(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 20221078085 5.5 (22)申请日 2022.07.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114863380 A (43)申请公布日 2022.08.05 (73)专利权人 高德软件 有限公司 地址 102299 北京市昌平区科技园区昌盛 路18号B1座1- 5层 (72)发明人 贾俊　徐胜攀　彭益堂　王旒军　 (74)专利代理 机构 北京同钧律师事务所 16 037 专利代理师 柴海平　许怀远 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/26(2022.01) 审查员 王竑超 (54)发明名称 车道线识别方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本申请涉及高精 地图技术领域， 提供一种车 道线识别方法、 装置及电子设备。 该方法包括： 获 取目标路段的可见光图像， 以及， 点云图像； 对可 见光图像和点云图像分别进行语义分割， 得到可 见光图像对应的车道线 图像， 以及， 点云图像对 应的车道线图像； 对可见光图像对应的车道线图 像和点云图像对应的车道线图像， 分别进行矢量 数据化处理， 得到可见光图像的初始车道线矢量 数据和点云图像的初始车道线矢量数据； 根据可 见光图像的初始车道线矢量数据和点云图像的 初始车道线矢量数据， 识别目标路段的虚线车道 线。 本申请提高了车道线识别的准确性和效率。 权利要求书4页 说明书23页 附图10页 CN 114863380 B 2022.10.25 CN 114863380 B 1.一种车道线识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标路段的可 见光图像， 以及， 点云图像； 对所述可见光图像和所述点云图像分别进行语义分割， 得到所述可见光图像对应的车 道线图像， 以及， 所述 点云图像对应的车道线图像； 对所述可见光图像对应的车道线图像和所述点云图像对应的车道线图像， 分别进行矢 量数据化处理， 得到所述可见光图像的初始车道线矢量数据和所述点云图像的初始车道线 矢量数据； 对所有初始车道线矢量数据进行聚类， 将用于表征一段车道线段的初始车道线矢量数 据聚合在一个簇中； 对同一个簇 中的初始车道线矢量数据进行拟合， 得到该簇对应的至少一个车道线段矢 量数据； 根据每簇对应的至少一个车道线段矢量数据， 获取每簇初始车道线矢量数据 所表征的 车道线段的起 点与终点之间的距离； 基于每簇初始车道线矢量数据 所表征的车道线段的起点与终点之间的距离， 识别所述 目标路段的虚线车道线。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每簇对应的至少一个车道线段矢 量数据， 获取每簇初始车道线矢量数据所表征的车道线段的起 点与终点之间的距离， 包括： 针对每簇初始车道线矢量数据， 按照预设窗口大小， 沿对应的车道线段矢量数据所指 方向进行滑 窗， 以从每簇初始车道线矢量数据中得到至少一个第一初始车道线矢量数据， 以及， 至少一个第二初始车道线矢量数据； 其中， 所述第一初始车道线矢量数据位于每簇对 应的车道线段的起点附近， 所述第二初始车道线矢量数据位于每簇对应的车道线段的终点 附近； 根据所述至少一个第 一初始车道线矢量数据的深度信 息， 从所述至少一个第 一初始车 道线矢量数据中， 确定目标第一初始车道线矢量数据， 将所述 目标第一初始车道线矢量数 据的起点作为该簇初始车道线矢量数据所表征的车道线段的起 点； 根据所述至少一个第 二初始车道线矢量数据的深度信 息， 从所述至少一个第 二初始车 道线矢量数据中确定目标第二初始车道线矢量数据， 将所述目标第二初始车道线矢量数据 的终点作为该簇初始车道线矢量数据所表征的车道线段的终点； 根据该簇初始车道线矢量数据 所表征的车道线段的起点与终点， 获取该簇初始车道线 矢量数据所表征的车道线段的起 点与终点之间的距离 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于每簇初始车道线矢量数据 