一种车道线确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种车道线确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的所述锚点层中的车道线点分布情况；其中，所述图像中设置有多个沿高度方向排列的所述锚点层；根据预设位置的所述锚点层对应的车道线点分布情况和多个所述锚点层在图像中的位置关系，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类；基于预设分组规则，将车道线点分类后的多个所述锚点层的所述车道线点分组；将每组车道线点映射到世界坐标系并拟合为对应的车道线。本发明专利技术实施例的技术方案可提高对车道线点分类的效率。方案可提高对车道线点分类的效率。方案可提高对车道线点分类的效率。

A lane line determination method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种车道线确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种车道线确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]机动车保有量日渐增大，日常交通中车辆安全行驶得到重视。
[0003]而为了提高汽车运行中的安全性，一些车辆安装了安全设备，安全设备可以监测车辆运行中的数据，还可以辅助驾驶员对汽车进行控制，提高行驶中的安全性。而对车道线的识别有利于确定车辆的行驶安全性。车道线检测一般利用神经网络进行检测。
[0004]检测车道线的网络输出关键检测点，也就是检测出的车道线点。对于检测出的车道线点进行分类，现有技术中利用霍夫变换直线检测或者普通的聚类方法计算量较大且效果不佳。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种车道线确定方法、装置、设备及存储介质，目的在于提高对车道线点分类的效率。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车道线确定方法，包括：根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的所述锚点层中的车道线点分布情况；其中，所述图像中设置有多个沿高度方向排列的所述锚点层；根据预设位置的所述锚点层对应的车道线点分布情况和多个所述锚点层在图像中的位置关系，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类；基于预设分组规则，将车道线点分类后的多个所述锚点层的所述车道线点分组；将每组车道线点映射到世界坐标系并拟合为对应的车道线。
[0007]第二方面，本专利技术实施例提供了一种车道线确定装置，包括：点分布确定模块，用于根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的所述锚点层中的车道线点分布情况；其中，所述图像中设置有多个沿高度方向排列的所述锚点层；点分类模块，用于根据预设位置的所述锚点层对应的车道线点分布情况和多个所述锚点层在图像中的位置关系，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类；点分组模块，用于基于预设分组规则，将车道线点分类后的多个所述锚点层的所述车道线点分组；车道线确定模块，用于将每组车道线点映射到世界坐标系并拟合为对应的车道线。
[0008]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；
存储器，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意实施例提供的车道线确定方法。
[0009]第四方面，本专利技术实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本专利技术任意实施例提供的车道线确定方法。
[0010]本专利技术实施例提供的一种车道线确定方法、装置、设备及存储介质，通过车道线点检测的分布特点和网络确定的锚点层对车道线点进行分类，解决了计算量大的问题，实现了提高对车道线点分类的效率。
附图说明
[0011]图1为本专利技术实施例一提供的一种车道线确定方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的一种车道线确定方法的流程图；图3为本专利技术实施例三提供的一种车道线确定方法的流程图；图4为本专利技术实施例四提供的一种车道线确定装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例五提供的一种电子设备的结构示意图；图6为本专利技术实施例中提供的图像中车道线和锚点层分布的示意图。
具体实施方式
[0012]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。
[0013]实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种车道线确定方法的流程图，本实施例可适用于利用车载单目摄像头获取的图像识别其中车道线的情况，该方法可以由车道线确定装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件来实现，并一般可以集成在电子设备中，例如计算机设备，该方法具体包括：步骤110、根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的锚点层中的车道线点分布情况；其中，图像中设置有多个沿高度方向排列的锚点层。对于利用单目摄像头获取图像，摄像头安装的高度和俯仰角度是预先确定的，所以车道线在图像中的消失点也是可以预先确定的。车道线点是用于检测车道线的网络输出的检测关键点，当然可以理解的是，有些车道线点检出了，也有的车道线点可能没有检出。例如图6中，以实心圆代表检出的车道线点，以空心圆代表本该存在但实际未能检出的车道线点，图6中在图像里建立的坐标系，原点位于图像左上角，x轴正向为右，y轴正向为下。有的网络提前确定了锚点（anchor）层，对于检测车道线的网络来说即已经提前确定了预测点的纵坐标y值，比如确定了n个y值，那么最终网络的预测点都在锚点层确定的纵坐标y上。对于没有锚点层的车道线模型，依然可以在纵向根据一定的间隔划分为多个层，这样也等价于已经确定锚点层。本实施例的方法是基于车道线的分布特点确定的。预设位置的锚点层是需要对多个锚点层中的车道线点进
