本发明专利技术提供一种提取道路标线的方法、装置、介质及设备，方法包括：获得基础点云数据；对基础点云数据进行滤波，获得第一路面点云数据；将携带有目标提取信息的第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像，可避免直接从三维基础点云数据中进行提取时导致的识别遗漏问题；从二维强度特征图像及二维梯度图像中确定道路标线像素、路面像素，然后将道路标线像素及路面像素反投影至第一路面点云数据后，获得第二路面点云数据，那么第二路面点云数据会携带有辨识度较高的道路标线信息，然后再利用几何语义信息模型、模板匹配模型可精准提取出不同类型的道路标线；且此过程无需人工辅助，确保提取效率。确保提取效率。确保提取效率。
【技术实现步骤摘要】
一种提取道路标线的方法、装置、介质及设备
[0001]本申请涉及道路标线提取
，尤其涉及一种提取道路标线的方法、装置、介质及设备。
技术介绍
[0002]高精度地图是自动驾驶领域依赖的重要核心技术之一，一般来说，激光雷达数据精度高、密度大、信息量丰富，是绘制高精度地图的主要参考数据。
[0003]目前，利用激光雷达点云数据提取道路标线主要包括两种方法：第一种方法：将点云数据转为栅格图像，利用图像分割算法提取道路标线信息。第二种方法：直接从雷达数据中，通过道路标志线的反射强度值不同于其他地物要素来提取道路标志信息。第一种方法通常只适应于简单道路标线的提取，对于复杂道路标线，准确度较低；第二种方法很容易遗漏强度较低的道路标线，还需要人工辅助绘制道路信息。
[0004]基于此，目前亟需一种效率高、准确度高的自动提取道路标线的方法。
技术实现思路
[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供了一种提取道路标线的方法、装置、介质及设备，以解决或者部分解决在提取道路标线时，准确度及效率均无法确保的技术问题。
[0006]本专利技术的第一方面，提供一种提取道路标线的方法，所述方法包括：
[0007]对车载激光点云数据进行预处理，获得基础点云数据；
[0008]对所述基础点云数据进行滤波，获得第一路面点云数据；
[0009]将所述第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像；
[0010]基于所述二维强度特征图像及所述二维梯度图像确定道路标线像素及路面像素，将所述道路标线像素及所述路面像素反投影至所述第一路面点云数据，获得第二路面点云数据；
[0011]基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线。
[0012]上述方案中，所述对车载激光点云数据进行预处理，获得基础点云数据，包括：
[0013]针对任意站点位置的车载激光点云数据，利用旋转变换矩阵将所述车载激光点云数据旋转平移至目标点云位置，获得第一预处理点云数据；
[0014]利用精配准算法将所述第一预处理点云数据再次旋转平移，获得第二预处理点云数据；
[0015]将各站点位置对应的第二预处理点云数据进行拼接，获得所述基础点云数据。
[0016]上述方案中，所述将所述第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像，包括：
[0017]获取所述第一路面点云数据中各像素点的坐标值；
[0018]基于各像素点的X轴最大坐标值、X轴最小坐标值、Y轴最大坐标值及Y轴最小坐标值确定投影网格的尺寸；
[0019]将所述第一路面点云数据投影后，获得每个投影网格对应的像素强度值；
[0020]对所述像素强度值进行归一化处理得到所述二维强度特征图像；
[0021]对所述二维强度特征图像进行卷积处理得到所述二维梯度图像。
[0022]上述方案中，所述基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线，包括：
[0023]确定所述第二路面点云数据中的四连通区域；
[0024]基于所述四连通区域的最小外接矩形的长度和宽度确定所述四连通区域的延展度；
[0025]确定与所述四连通区域具有相同二阶距的椭圆的偏心率；
[0026]根据所述延展度及所述偏心率提取规则的道路标线。
[0027]上述方案中，所述基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线，包括：
[0028]获取目标点云；所述目标点云为待测区域对应的点云；
[0029]利用迭代最近点算法对所述目标点云及模板点云进行匹配，获取所述目标点云及所述模板点云之间的重叠率；
[0030]若确定所述重叠率大于等于重叠率阈值，则将所述目标点云确定为不规则道路标线。
[0031]上述方案中，所述获取所述目标点云及所述模板点云之间的重叠率，包括：
[0032]确定所述目标点云与所述模板点云之间的重叠距离；
[0033]获取重叠距离中的像素点数量、目标点云中的像素点数量以及模板点云中的像素数量；
[0034]基于公式确定目标点云及模板点云之间的重叠率η；其中，
[0035]N0为所述重叠距离中的像素点数量，N
s
为所述目标点云中的像素点数量，N
t
为所述模板点云中的像素数量。
[0036]本专利技术的第二方面，提供一种提取道路标线的装置，所述装置包括：
[0037]预处理单元，用于对车载激光点云数据进行预处理，获得基础点云数据；
