【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆，特别是涉及一种车道线生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在智能驾驶系统中，车道线检测是实现车辆自动驾驶的核心技术之一。准确的车道线检测对于保障车辆安全行驶、实现车辆自动导航和维持车道保持至关重要。车道线提供了道路结构的基本信息，帮助驾驶系统判断车辆的位置和运动方向，确保车辆能够在车道内正确、安全地行驶。
2、传统的车道线检测技术主要依赖简单的图像处理方法，如边缘检测、颜色识别等，这些方法在道路条件简单、车道线清晰可见的情况下表现良好。然而，在道路条件、天气恶劣、道路标记磨损、车道线部分遮挡等情况下，传统的车道线检测技术往往无法达到预期的检测效果。
3、随着智能驾驶技术的发展，车道线检测技术引入了机器学习和深度学习方法，这些方法通过训练大量数据来提高车道线检测的准确性和鲁棒性。尽管深度学习方法在车道线检测中取得了显著进展，但它们通常仍然依赖于后处理技术来解码和精细化检测结果。当前的后处理技术存在局限性，通常依赖于特定的环境参数和精确的校准，在处理车道线串扰、车道线间断、车道线部分遮...
【技术保护点】
1.一种车道线生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始检测点进行异常点过滤处理，得到多个车道线对应的参考检测点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻检测点之间的曲率半径和欧式距离进行异常点过滤处理之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个车道线对应的参考检测点，从多个车道线中确定待融合车道线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个车道线对应的参考检测点，确定相邻两个车道线...
【技术特征摘要】
1.一种车道线生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始检测点进行异常点过滤处理，得到多个车道线对应的参考检测点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻检测点之间的曲率半径和欧式距离进行异常点过滤处理之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个车道线对应的参考检测点，从多个车道线中确定待融合车道线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个车道线对应的参考检测点，确定相邻两个车道线之间的夹角和距离，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤子萌，周涤非，
申请(专利权)人：深圳市欧冶半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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