【技术实现步骤摘要】
车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及智能交通
，具体涉及一种车道线检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，人工智能相关技术发展迅速，安全驾驶作为人工智能领域一个主要的应用场景，得到了业内相关人员的更多的重视与关注。其中，车道线的准确检测对于安全驾驶来说，具有重要的指导意义。
[0003]现有技术中，主要根据图像通过边缘检测技术提取车道线边缘信息，再通过Hough变换等处理，拟合出车道线。
[0004]但是，在实际应用发现，现有的车道线检测方法的检测精度相对较低。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种车道线检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的车道线检测算法检测精度低的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种车道线检测方法，所述方法包括：
[0007]获取包含待检测车道线的状态图像；
[0008]对所述状态图像进行车道线检测处理，得到所述状态图像的车道线位置点的集合，其中...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含待检测车道线的状态图像；对所述状态图像进行车道线检测处理，得到所述状态图像的车道线位置点的集合，其中，所述车道线位置点是指所述状态图像中的车道线所在像素点；从所述车道线位置点的集合中，获取所述待检测车道线的第一基准点的数据和第二基准点的数据；其中，所述第一基准点是指在第一坐标轴的坐标值小于第一预设阈值的车道线位置点中，在第二坐标轴的坐标值最小的像素点；所述第二基准点是指在第一坐标轴的坐标值大于第一预设阈值的车道线位置点中，在第二坐标轴的坐标值最小的像素点；所述第一坐标轴与所述第二坐标轴垂直；对所述车道线位置点的集合中的各点进行聚类处理，得到所述第一基准点的第一聚类点集合、以及所述第二基准点的第二聚类点集合；分别对所述第一聚类点集合、所述第二聚类点集合进行曲线拟合处理，得到所述待检测车道线的第一曲线数据、以及第二曲线数据，其中，所述第一曲线数据和所述第二曲线数据用于指示所述待检测车道线。2.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述对所述车道线位置点的集合中的各点进行聚类处理，得到所述第一基准点的第一聚类点集合、以及所述第二基准点的第二聚类点集合，包括：获取所述车道线位置点与所述第一基准点的第一汉明距离、以及与所述第二基准点的第二汉明距离；根据所述第一汉明距离和所述第二汉明距离，对所述车道线位置点的集合中的各点进行聚类处理，得到所述第一基准点的第一聚类点集合、以及所述第二基准点的第二聚类点集合。3.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述从所述车道线位置点的集合中，获取所述待检测车道线的第一基准点的数据和第二基准点的数据，包括：从所述车道线位置点的集合中，获取在所述第二坐标轴的坐标值小于第二预设阈值的目标位置点的集合；从所述目标位置点的集合中，获取所述待检测车道线的第一基准点的数据和第二基准点的数据。4.根据权利要求3所述的车道线检测方法，其特征在于，所述从所述目标位置点的集合中，获取所述待检测车道线的第一基准点的数据和第二基准点的数据，包括：从所述目标位置点的集合中，获取在所述第一坐标轴的坐标值小于第一预设阈值的车道线位置点数据，得到第一初始点的集合；并从所述目标位置点的集合中获取在所述第一坐标轴的坐标值大于第一预设阈值的车道线位置点数据，得到第二初始点的集合；从所述第一初始点的集合中，获取在所述第二坐标轴的坐标值最小的像素点数据，以作为所述待检测车道线的第一基准点的数据；并从所述第二初始点的集合中，获取在所述第二坐标轴的坐标值最小的像素点数据，以作为所述待检测车道线的第二基准点数据。5.根据权利要求4所述的车道线检测方法，其特征在于，所述对所述车道线位置点的集合中的各点进行聚类处理，得到所述第一基准点的第一聚类点集合、以及所述第二基准点的第二聚类点集合，包括：
获取所述目标位置点与所述第一基准点的第三汉明距离、以及与所述第二基准点的第四汉明距离；根据所述第三汉明距离和所述第四汉明距离，对所述目标位置点的集合中的各点进行聚类处理，得到所述第一基准点的第一聚类点集合、以及所述第二基...
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