车道线变化位置识别方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车道线变化位置识别方法、装置、设备和介质，其中，该方法包括：利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置；依据道路图像以及道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像；基于目标图像对车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为车道线的目标变化位置。本发明专利技术实施例可以实现准确识别车道线的变化位置，从而在交通导航或者自动驾驶等过程中提供准确的行车指示。

Lane Line Change Location Recognition Method, Device, Equipment and Media

【技术实现步骤摘要】
车道线变化位置识别方法、装置、设备和介质
本专利技术实施例涉及智能交通
，尤其涉及一种车道线变化位置识别方法、装置、设备和介质。
技术介绍
车道线是非常重要的交通要素。在导航或者自动驾驶过程中，准确提取车道线是提供准确地出行服务的基本需求之一。根据车道线的颜色属性、虚实属性和单双属性的不同，可以给出不同的车辆行驶方案。例如，黄色车道线是比较特殊的隔离线，其与物理隔离一样发挥隔离道路的作用。与物理隔离不同的是，根据黄色车道线的虚实属性可以确定车辆是否能够跨越车道线，因此，一般情况下，黄色车道线的实线部分与虚线部分的变化位置(即虚实交界处)通常为掉头口，正确检测或识别出黄色车道线的虚实线变化位置，可以给出车辆是否可以掉头的提示。现有技术中，通常是通过对采集的图像进行特征点提取以及图像分割等处理操作后，便确定车道线上实线部分与虚线部分的变化位置。然而，考虑实际的交通环境的变化性，现有方法很容易因为道路图像的拍摄角度差异以及车道线被遮挡等因素，而导致车道线上实线部分与虚线部分的变化位置检测不准确。例如，拍摄角度差异的存在，可能导致某帧图像上可以检测到该车道线的变化位置，而在其他帧图像上则无法检测到；车道线被遮挡时，导致识别的车道线上的变化位置与车道线的实际变化位置不相符，即出现变化位置的误识别。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种车道线变化位置识别方法、装置、设备和介质，以实现准确识别车道线的变化位置，从而在交通导航或者自动驾驶等过程中提供准确的行车指示。第一方面，本专利技术实施例提供了一种车道线变化位置识别方法，该方法包括：利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置；依据所述道路图像以及所述道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像；基于所述目标图像对所述车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为所述车道线的目标变化位置。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车道线变化位置识别装置，该装置包括：候选变化位置确定模块，用于利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置；目标图像确定模块，用于依据所述道路图像以及所述道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像；目标变化位置确定模块，用于基于所述目标图像对所述车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为所述车道线的目标变化位置。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任一实施例所述的车道线变化位置识别方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例所述的车道线变化位置识别方法。本专利技术实施例通过利用道路图像以及道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像，基于该目标图像对初步确定的车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为车道线的目标变化位置，实现了准确识别车道线的变化位置，解决了行车过程中车道线变化位置的识别准确率较低的问题，从而在交通导航或者自动驾驶等过程中提供准确的行车指示。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的车道线变化位置识别方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的车道线变化位置识别方法的流程图；图3是本专利技术实施例二提供的另一种车道线变化位置识别方法的流程图；图4是本专利技术实施例三提供的车道线变化位置识别装置的结构示意图；图5是本专利技术实施例四提供的一种设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1是本专利技术实施例一提供的车道线变化位置识别方法的流程图，本实施例可适用于在交通导航或者自动驾驶过程中，对行驶道路上车道线的变化位置进行准确识别的情况，例如识别道路上黄色车道线的实线部分与虚线部分的变化位置，该方法可以由车道线变化位置识别装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在任意的计算设备上，例如车载计算设备。如图1所示，本实施例提供的车道线变化位置识别方法可以包括：S110、利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置。在行车过程中，可以利用车辆上安装的图像采集装置对当前行车环境进行实时的图像采集，结合车道线识别技术对每一帧道路图像上的车道线进行识别，并初步确定车道线的候选变化位置。待确定变化位置的车道线可以道路图像上的任意车道线，例如，可以是车辆当前行驶车道左右两侧的车道线，也可以是根据导航需求，由用户指定的特定车道线。其中，车道线的变化位置是指车道线的属性发生变化时，不同属性的车道线的交界处，车道线的属性包括车道线的颜色和车道线的线类型(实线或者虚线)。例如，属于同一颜色的车道线上，虚线和实线的交界处；或者不同颜色的车道线的交界处等，均属于本实施例中的车道线的变化位置。车道线作为道路上的重要交通要素，准确识别车道线的变化位置，进而给出正确的行车提示，对于确保交通安全非常必要。可选的，利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置，包括：利用预先构建的神经网络对道路图像进行像素分类，得到道路图像的语义图像，并确定语义图像上的车道线；根据车道线的属性变化(包括车道线颜色的变化和车道线线类型的变化)，确定车道线的候选变化位置。例如，可以利用预先构建的深度神经卷积网络对每一帧道路图像进行像素分类，或者称为语义分割，得到每一帧道路图像的语义图像，分离出车道线，同时确定每条车道线的属性；然后可以根据虚线类车道线与实线类车道线的变化交界处，确定车道线关于虚实线类型变化的候选变化位置。实线类车道线与虚线类车道线的区分，可以根据车道线上断裂线段的占比进行确定。S120、依据道路图像以及道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像。目标图像的通道数量与初始获取的道路图像的通道数量和该道路图像的语义图像(指经像素分类处理后得到的图像)的通道数量有关，本实施例不作具体限定。具体的，可以利用图像合并技术，将道路图像和对应的语义图像进行组合，得到通道数为预设数量的目标图像，该目标图像相当于对初始获取的道路图像上的车道线信息进行标注后的新的图像，结合了道路图像和语义图像上的道路信息，用于对初步确定的车道线候选变化位置的验证，以提高车道线变化位置的识别或检测精度。S130、基于目标图像对车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为车道线的目标变化位置。得到目标图像后，可以利用预先训练的车道线变化位置识别模型或者预先构建的用于识别车道线变化位置的神经网络，对目标图像进行识别处理，确定当前识别的车道线变化位置与在前确定的车道线候选变化变化位置是否一致，如果一致，则说明在前确定的车道线候选变化位置验证通过，可以基于验证结果提供与车道线变化位置相应的行车提示。通过车道线变化位置的初步确定与后续验证的结合，可以排除识别干扰，减少因道路图像的拍摄角度差异以及车道线被遮挡等因素，而导致车道线变化位置的识别结果不准确以及识别结果存在偶然性的情况，进而保证行车提示的准确性。示例性的，基于目标图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道线变化位置识别方法，其特征在于，包括：利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置；依据所述道路图像以及所述道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像；基于所述目标图像对所述车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为所述车道线的目标变化位置。

