一种车道线自动化提取方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明属于高精度地图领域，尤其涉及一种车道线自动化提取方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在高精度地图中，车道线是用于指示车辆行驶方向和车道宽度的重要标志，自动驾驶车辆可以通过视觉感知技术识别和跟踪车道线，从而确定车辆的行驶方向和位置，对于车道保持、车道切换、跟车辅助和车速控制都有着重要作用。

2、基于原始点云提取的车道线对于高精度地图，可以为自动驾驶车辆提供准确可靠的导航信息。当前，对于采集车实地采集的原始点云，由于存在较多的干扰信息，导致车道线筛选和判断需要人工参与，使得车道线提取效率较低，且人力成本偏高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种车道线自动化提取方法及系统，用于解决现有车道线提取效率低且人力成本高的问题。

2、在本发明实施例的第一方面，提供了一种车道线自动化提取方法，包括：

3、获取道路原始点云投影图，标注点云投影图中的车道线轮廓点、道路面和导流带轮廓点；

4、基于标注后的点云投影图，对道路面分割模型和车道线分割模型进行训练；

5、其中，所述车道线分割模型为基于dlink－net的卷积神经网络，通过dlink－net网络提取车道线mask图后，对mask图进行腐蚀膨胀去除噪点和平滑毛刺，并通过dp抽稀算法减少冗余轮廓点；

6、通过训练后的道路面分割模型和车道线分割模型分别识别待检测点云投影图中的道路面和车道线，并基于道路面筛选出当前道路的车道线。

7、在本发明实施例的第二方面，提供了一种车道线自动化提取系统，包括：

8、标注模块，用于获取道路原始点云投影图，标注点云投影图中的车道线轮廓点、道路面和导流带轮廓点；

9、训练模块，用于基于标注后的点云投影图，对道路面分割模型和车道线分割模型进行训练；

10、其中，所述车道线分割模型为基于dlink－net的卷积神经网络，通过dlink－net网络提取车道线mask图后，对mask图进行腐蚀膨胀去除噪点和平滑毛刺，并通过dp抽稀算法减少冗余轮廓点；

11、提取模块，用于通过道路面分割模型和车道线分割模型识别待检测点云投影图中的道路面和车道线，并基于道路面筛选出当前道路的车道线。

12、在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

13、在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

14、本发明实施例中，通过训练得到的dlink车道线分割模型和道路面分割模型，对待检测点云投影进行检测分割，并基于道路面筛选提取车道线，不仅可以实现车道线自动化提取，降低人工成本，而且能够保障车道线提取效率和准确度，便于高精度地图车道线制作。

技术特征：

1.一种车道线自动化提取方法，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，所述标注点云投影图中的车道线轮廓点、道路面和导流带轮廓点还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于道路面筛选出当前道路的车道线还包括：

4.一种车道线自动化提取系统，其特征在于，至少包括：

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述标注模块还包括：

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述基于道路面筛选出当前道路的车道线还包括：

7.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述的一种车道线自动化提取方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至3任一项所述的一种车道线自动化提取方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种车道线自动化提取方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取道路原始点云投影图，标注点云投影图中的车道线轮廓点、道路面和导流带轮廓点；基于标后的点云投影图，对道路面分割模型和车道线分割模型进行训练；其中，所述车道线分割模型为基于Dlink－net的卷积神经网络，通过Dlink－net网络提取车道线mask图后，对mask图进行腐蚀膨胀去除噪点和平滑毛刺，并通过dp抽稀算法减少冗余轮廓点；通过训练后的道路面分割模型和车道线分割模型分别识别待检测点云投影图中的道路面和车道线，并基于道路面筛选出当前道路的车道线。通过该方案可以实现车道线自动提取，能减少人工参入，有效提高提取效率、降低人力成本。

技术研发人员：占兴培,李汉玢,何云,尹玉成,王一鹏,刘奋
受保护的技术使用者：武汉中海庭数据技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15