CN105260699A - 一种车道线数据的处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种车道线数据的处理方法及装置。该方法包括：获取原始图像和原始图像的定位数据；采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；计算所述候选车道线的车道线置信度；根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。本发明实施例提供的一种车道线数据的处理方法及装置，能够高效、精确地确定车道线数据，大大降低高精地图生产中的人工成本，可实现大规模地高精地图生产。

Description

一种车道线数据的处理方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及一种地图数据处理技术，尤其涉及一种车道线数据的处理方法及装置。
背景技术
三维高精地图被工业界和学术界公认为下一代数字地图的主要发展方向，是实现汽车自动驾驶和辅助驾驶的前提条件，为自动驾驶汽车进行精确定位和正确决策提供主要依据。高精地图亦是分析道路利用状况，实现智慧交通的重要战略性平台资源。三维高精地图生产的核心问题集中在路面车道信息的检测和生成，即用三维数字地图精确重构真实世界中的路网车道信息。
当前车道线检测和生成主要有两种方式，一种是人工生产方式。对照工业相机采集的道路图像和点云信息，利用道路图像，对拼接后的点云着色，在着色后的点云上依赖人工手工绘制标出车道线等路面车道信息；另一种是通过自动识别方式从图像中检测车道线，主要是利用带通滤波器和各种先验规则来检测和滤除车道线。
对于第一种车道线检测和生成方式，效率低，人力成本高。在三维点云上绘制车道线等三维线条交互困难，扭扭曲曲，人工作业效率低，而且由于点云分辨率低，极易在绘制时遗漏车道线。然而第二种车道线检测和生成方式中所应用的算法和方案研究主要目的是服务于自动驾驶进行实时的检测车道线，而且主要停留在实验层面，其检测的有效性和物理精度均达不到生产高精地图的要求。可见，现有的车道线检测和生成方法有待进一步提高。
发明内容
本发明实施例提供一种车道线数据的处理方法及装置，以实现车道线地图数据的高效、精确识别。
第一方面，本发明实施例提供了一种车道线数据的处理方法，该方法包括：
获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据；
采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；
从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；
根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度；
根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；
针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；
根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。
第二方面，本发明实施例还提供了一种车道线数据的处理装置，该装置包括：
原始图像获取模块，用于获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据；
像素置信度计算模块，用于采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；
候选车道线确定模块，用于从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；
候选车道线置信度计算模块，用于根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度；
候选车道线筛选模块，用于根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；
车道线属性信息识别模块，用于针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；
车道线地图数据生成模块，用于根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。
本发明实施例提供了一种车道线数据的处理方法及装置，在获取目标路段的原始图像和原始图像的定位数据之后，运用深度神经网络模型计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；进一步从所述原始图像中确定候选车道线，得到候选车道线的车道线置信度，并进行车道线的去伪和去噪，然后根据筛选后的车道线进行车道线属性信息识别，根据所述属性信息以及所述原始图像拍摄时的定位数据，最终确定所述车道线的地图数据。该方法能够高效、精确地确定车道线数据，大大降低高精地图生产中的人工成本，可实现大规模地高精地图生产。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种车道线数据的处理方法流程示意图；
图2是本发明实施例一中的三维空间中车道线拟合示意图；
图3是本发明实施例二中的一种车道线数据的处理装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种车道线数据的处理方法流程示意图，本实施例可适用于大规模生产高精地图的情况，该方法可以由基于车道线数据的处理装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
该方法具体如下：
S110、获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据。
上述操作中具体可以是，通过在车辆上设置工业相机，进行每秒8-10帧的连续拍摄，采集目标路段的车道线图像，作为原始图像；可以通过全球定位***(GlobalPositioningSystem，GPS)进行车辆定位，所述工业相机在车辆上的安装高度、拍摄视角和拍摄姿态等内参数据是已知的，因此可以计算出所述原始图像的定位数据。