【技术特征摘要】
1.一种车道线变化位置识别方法，其特征在于，包括：利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置；依据所述道路图像以及所述道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像；基于所述目标图像对所述车道线的候选变化位置进行验证，并将验证通过的候选变化位置确定为所述车道线的目标变化位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述道路图像以及所述道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像，包括：分别对所述道路图像以及所述道路图像的语义图像进行逆透视变换；将所述逆透视变换后的道路图像以及语义图像进行合并，得到所述通道为预设数量的目标图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述道路图像包括至少两帧，则将所述逆透视变换后的道路图像以及语义图像进行合并，得到所述通道为预设数量的目标图像，包括：将所述逆透视变换后的至少两帧道路图像进行拼接，得到第一拼接图像；将所述逆透视变换后的至少两帧语义图像进行拼接，得到第二拼接图像；将所述第一拼接图像和所述第二拼接图像进行合并，得到所述通道为预设数量的目标图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标图像对所述车道线的候选变化位置进行验证，包括：基于所述目标图像，利用二分类网络对所述车道线的候选变化位置进行验证。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置，包括：利用预先构建的神经网络对所述道路图像进行像素分类，得到所述道路图像的语义图像，并确定所述语义图像上的车道线；根据所述车道线的属性变化，确定所述车道线的候选变化位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述语义图像上的车道线包括：在所述语义图像上确定各条车道线的消逝点；利用所述消逝点以及预设距离阈值，在所述语义图像上拟合属于实线类型的车道线和属于虚线类型的车道线。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定所述语义图像上的车道线之后，所述方法还包括：根据所述道路上的车道宽度，对所述车道线进行过滤。8.一种车道线变化位置识别装置，其特征在于，包括：候选变化位置确定模块，用于利用道路图像确定道路上车道线的候选变化位置；目标图像确定模块，用于依据所述道路图像以及所述道路图像的语义图像，得到通道为预设数量的目标图像；目标变化位置确定模块，用于基于所述目标图像对所述车道线的候选...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵祖轩，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11