车辆行驶方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆行驶方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，具体为自动驾驶和智能交通领域。具体实现方案为：获取当前车辆的行驶道路图像；在所述行驶道路图像中识别关键点和车道线，以及检测所述关键点与所述车道线上车道点之间的偏移量；根据多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线；根据所述关键点和对应的车道线，指示所述当前车辆行驶。本公开实施例可以提高车辆行驶安全性。以提高车辆行驶安全性。以提高车辆行驶安全性。

【技术实现步骤摘要】
车辆行驶方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶和智能交通领域，具体涉及一种车辆行驶方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]车道线检测是车辆智能驾驶领域的基本任务和关键技术之一。
[0003]只有让车辆感知判别到其在车道中的位置，为后续的路径规划与决策控制提供稳定可靠的数据源，才能实现车道偏离报警、车道保持和车辆自主导航等智能驾驶技术。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种车辆行驶方法、装置、电子设备和存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种车辆行驶方法，包括：
[0006]获取当前车辆的行驶道路图像；
[0007]在所述行驶道路图像中识别关键点和车道线，以及检测所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量，所述标准点为所述关键点的标准数据；
[0008]根据所述关键点和多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线；
[0009]根据所述关键点和对应的车道线，指示所述当前车辆行驶。
[0010]根据本公开的一方面，提供了一种车辆行驶装置，包括：
[0011]道路图像获取模块，用于获取当前车辆的行驶道路图像；
[0012]点偏移量计算模块，用于在所述行驶道路图像中识别关键点和车道线，以及检测所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量，所述标准点为所述关键点的标准数据；
[0013]车道线确定模块，用于根据所述关键点和多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线；
[0014]车辆指示行驶模块，用于根据所述关键点和对应的车道线，指示所述当前车辆行驶。
[0015]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开任一实施例所述的车辆行驶方法。
[0019]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开任一实施例所述的车辆行驶方法。
[0020]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算
机程序在被处理器执行时实现本公开任一实施例所述的车辆行驶方法。
[0021]本公开实施例可以提高车辆行驶安全性。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0024]图1是根据本公开实施例公开的一种车辆行驶方法的流程图；
[0025]图2是根据本公开实施例公开的另一种车辆行驶方法的流程图；
[0026]图3是根据本公开实施例公开的另一种车辆行驶方法的流程图；
[0027]图4是根据本公开实施例公开的一种车辆行驶方法的场景图；
[0028]图5是根据本公开实施例公开的一种关键点和车道线的示意图；
[0029]图6是根据本公开实施例公开的一种偏移量的示意图；
[0030]图7是根据本公开实施例公开的一种车辆行驶装置的结构图；
[0031]图8是用来实现本公开实施例的车辆行驶方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0032]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0033]图1是根据本公开实施例公开的一种车辆行驶方法的流程图，本实施例可以适用于车辆途径关键点时，指示车辆如何继续行驶的情况。本实施例方法可以由车辆行驶装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并具体配置于具有一定数据运算能力的电子设备中，该电子设备可以是客户端设备，客户端设备例如手机、平板电脑和车载终端等。
[0034]S101，获取当前车辆的行驶道路图像。
[0035]本公开实施例提供的电子设备配置于当前车辆中。行驶道路图像可以是指当前车辆行驶的道路的图像，在当前车辆行驶过程中，可以采集当前车辆周围环境的图像，确定为行驶道路图像。示例性的，行驶道路图像为当前车辆前方的道路的图像。行驶道路图像用于识别关键点和车道线。行驶道路图像中包括至少一个车道线。
[0036]S102，在所述行驶道路图像中识别关键点和车道线，以及检测所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量，所述标准点为所述关键点的标准数据。