需要说明的是所述工业相机在车辆上的安装位置以及安装方法不限，只要能够拍摄到目标路段的图像即可，所述工业相机的种类、安装高度以及拍摄视角也不作限定。
S120、采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度。
上述操作中需要预先确定深度神经网络模型，所述深度神经网络模型是通过大量的样本数据训练得到的，预先获取各种路况和光线条件下的车道线图像样本，对车道线所在像素进行标注得到学习样本，让深度神经网络进行学习，确定深度神经网络模型；之后就可以直接采用所述深度神经网络模型计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度，与样本特征的相似度越高，置信度越高，反之置信度越低。例如，所述原始图像中某一像素特征与样本的特征一模一样，此时所述像素的像素置信度记为1；如果所述原始图像中某一像素特征与样本的特征毫不相同，此时所述像素的像素置信度记为0。
因为道路上的车道线没有固定的形状，亦没有非常明显的特征以区别于其它路面行车信息，如导流线，箭头和部分文字信息。现实中的各种路况，如高速路，国道，市区道路以及乡村公路等，在不同天气情况和不同时间段受光照和相机性能以及车辆遮挡等影响，以及车道线本身被磨损，使得高效、精确检测各种场景下的车道线比较困难。有鉴于近两年人工智能深度学习技术突破性发展，我们采用标注实际中各种路况和光线条件下的车道线样本，让深度神经网络进行学习，训练得到一个强大的分类器，能够辨认各种环境下的车道线信息。另一方面，深度神经网络本身是一个强于支持向量机(SuppportVectorMachine，SVM)等方法的强分类器。
因此，本实施例优选采用深度神经网络模型。
S130、从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线。
优选的，上述操作中具体包括，采用图形学连通域分析方法，从所述原始图像中提取边缘像素；将所述边缘像素进行三次曲线拟合以确定车道线的边缘轮廓，作为所述候选车道线。
进一步地，在确定所述候选车道线之后，还包括：识别所述候选车道线的几何特征，根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选。
优选的，所述几何特征包括所述候选车道线的线宽、线长、方向和位置；
识别所述候选车道线的线宽以及线长是通过对单个像素点代表的实际尺寸进行标定，然后计算所述候选车道线的所包含的像素点个数即可识别出所述候选车道线的线宽以及线长。所述候选车道线的方向和位置与原始图像的拍摄姿态以及定位数据有关。
则根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选具体包括：
将几何特征符合下述至少一项的候选车道线进行筛选剔除：
(1)所述候选车道线的线长小于设定长度门限值；
所述设定长度门限值可以根据实际确定，例如实际道路中不存在长度小于1米的车道线，则此设定长度门限值可以是1米，如果识别到的候选车道线的长度小于1米，则说明此候选车道线不是真正的车道线或者不是一条完整的车道线，则符合筛选剔除条件，将此条候选车道线剔除。
(2)所述候选车道线的方向与所述原始图像中的车辆行进方向之间的夹角大于设定角度门限值；
所述设定角度门限值可以根据实际拍摄情况设定，例如拍摄原始图像时的车辆行进方向为正前方，即Y方向，与车辆行进方向之间的夹角大于30度的线条都不是目标路段上的车道线，此时所述设定角度门限值为30度，如果所述候选车道线的方向与所述原始图像中的车辆行进方向之间的夹角大于30度，则符合筛选剔除条件，将此条候选车道线剔除。
(3)所述候选车道线的线宽大于设定宽度门限值；
所述设定宽度门限值来自现实情况，例如实际道路中不存在宽度大于50厘米的车道线，则此设定宽度门限值可以是50厘米，如果识别到的候选车道线的宽度大于50厘米，则说明此候选车道线不是真正的车道线，则符合筛选剔除条件，将此条候选车道线剔除。
(4)所述候选车道线的位置落在构成一条车道的两条候选车道线之间，且距离构成同一条车道的两条候选车道线的距离均大于设定距离门限值。
通过考察实际道路中车道线之间的距离关系，所述设定距离门限值优选为40厘米。
S140、根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度。
优选的，上述操作中具体包括：
统计所述候选车道线轮廓范围内的所有像素的像素置信度的平均值；
获取所述候选车道线轮廓范围内的像素点置信度大于设定置信度门限值的像素，作为车道线像素；
对所述原始图像按照像素的灰度值进行区域分割，确定所述候选车道线轮廓范围所在的车道线区域；对原始RGB图像依据像素强度值进行区域分割，找到上述候选车道线轮廓范围所在的车道线区域。
比较所述车道线像素与所述车道线区域内的所有像素的数量比值；即比较车道线像素与所述候选车道线轮廓所在原始RGB图像分割区域内的所有像素的数量比值，作为其独立性或者纯洁度的一个指标，即置信度高的车道线像素是否都在一个联通的区域内。
将所述平均值与所述数量比值相乘，作为所述候选车道线的车道线置信度。
例如，统计得到落在所述候选车道线轮廓内的所有像素的像素置信度的平均值为X(X为0-1之间的数)；设定置信度门限值为0.8，获取所述候选车道线轮廓范围内的像素点置信度大于0.8的像素作为车道线像素，比较所述车道线像素与所述车道线区域内的所有像素的数量比值为Y，则所述候选车道线的车道线置信度为X*Y。
S150、根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选。
上述操作中具体可以是预先设定候选车道线置信度门限值，将小于所述门限值的候选车道线剔除。
S160、针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息。
优选的，上述操作具体包括：
针对筛选后的车道线，识别所述车道线的线形和颜色；
所述车道线的线形包括：实线，虚线，实线和虚线组成的复合线型以及实线和实线构成的复合线型等；所述车道线的颜色包括白、黄以及蓝等显著不同的车道线颜色。通过计算一条车道线上所有像素颜色的平均值来识别车道线的颜色。
计算所述车道线在原始图像中的像素尺寸；
根据拍摄所述原始图像的拍摄参数和所述像素尺寸，计算车道线的物理宽度、物理长度、中心线位置和边缘线位置。