[0038]滤波单元，用于对所述基础点云数据进行滤波，获得第一路面点云数据；
[0039]转换单元，用于将所述第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像；
[0040]确定单元，用于基于所述二维强度特征图像及所述二维梯度图像确定道路标线像素及路面像素，将所述道路标线像素及所述路面像素反投影至所述第一路面点云数据，获得第二路面点云数据；
[0041]提取单元，用于从所述第二路面点云数据中提取道路标线。
[0042]上述方案中，所述确定单元，用于：
[0043]确定所述第二路面点云数据中的四连通区域；
[0044]基于所述四连通区域的最小外接矩形的长度和宽度确定所述四连通区域的延展
度；
[0045]确定与所述四连通区域具有相同二阶距的椭圆的偏心率；
[0046]根据所述延展度及所述偏心率提取规则的道路标线。
[0047]本专利技术的第三方面，提供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第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0048]本专利技术的第四方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0049]本专利技术提供一种提取道路标线的方法、装置、介质及设备，方法包括：对车载激光点云数据进行预处理，获得基础点云数据；对所述基础点云数据进行滤波，获得第一路面点云数据；将所述第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像；基于所述二维强度特征图像及所述二维梯度图像确定道路标线像素及路面像素，将所述道路标线像素及所述路面像素反投影至所述第一路面点云数据，获得第二路面点云数据；基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线；如此，将携带有目标提取信息的第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像，可避免直接从三维基础点云数据中进行提取时导致的识别遗漏问题；将道路标线像素及路面像素反投影至第一路面点云数据后，那么第二路面点云数据会携带有辨识度较高的道路标线信息，然后再利用几何语义信息模型、模板匹配模型可精准提取出不同类型的道路标线；且此过程无需人工辅助，确保提取效率。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种提取道路标线的方法，其特征在于，所述方法包括：对车载激光点云数据进行预处理，获得基础点云数据；对所述基础点云数据进行滤波，获得第一路面点云数据；将所述第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像；基于所述二维强度特征图像及所述二维梯度图像确定道路标线像素及路面像素，将所述道路标线像素及所述路面像素反投影至所述第一路面点云数据，获得第二路面点云数据；基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对车载激光点云数据进行预处理，获得基础点云数据，包括：针对任意站点位置的车载激光点云数据，利用旋转变换矩阵将所述车载激光点云数据旋转平移至目标点云位置，获得第一预处理点云数据；利用精配准算法将所述第一预处理点云数据再次旋转平移，获得第二预处理点云数据；将各站点位置对应的第二预处理点云数据进行拼接，获得所述基础点云数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一路面点云数据转换为二维强度特征图像及二维梯度图像，包括：获取所述第一路面点云数据中各像素点的坐标值；基于各像素点的X轴最大坐标值、X轴最小坐标值、Y轴最大坐标值及Y轴最小坐标值确定二维强度特征图像的尺寸；基于所述二维强度特征图像的尺寸及预设的投影网格的数量确定投影网格的尺寸；将所述第一路面点云数据投影后，获得每个投影网格对应的像素强度值；对所述像素强度值进行归一化处理得到所述二维强度特征图像；对所述二维强度特征图像进行卷积处理得到所述二维梯度图像。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线，包括：确定所述第二路面点云数据中的四连通区域；基于所述四连通区域的最小外接矩形的长度和宽度确定所述四连通区域的延展度；确定与所述四连通区域具有相同二阶距的椭圆的偏心率；根据所述延展度及所述偏心率提取规则的道路标线。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于几何语义信息模型、模板匹配模型从所述第二路面点云数据中提取对应类型的道路标线，包括：获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：高雷亭，梁段璋，王洪峰，严晗，杨文利，
申请(专利权)人：北京领骏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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