[发明专利]提取车道线的方法、装置、设备、存储介质以及采集实体

权利要求书

1.一种用于提取车道线的方法，包括：

基于从激光雷达采集的点云生成的第一图片，获得一段道路的第一组车道线；

基于从相机采集的第二图片，获得所述道路的第二组车道线；以及

基于所述第一组车道线和所述第二组车道线，确定所述道路的车道线集合，其中确定所述车道线集合包括：

通过将三维的第一组车道线和三维的第二组车道线投影到所述道路所在的平面，生成二维的第一组车道线和二维的第二组车道线；

对所述二维的第二组车道线执行几何变换，所述几何变换包括旋转和平移中的至少一项；

对所述二维的第一组车道线和经变换的所述二维的第二组车道线执行车道线的最大匹配；

基于所述最大匹配，确定在经变换的所述二维的第二组车道线中存在的、在所述二维的第一组车道线中缺失的一条或多条车道线；

组合所述二维的第一组车道线和所述一条或多条车道线，以确定候选车道线集合；以及

对包括所述候选车道线集合的多个候选车道线集合进行优化以获得最终的车道线集合，所述多个候选车道线集合中的至少一个其他候选车道线集合是针对与所述道路有关的至少一段其他道路的。

2.根据权利要求1所述的方法，其中获得所述第一组车道线包括：

基于所述第一图片，使用车道线提取模型提取所述第一组车道线，所述车道线提取模型基于对图片集和所述图片集中的已标注的车道线的训练而被生成。

3.根据权利要求1所述的方法，其中获得所述第一组车道线包括：

基于从所述激光雷达采集的点云生成的多幅图片，获得多条车道线，所述多幅图片包括所述第一图片；以及

基于对所述多条车道线的优化，确定所述第一组车道线。

4.根据权利要求1所述的方法，其中获得所述第一组车道线包括：

基于所述第一图片中的每个像素的高度信息，将所述第一组车道线转换为三维的第一组车道线。

5.根据权利要求1所述的方法，其中获得所述第二组车道线包括：

基于对所述相机的标定或所述第一图片中的每个像素的高度信息，将所述第二组车道线转换为三维的第二组车道线。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中对多个候选车道线集合进行优化包括：

确定与所述道路有关的所述至少一段其他道路的所述至少一个其他候选车道线集合；

将所述候选车道线集合和所述至少一个其他候选车道线集合转换为三维的多个候选车道线集合；

确定所述三维的多个候选车道线集合中的车道线的置信度；以及

基于所述置信度，优化所述三维的多个候选车道线集合。

7.一种用于提取车道线的装置，包括：

第一车道线获得模块，被配置为基于从激光雷达采集的点云生成的第一图片，获得一段道路的第一组车道线；

第二车道线获得模块，被配置为基于从相机采集的第二图片，获得所述道路的第二组车道线；以及

车道线确定模块，被配置为基于所述第一组车道线和所述第二组车道线，确定所述道路的车道线集合，其中所述车道线确定模块包括：

车道线投影模块，被配置为通过将三维的第一组车道线和三维的第二组车道线投影到所述道路所在的平面，生成二维的第一组车道线和二维的第二组车道线；

几何变换模块，被配置为对所述二维的第二组车道线执行几何变换，所述几何变换包括旋转和平移中的至少一项；

匹配模块，被配置为对所述二维的第一组车道线和经变换的所述二维的第二组车道线执行车道线的最大匹配；

确定模块，被配置为基于所述最大匹配，确定在经变换的所述二维的第二组车道线中存在的、在所述二维的第一组车道线中缺失的一条或多条车道线；

组合模块，被配置为组合所述二维的第一组车道线和所述一条或多条车道线，以确定候选车道线集合；以及

优化模块，被配置为对包括所述候选车道线集合的多个候选车道线集合进行优化以获得最终的车道线集合，所述多个候选车道线集合中的至少一个其他候选车道线集合是针对与所述道路有关的至少一段其他道路的。