路融合特征获取车辆当前所在的车道位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取当前车辆的车载相机与当前道路边界之间的边界距离特征；

所述基于所述道路图像特征、车道线特征和道路面特征进行特征融合，得到道路融合特征，包括：融合所述道路图像特征、车道线特征、道路面特征和边界距离特征，得到道路融合特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述道路图像特征，进行车道信息提取，得到对应的车道线特征和道路面特征，包括：

基于所述道路图像特征进行反卷积操作，生成得到与所述当前道路图像对应的相同尺寸的道路图像特征图；

基于所述道路图像特征图进行语义分割处理，生成得到对应的像素点类别预测结果；

基于所述道路图像特征图进行实例分割处理，生成得到对应的车道像素属性预测结果；

根据所述像素点类别预测结果和所述车道像素属性预测结果，进行特征聚类，得到与不同像素点类别对应的聚类簇；

根据不同像素点类别对应的所述聚类簇，确定得到与所述道路图像特征图对应的车道线特征和道路面特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述融合所述道路图像特征、车道线特征、道路面特征和边界距离特征，得到道路融合特征，包括：

根据与所述车道线特征和道路面特征对应的维度数据，对所述道路图像特征进行第一特征维度映射，得到第一拼接特征；

将所述第一拼接特征、车道线特征以及道路面特征进行拼接，得到第二拼接特征；

根据预设维度映射函数，对所述第二拼接特征进行第二特征维度映射，得到第三拼接特征；

将所述边界距离特征和所述第三拼接特征进行拼接，得到道路融合特征。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据道路融合特征获取车辆当前所在的车道位置，包括：

根据卷积神经网络对所述道路融合特征进行特征变换，得到第一预设维度的特征向量；

对所述第一预设维度的特征向量进行向量转置，得到对应的第二预设维度的特征向量；所述第二预设维度的特征向量包括与第一边界对应的第一特征向量；

根据所述第一特征向量，确定得到不同车道位置对应的第一置信度数据；

基于所述第一置信度数据进行车道位置预测，生成得到所述当前车辆以所述第一边界为参照的车道位置。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二预设维度的特征向量还包括与第二边界对应的第二特征向量；所述方法还包括：

根据所述第二特征向量，确定得到不同车道位置对应的第二置信度数据；

基于所述第二置信度数据进行车道位置预测，生成得到所述当前车辆以所述第二边界为参照的车道位置。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取当前车辆的车载相机与当前道路边界之间的边界距离特征，包括：

根据当前车辆的车载相机的安装角，确定得到所述车载相机的旋转矩阵；

根据所述当前道路图像和当前道路的道路边界信息，生成得到当前道路的道路边界在所述当前道路图像中的位置数据；

获取所述车载相机的内置参数、所述车载相机距离当前道路的地面高度以及所述车载相机和所述当前道路之间的平移距离；

根据所述位置数据、旋转矩阵、内置参数、地面高度以及平移距离，计算得到所述道路边界的特征点坐标；

根据所述道路边界的特征点坐标，确定得到当前车辆的车载相机与当前道路边界之间的边界距离特征。