行分类时选择的一个锚点层，可以根据需要进行选择，例如根据锚点层在图像中的位置，或者锚点层中包含的车道线点数量。类间距阈值是对锚点层中车道线点分类的参考阈值，可以根据检测车道线的最大数量和图像分辨率进行设置，以图像中最多包含4条车道线为例，对于分辨率为1920*1080的图像，典型的类间距阈值可以设置为300像素。将相邻车道线点之间的像素距离和类间距阈值进行比较可以确定相邻车道线点是否属于同一类别，分类完成后，可以确定出预设位置的锚点层中车道线点在横向上的位置分布以及相邻车道线点间的间距。
[0014]步骤120、根据预设位置的锚点层对应的车道线点分布情况和多个锚点层在图像中的位置关系，对其余锚点层中的车道线点进行分类；其中，本实施例的技术方案主要对于车道线为直线的情况（可以理解的是现实中的车道线没有绝对直线的，对于曲率较小的车道线都可以视为直线），多个锚点层在图像中的位置是预先设定好的，所以每个锚点层在纵向上的距离是可以确定的。对于每条车道线在锚点层中的车道线点位置是有一定规律的，例如图6中示出的车道线为直线与每个水平的锚点层相交。对于其余锚点层中的车道线点分类时，每个锚点层对应的最小类间距就可以确定，从而利用锚点层对应的最小类间距完成其余锚点层中的车道线点进行分类。
[0015]步骤130、基于预设分组规则，将车道线点分类后的多个锚点层的车道线点分组；其中，由于每条车道线在锚点层中的车道线点位置是有一定规律的，那么可以确定相邻的锚点层中的车道线点是否属于同一车道线，也就是对锚点层的车道线点分组，同一组中的车道线点可以代表一条车道线在图像中的位置。
[0016]步骤140、将每组车道线点映射到世界坐标系并拟合为对应的车道线。
[0017]其中，利用摄像头的安装位置和摄像头内参可以将车道线点映射到世界坐标系，进而可以利用每组车道线点拟合为对应的车道线。
[0018]本实施例的技术方案，通过车道线点检测的分布特点和网络确定的锚点层对车道线点进行分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线确定方法，其特征在于，包括：根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的所述锚点层中的车道线点分布情况；其中，所述图像中设置有多个沿高度方向排列的所述锚点层；根据预设位置的所述锚点层对应的车道线点分布情况和多个所述锚点层在图像中的位置关系，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类；基于预设分组规则，将车道线点分类后的多个所述锚点层的所述车道线点分组；将每组车道线点映射到世界坐标系并拟合为对应的车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的所述锚点层中的车道线点分布情况，包括：将位于最底部的所述锚点层作为预设位置的所述锚点层；将位于预设位置的所述锚点层中相邻车道线点之间的像素距离小于所述类间距阈值的相邻车道线点归为相同类别；将位于预设位置的所述锚点层中相邻车道线点之间的像素距离大于等于所述类间距阈值的相邻车道线点分为不同类别；将分类后的所述车道线点按照横向坐标进行排序，确定相邻的不同类别车道线点之间的像素距离。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设位置的所述锚点层对应的车道线点分布情况和多个所述锚点层在图像中的位置关系，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类，包括：根据图像高度、预设位置的所述锚点层的高度、其余所述锚点层的高度和预设位置的所述锚点层中相邻的不同类别车道线点之间的像素距离，确定其余所述锚点层中相邻的不同类别车道线点之间的像素距离；根据其余所述锚点层中相邻的不同类别车道线点之间的像素距离，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据类间距阈值对图像中位于预设位置的锚点层中的车道线点进行分类，确定预设位置的所述锚点层中的车道线点分布情况，包括：从位于最底部的所述锚点层开始向上寻找首个包含最多所述车道线点的所述锚点层，作为预设位置的所述锚点层；将位于预设位置的所述锚点层中相邻车道线点之间的像素距离小于所述类间距阈值的相邻车道线点归为相同类别；将位于预设位置的所述锚点层中相邻车道线点之间的像素距离大于等于所述类间距阈值的相邻车道线点分为不同类别；将分类后的所述车道线点按照横向坐标进行排序，确定相邻的不同类别车道线点之间的像素距离；取相邻的不同类别车道线点之间的像素距离最小值作为所述预设位置的所述锚点层对应的最小类间间距。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设位置的所述锚点层对应的车道线点分布情况和多个所述锚点层在图像中的位置关系，对其余所述锚点层中的所述车道线点进行分类，包括：根据图像高度、预设位置的所述锚点层的高度、其余所述锚点层的高度和预设位置的所述锚...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐显杰，于彬，窦汝振，
申请(专利权)人：天津所托瑞安汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：