所表征 的车道线段的起 点与终点之间的距离， 识别所述目标路段的虚线车道线， 包括： 根据至少一簇初始车道线矢量数据 所表征的车道线段的起点与终点， 获取第 一长度和 第二长度， 所述第一长度为任一簇初始车道线矢量数据所表征的车道线段的距离； 所述第 二长度为任一簇初始车道线矢量数据所表征的车道线段的终点， 与其具有连通关系的下游 车道线段的起 点之间的距离； 将所述第一长度与 预设的虚线段长度进行比较， 将所述第 二长度与 预设的虚线 间隔长 度进行比较； 若存在第一长度与 预设的虚线段长度的差的绝对值小于或等于第 一预设误差 阈值， 且权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114863380 B 2存在第二长度与预设的虚线间隔长度的差的绝对值小于或等于第二预设误差阈值， 则确定 所述目标路段的车道线为虚线车道线。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述对所述可见光图像对应的车 道线图像和所述点云图像对应的车道线图像， 分别进行矢量数据化处理， 得到所述可见光 图像的初始车道线矢量数据和所述 点云图像的初始车道线矢量数据， 包括： 分别对每个所述车道线图像的像素点进行掩膜聚类， 得到每个所述车道线图像的车道 线像素点范围； 根据每个所述车道线图像的车道线像素点范围， 分别获取每个所述可见光图像中的车 道线上的至少一个像素点的三维坐标， 以及， 每个所述点云图像中的车道线上 的至少一个 像素点的三维坐标； 对每个所述可见光图像中的车道线上的至少一个像素点的三维坐标， 以及， 每个所述 点云图像中的车道线上 的至少一个像素点的三维坐标， 分别进行拟合处理， 得到每个所述 可见光图像的初始车道线矢量数据， 以及， 每 个所述点云图像的初始车道线矢量数据。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述车道线图像的车道线像 素点范围， 分别获取每个所述可见光图像中的车道线上 的至少一个像素点的三维坐标， 以 及， 每个所述点云图像中的车道线上的至少一个 像素点的三维坐标， 包括： 针对所述可见光图像， 根据所述点云图像对应的激光点云数据中包括的点云深度信 息， 将所述可见光图像中的像素点投影至图像传感器的三维坐标系中， 获取所述可见光图 像中的像素点的三维坐标； 根据所述可见光图像的车道线图像的车道线像素点范围， 从所述可见光图像中的像素 点的三维坐标中， 获取 所述可见光图像中的车道线上的至少一个 像素点的三维坐标。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述车道线图像的车道线像 素点范围， 分别获取每个所述可见光图像中的车道线上 的至少一个像素点的三维坐标， 以 及， 每个所述点云图像中的车道线上的至少一个 像素点的三维坐标， 包括： 针对所述点云图像， 将所述点云图像对应的地面点云数据中各点云的三维坐标投影至 二维图像坐标系， 得到所述各点云的二维坐标； 根据所述各点云的二维坐标， 以及， 所述车道线图像的车道线像素点范围， 获取所述点 云图像中的车道线上的至少一个 像素点的三维坐标。 7.根据权利要求2或3所述的方法， 其特征在于， 所述目标路段的车道线为虚线车道线， 每簇所述初始车道线矢量数据用于表征虚线 车道线中的一个虚线段； 每个所述虚线段的端 点包括： 起 点和终点， 所述方法还 包括： 针对每簇初始车道线矢量数据， 将该簇对应的目标第 一初始车道线矢量数据的起点的 坐标， 作为该簇对应的虚线段的起 点的初始坐标； 将该簇对应的目标第 二初始车道线矢量数据的终点的坐标， 作为该簇对应的虚线段的 终点的初始坐标； 根据所述虚线车道线上各虚线段端点的初始坐标， 获取所述目标路段的虚线车道线上 各虚线段端点的目标坐标。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述虚线车道线上各虚线段端点 的初始坐标， 获取 所述目标路段的虚线车道线上 各虚线段端点的目标坐标， 包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114863380 B 3