[发明专利]一种车道线检测方法、装置、设备及计算机存储介质

说明书

本发明实施例提供一种车道线检测方法、装置、设备及计算机存储介质，涉及自动驾驶领域，用以提高车道线检测的准确性，从而保障车辆行驶安全。所述方法包括：获取道路预设区域内的图像数据集及点云数据集；根据图像数据集对预设的神经网络模型进行训练，得到图像数据集中各个像素点所属车道线的概率，根据概率确定车道线的第一位置信息；根据点云数据集，得到点云数据集中各个点的坐标以及强度信息，根据强度信息确定车道线的第二位置信息；将第一位置信息与第二位置信息进行融合，确定融合后的车道线的位置信息。

技术领域

本发明属于自动驾驶领域，尤其涉及一种车道线检测方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

近年来，自动驾驶为汽车提供了新的发展趋势，其中感知模块是自动驾驶中的重要组成部分。感知模块可以通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器模拟人类的眼睛，感知周围的环境，例如车道线的检测。

感知模块中车道线的检测可以用于辅助车辆自动行驶，现有技术中车道线的检测方法是将前视图或俯视图进行边缘提取、然后进行霍夫变换、最后通过样条曲线或分段迭代模型对二值图像区域进行拟合，以确定车道线的位置。但上述方法由于受到光照、障碍物遮挡、车道线标记不够明显、车道线标记缺失、以及车道线表面被水覆盖等因素的影响，在检测过程中无法有效提取车道线特征。

综上，现有技术中的车道线检测方法，准确性有待提高，从而保障车辆行驶的安全性。

发明内容

本发明实施例提供一种车道线检测方法、装置、设备及计算机存储介质，能够提高车道线检测的准确性，从而保障车辆行驶安全。

第一方面，本发明实施例提供一种车道线检测方法，方法包括：

获取道路预设区域内的图像数据集及点云数据集；

根据图像数据集对预设的神经网络模型进行训练，得到图像数据集中各个像素点所属车道线的概率，根据概率确定车道线的第一位置信息；

根据点云数据集，得到点云数据集中各个点的坐标以及强度信息，根据强度信息确定车道线的第二位置信息；

将第一位置信息与第二位置信息进行融合，确定融合后的车道线的位置信息。

第二方面，本发明实施例提供了一种车道线检测装置，装置包括：

获取单元，用于获取道路预设区域内的图像数据集及点云数据集；

第一确定单元，用于根据图像数据集对预设的神经网络模型进行训练，得到图像数据集中各个像素点所属车道线的概率，根据概率确定车道线的第一位置信息；

第二确定单元，用于根据点云数据集，得到点云数据集中各个点的坐标以及强度信息，根据强度信息确定车道线的第二位置信息；

处理单元，用于将第一位置信息与第二位置信息进行融合，确定融合后的车道线的位置信息。

第三方面，本发明实施例提供了一种车道线检测设备，设备包括：

处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器读取并执行计算机程序指令，以实现如本发明实施例第一方面所提供的车道线检测方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面所提供的车道线检测方法。