[0037]关键点可以是指交汇分岔点。车道线用于区分车道，车辆通常行驶在同一个车道内，即车辆通常位于两个相邻车道线之间。可选的，关键点是指车道线的交点。可以通过关键点识别方法，在行驶道路图像中识别关键点。可以通过目标检测方法，在行驶道路图像中识别出车道线。其中，车道线上存在多个车道点，将多个车道点连线，形成的线为车道线。此外还可以先识别车道点，并对车道点进行聚类分组，将同一组的车道点进行连线，形成车道线。此外，还有其他方式识别关键点和车道线，对此不具体限定。
[0038]标准点为关键点的标准数据。关键点为图像中识别出的数据，实际上，关键点存在误差，即关键点可能不准确，标准点可以理解为关键点的标准数据，即真值，即描述准确的关键点的点。
[0039]车道线上车道点相对于标准点的偏移量，是指车道点与标准点在图像中偏差的距离。检测车道线上车道点相对于标准点的偏移量，可以是指预测车道点与标准点之间的偏移量。具体的，偏移量可以仅表示经过标准点的车道线上车道点相对于该标准点的偏移量。经过标准点的车道线上车道点与标准点之间的偏移量不为0，未经过标准点的车道线上车道点与标准点之间的偏移量为0。其中，经过标准点的车道线，可以是车道线与标准点确定的区域相交，标准点确定的区域可以是一个点，还可以是比标准点更大范围的区域。
[0040]其中，行驶道路图像中可以识别出至少一个关键点，从而对应存在至少一个标准点。同一个车道点相对于不同的标准点分别存在偏移量，其中，该车道线不经过的标准点，该车道点相对于该不经过的标准点的偏移量为0。
[0041]S103，根据所述关键点和多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线。
[0042]行驶道路图像中包括多个车道线，关键点对应的车道线是指经过关键点的车道线。例如，关键点为两个车道线的交点，关键点对应的车道线即相交形成关键点的车道线。
[0043]可以根据关键点的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆行驶方法，包括：获取当前车辆的行驶道路图像；在所述行驶道路图像中识别关键点和车道线，以及检测所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量，所述标准点为所述关键点的标准数据；根据所述关键点和多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线；根据所述关键点和对应的车道线，指示所述当前车辆行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述关键点和多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线，包括：根据所述车道线上车道点的偏移量以及所述车道线上车道点在所述行驶道路图像中的位置，确定所述车道线关联的标准点；根据各所述车道线关联的标准点与所述关键点之间的距离，筛选出与所述关键点对应的车道线。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述检测所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量，包括：将所述行驶道路图像输入到预先训练的偏移量检测模型中，得到所述偏移量检测模型输出的所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量；其中，所述偏移量检测模型用于检测经过标准点的车道线上车道点与所述标准点之间的偏移量，未经过所述标准点的车道线上车道点与所述标准点之间的偏移量为空。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：在当前车辆行驶到高速路口的情况下，根据所述关键点对应的车道线的数量，更新所述关键点对应的车道线，其中，所述关键点包括车道线交点。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述关键点对应的车道线的数量，更新所述关键点对应的车道线，包括：在所述关键点对应的车道线的数量小于两个的情况下，将所述关键点对应的车道线更新为空；在所述关键点对应的车道线的数量大于两个的情况下，对所述关键点对应的车道线进行筛选，得到所述关键点对应的两个车道线。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当前车辆包括自动驾驶车辆。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述关键点和对应的车道线，指示所述当前车辆行驶，包括：在存在所述关键点和对应的车道线的情况下，控制所述当前车辆在所述关键点关联的路口处变道行驶。8.一种车辆行驶装置，包括：道路图像获取模块，用于获取当前车辆的行驶道路图像；点偏移量计算模块，用于在所述行驶道路图像中识别关键点和车道线，以及检测所述车道线上车道点相对于标准点的偏移量，所述标准点为所述关键点的标准数据；车道线确定模块，用于根据所述关键点和多个所述车道线上车道点的偏移量，筛选出与所述关键点对应的车道线；
车辆指示行驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宇昊，
申请(专利权)人：阿波罗智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：