【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车道线检测，尤其涉及一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前自动驾驶技术的泊车、行车和避障等功能，都需要检测道路信息，具体包括道路边界线、车道线等信息，以此确定可行驶区域以及自车行驶路线。
2、而当前基于雷达或者视觉的车道线检测模型，都是采用各种分割模型来分割出结果。受限于车道线细长并且连续的特征，现有的很多车道线检测模型的效果并不完美，会出现检测线过于粗大、检测线断开、漏检误检等问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过对车道线细长连续的特征的识别，提高了对车道线的检测效果。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种车道线检测方法，包括：
3、获取待检测道路对应的目标点云数据，并将所述目标点云数据转换为栅格特征数据；
4、将所述栅格特征数据输入至目标检测模型中，得到所述目标检测模型输出的与所述栅格特征数据对应的编码值和置信度；其中，所述目标检测模型中包括...
【技术保护点】
1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测道路对应的目标点云数据，并将所述目标点云数据转换为栅格特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码值包括每个所述点云栅格对应的编码值，所述置信度包括每个所述点云栅格对应的置信度；所述基于所述编码值和所述置信度，确定所述待检测道路的车道线，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述待处理点云数据中的无效点云数据进行筛选处理之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测道路对应的目标点云数据，并将所述目标点云数据转换为栅格特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码值包括每个所述点云栅格对应的编码值，所述置信度包括每个所述点云栅格对应的置信度；所述基于所述编码值和所述置信度，确定所述待检测道路的车道线，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述待处理点云数据中的无效点云数据进行筛选处理之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型还包括分类器，所述动态蛇形卷积层包括降采...
【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，王宇，李创辉，王硕，耿真，孙雪，郭昌野，张勇，钱承军，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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