车道线识别方法及装置与流程

本申请实施例涉及地图，尤其涉及一种车道线识别方法及装置。

背景技术：

1、在高精地图的数据生产过程中，可能会生成大量冗余及噪声类型的车道线，例如针对同一个采集对象输出了多条车道线，并且多条车道线方向不一致。

2、为了保证高精地图的数据准确性，需要针对冗余及噪声类型的车道线进行识别并进行去重处理，目前现有技术中在识别冗余及噪声类型的车道线时，通常是工作人员根据车道线噪声的特征人工定义识别策略，之后根据该识别策略分析各个车道线，以识别异常的车道线。

3、然而传统的技术方案依赖于人工定义规则识别噪声车道线，存在识别准确率不高的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种车道线识别方法及装置，以克服异常车道线识别准确率不高的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供一种车道线识别方法，包括：

3、获取多条待识别的车道线；

4、将各待识别的车道线划分为多个线段；

5、针对任一个所述线段，根据所述线段所属车道线的车道线属性，确定所述线段对应的初始特征向量，所述初始特征向量不反映所述车道线的方向；

6、根据各所述线段对应的初始特征向量对所述多个线段进行聚类处理，得到至少一个聚类簇；

7、针对任一个所述聚类簇，根据所述聚类簇中的各个线段所属车道线的方向属性，对所述各个线段进行分类处理，得到至少一个类别；

8、根据所述至少一个类别对应的线段的数量，识别异常车道线。

9、第二方面，本申请实施例提供一种车道线识别装置，包括：

10、获取模块，用于获取多条待识别的车道线；

11、划分模块，用于将各待识别的车道线划分为多个线段；

12、确定模块，用于针对任一个所述线段，根据所述线段所属车道线的车道线属性，确定所述线段对应的初始特征向量，所述初始特征向量不反映所述车道线的方向；

13、处理模块，用于根据各所述线段各自对应的初始特征向量对所述多个线段进行聚类处理，得到至少一个聚类簇；

14、分类模块，用于针对任一个所述聚类簇，根据所述聚类簇中的各个线段所属车道线的方向属性，对所述各个线段进行分类处理，得到至少一个类别；

15、识别模块，用于根据所述至少一个类别对应的线段的数量，识别异常车道线。

16、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

17、存储器，用于存储程序；

18、处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。

19、第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。

20、第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。

21、本申请实施例提供一种车道线识别方法及装置，该方法包括：获取多条待识别的车道线；将各待识别的车道线划分为多个线段；针对任一个线段，根据线段所属车道线的车道线属性，确定线段对应的初始特征向量，初始特征向量不反映车道线的方向；根据各线段对应的初始特征向量对多个线段进行聚类处理，得到至少一个聚类簇；针对任一个聚类簇，根据聚类簇中的各个线段所属车道线的方向属性，对各个线段进行分类处理，得到至少一个类别；根据至少一个类别对应的线段的数量，识别异常车道线。通过将多条车道线划分为多个线段，之后基于正常车道线和冗余车道线各方面属性都比较相似，只是方向不同的特性，根据每个线段的不反映车道线的方向属性的初始特征向量进行聚类处理，以实现将正常车道线和冗余车道线的线段聚类在同一个聚类簇中，之后再加上方向属性对分类簇中的线段进行分类，以实现将聚类簇中的线段划分为至少两个类别，其中不同类别对应的线段所属车道线的方向不同，以实现将聚类簇中的正常车道线和冗余车道线的线段区分开，然后再根据各个类别各自对应的线段的数量，就可以有效并准确的识别出异常车道线。

技术特征：

1.一种车道线识别方法，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，所述根据各所述线段对应的初始特征向量对所述多个线段进行聚类处理，得到至少一个聚类簇，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述线段对应的初始特征向量映射至高维特征空间，得到各所述初始特征向量对应的高维特征向量互相之间的向量距离，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个类别对应的线段的数量，识别异常车道线，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一占比和所述第二占比中的目标值和预设阈值进行比较，以识别异常车道线，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类簇中的各个线段所属车道线的方向属性，对所述各个线段进行分类处理，得到至少一个类别，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各所述进阶特征向量对应的高维特征向量互相之间的向量距离，确定各所述线段对应的类别，包括：

8.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将各待识别的车道线划分为多个线段，包括：

9.一种车道线识别装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至8中任一所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供一种车道线识别方法及装置，该方法包括：获取多条待识别的车道线。将各待识别的车道线划分为多个线段。针对任一个线段，根据线段所属车道线的车道线属性，确定线段对应的初始特征向量，初始特征向量不反映车道线的方向。根据各线段对应的初始特征向量对多个线段进行聚类处理，得到至少一个聚类簇。针对任一个聚类簇，根据聚类簇中的各个线段所属车道线的方向属性，对各个线段进行分类处理，得到至少一个类别。根据至少一个类别对应的线段的数量，识别异常车道线。本申请的技术方案可以有效并准确的识别出异常车道线。

技术研发人员：邹剑章,陈时远,张文太
受保护的技术使用者：高德软件有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15