[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

说明书

根据本公开的示例实施例，提供了一种用于提取车道线的方法、装置、设备、计算机可读存储介质以及采集实体。方法包括基于从激光雷达采集的点云生成的第一图片来获得一段道路的第一组车道线。方法还包括基于从相机采集的第二图片来获得道路的第二组车道线。方法还包括基于第一组车道线和第二组车道线来确定道路的车道线集合。本公开的实施例将通过激光点云提取的车道线和通过相机图片提取的车道线进行融合，从而确定最终的车道线，能够使得提取到的车道线更加准确且全面。

技术领域

本公开的实施例总体上涉及计算机技术领域，并且更具体地涉及用于提取车道线的方法、装置、设备、计算机可读存储介质以及采集实体。

背景技术

车道线是指道路上用来分隔不同车道之间的实线或虚线，车道线按照制作方法可分为热熔划线、冷漆划线、热熔振荡划线，等等。自动驾驶需要使用高精度地图，而提取高精度车道线是制作高精度地图中的一个重要环节，也是自动驾驶中必要的一个过程。也就是说，高精度车道线的量产是自动驾驶技术能够商用的一个前提。

计算机视觉是指使得计算机能够感知外部世界，其使用照相机或摄影机以及计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪以及测量等，并且对所采集的图片执行进一步处理。例如，可以使用相机采集道路的图片，并且从图片中提取二维车道线，再将生成的二维车道线通过矩阵变换转换成三维的车道线，三维车道线例如可用于自动驾驶、辅助驾驶等场景。

发明内容

根据本公开的示例实施例，提供了一种用于提取车道线的方法、装置、设备、计算机可读存储介质以及采集实体。

在本公开的第一方面中，提供了一种用于提取车道线的方法。该方法包括：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，获得道路的第二组车道线；以及基于第一组车道线和第二组车道线，确定道路的车道线集合。

在本公开的第二方面中，提供了一种用于提取车道线的装置。该装置包括：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，获得道路的第二组车道线；以及车道线确定模块，被配置为基于第一组车道线和第二组车道线，确定道路的车道线集合。

在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，其包括一个或多个处理器以及存储装置，存储装置用于存储一个或多个程序。一个或多个程序当被一个或多个处理器执行，使得电子设备实现根据本公开的实施例的方法或过程。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的实施例的方法或过程。

在本公开的第五方面中，提供了一种采集实体，其包括根据本公开的实施例的电子设备。

应当理解，本发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述而变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的实施例能够实现在其中的示例环境的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的用于提取车道线的方法的流程图；

图3示出了根据本公开的实施例的用于训练车道线提取模型的方法的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的用于匹配两组车道线的方法的流程图；

图5示出了根据本公开的实施例的用于匹配两组车道线的示意图；

图6示出了根据本公开的另一实施例的用于匹配两组车道线的另一示意图；