一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质，本申请实施例可以使用于高精地图或自动驾驶等领域，通过采集预设数量的目标轨迹数据；根据目标轨迹数据的分布状态确定初始聚类中心线；基于初始聚类中心线对目标轨迹数据进行聚类处理，得到聚类处理后的目标聚类中心线；基于目标聚类中心线确定待检测车辆所属的目标车道。以此，可以通过采集的预设数量的目标轨迹数据的分布状态，快速确定初始聚类中心线，并基于初始聚类中心线进行目标轨迹数据的聚类处理，得到准确的目标聚类中心线，进而根据目标聚类中心线快速判断待检测车辆所属的目标车道，无需依赖数据标注，对现场监控设备的安装要求低，极大的提升了车道检测的效率。检测的效率。检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，对行驶中车辆所属车道判定，为智慧交通的基础技术之一，无论是对交通事件的分析，还是对异常驾驶行为，例如强行变道、违法占用应急车道等行为的检测都尤为重要。
[0003]现有技术中，车道判定主要通过人工划定车道监控范围来完成，在监控场景迁移时需要重新规划方案或者重新布设监控设备，由于安装条件较为严格，要求监控设备姿态始终维持固定，但是，在长期监控中因外界因素影响产生的设备歪斜会造成结果不准确，需要较高的维护成本。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质，可以提升车道检测的效率。
[0005]为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：一种车道检测方法，包括：采集预设数量的目标轨迹数据；根据所述目标轨迹数据的分布状态确定初始聚类中心线；基于所述初始聚类中心线对所述目标轨迹数据进行聚类处理，得到聚类处理后的目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道检测方法，其特征在于，包括：采集预设数量的目标轨迹数据；根据所述目标轨迹数据的分布状态确定初始聚类中心线；基于所述初始聚类中心线对所述目标轨迹数据进行聚类处理，得到聚类处理后的目标聚类中心线；基于所述目标聚类中心线确定待检测车辆所属的目标车道。2.根据权利要求1所述的车道检测方法，其特征在于，所述根据所述目标轨迹数据的分布状态确定初始聚类中心线，包括：将所述目标轨迹数据进行轨迹表征，得到多条轨迹；根据多条轨迹的轨迹聚集状态确定初始聚类中心线。3.根据权利要求2所述的车道检测方法，其特征在于，所述将所述目标轨迹数据进行轨迹表征，得到多条轨迹，包括：基于所述目标轨迹数据生成第一预设黑白图像，所述第一预设黑白图像中包括以白色像素生成的目标轨迹；对所述第一预设黑白图像进行图像优化处理，得到目标预设黑白图像；所述根据多条轨迹的轨迹聚集状态确定初始聚类中心线，包括：根据所述目标预设黑白图像中的轨迹聚集状态确定初始聚类中心线。4.根据权利要求3所述的车道检测方法，其特征在于，所述对所述第一预设黑白图像进行图像优化处理，得到目标预设黑白图像，包括：对所述第一预设黑白图像进行高斯平滑处理，得到高斯平滑处理后的第二预设黑白图像；对所述第二预设黑白图像进行裁剪处理，得到裁剪处理后的第三预设黑白图像；对所述第三预设黑白图像进行二值化处理以及形态学处理，得到二值化处理以及形态学处理后的目标预设黑白图像。5.根据权利要求3所述的车道检测方法，其特征在于，所述根据所述目标预设黑白图像中的轨迹聚集状态确定初始聚类中心线，包括：确定所述目标预设黑白图像中的多个轨迹连通区域；计算每一轨迹连通区域的中心点信息；将包含所述中心点信息的轨迹确定为初始聚类中心线。6.根据权利要求1所述的车道检测方法，其特征在于，所述基于所述初始聚类中心线对所述目标轨迹数据进行聚类处理，得到聚类处理后的目标聚类中心线，包括：计算每一目标轨迹数据与每一初始聚类中心线之间的距离信息；将所述距离信息按照由小至大的顺序进行排序；将每一目标轨迹数据聚类至距离信息最小的初始聚类中心线，得到聚类结果；当检测到所述聚类结果未满足预设条件时，对所述聚类结果进行迭代聚类更新，直至所述聚类结果满足预设条件；当检测到所述聚类结果满足预设条件时，根据满足预设条件的聚类结果确定目标聚类中心线。7.根据权利要求6所述的车道检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：马聪，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：