S170、根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。
车道线的地图数据可以用于二维地图，优选也可以用于三维地图中，即上述操作具体可包括：
根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的点云数据，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中。根据S160中计算得到的车道线的物理宽度、物理长度、中心线位置和边缘线位置，再结合利用工业相机采集原始图像数据时的点云数据，将二维的所述车道线数据精确投影至三维空间中形成高精度三维地图。所述点云数据包括利用激光雷达设备采集到的车辆周围的物体三维数据以及拍摄原始图像时工业相机在车辆上的安装高度、拍摄视角和拍摄姿态等内参数据以及车辆定位数据。
进一步地，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中之后，还包括：根据所述车道线的车道线置信度和属性信息，以及所述原始图像拍摄时的GPS轨迹信息，将至少两个原始图像分别确定出的车道线进行拼合。计算出三维空间中的车道线位置信息后，进行车道拓扑关系分析，判断从图像中检测到的车道线哪些满足构成真实三维空间路网中同一条车道线，哪两条车道线构成一个车道。如图2所示三维空间中车道线拟合示意图。
本实施例的技术方案，通过运用深度学习、机器视觉以及图像处理等技术，通过工业相机采集车道线的原始数字图像，根据所述原始数字图像计算车道线的置信度，物理宽度、物理长度、颜色、线型等属性信息，并进行车道线的去伪和去噪，将计算得到的二维车道线数据精确投影到三维空间，在三维空间中进行车道线的拓扑关系分析，拟合和生产。即实现用三维数字地图精确重构真实世界中的路网车道信息。该方法能够高效、精确地确定车道线数据，大大降低高精地图生产中的人工成本，可实现大规模地高精地图生产。
实施例二
图3所示为本发明实施例二提供的一种车道线数据的处理方法装置的结构示意图，如图3所示，该装置具体包括：原始图像获取模块210、像素置信度计算模块220、候选车道线确定模块230、候选车道线置信度计算模块240、候选车道线筛选模块250、车道线属性信息识别模块260和车道线地图数据生成模块270。
其中，原始图像获取模块210，用于获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据；像素置信度计算模块220，用于采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；候选车道线确定模块230，用于从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；候选车道线置信度计算模块240，用于根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度；候选车道线筛选模块250，用于根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；车道线属性信息识别模块260，用于针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；车道线地图数据生成模块270，用于根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。
本实施例的技术方案，通过运用深度学习、机器视觉以及图像处理等技术，通过工业相机采集车道线的原始数字图像，根据所述原始数字图像计算车道线的置信度，物理宽度、物理长度、颜色、线型等属性信息，并进行车道线的去伪和去噪，将计算得到的二维车道线数据精确投影到三维空间，在三维空间中进行车道线的拓扑关系分析，拟合和生产。即实现用三维数字地图精确重构真实世界中的路网车道信息。该方法能够高效、精确地确定车道线数据，大大降低高精地图生产中的人工成本，可实现大规模地高精地图生产。
优选的，所述候选车道线确定模块230包括：边缘像素提取单元和候选车道线确定单元。
其中，边缘像素提取单元，用于采用图形学连通域分析方法，从所述原始图像中提取边缘像素；候选车道线确定单元，用于将所述边缘像素进行三次曲线拟合以确定车道线的边缘轮廓，作为所述候选车道线。
进一步地，在上述方案的基础上，所述装置还包括候选车道线筛选模块用于在确定所述候选车道线之后，识别所述候选车道线的几何特征；根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选。所述几何特征包括所述候选车道线的线宽、线长、方向和位置，则根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选包括：
将几何特征符合下述至少一项的候选车道线进行筛选剔除：
所述候选车道线的线长小于设定长度门限值；
所述候选车道线的方向与所述原始图像中的车辆行进方向之间的夹角大于设定角度门限值；
所述候选车道线的线宽大于设定宽度门限值；
所述候选车道线的位置落在构成一条车道的两条候选车道线之间，且距离构成同一条车道的两条候选车道线的距离均大于设定距离门限值。
优选的，所述候选车道线置信度计算模块240包括：像素置信度平均值统计单元、车道线像素确定单元、车道线区域确定单元和车道线置信度计算单元。
其中，像素置信度平均值统计单元，用于统计所述候选车道线轮廓范围内的所有像素的像素置信度的平均值；车道线像素确定单元，用于获取所述候选车道线轮廓范围内的像素点置信度大于设定置信度门限值的像素，作为车道线像素；车道线区域确定单元，用于对所述原始图像按照像素的灰度值进行区域分割，确定所述候选车道线轮廓范围所在的车道线区域；车道线置信度计算单元，用于比较所述车道线像素与所述车道线区域内的所有像素的数量比值；将所述平均值与所述数量比值相乘，作为所述候选车道线的车道线置信度。
优选的，所述车道线属性信息识别模块260包括：车道线的线形和颜色识别单元和车道线物理参数计算单元。
其中，车道线的线形和颜色识别单元，用于针对筛选后的车道线，识别所述车道线的线形和颜色；车道线物理参数计算单元，用于计算所述车道线在原始图像中的像素尺寸并根据拍摄所述原始图像的拍摄参数和所述像素尺寸，计算车道线的物理宽度、物理长度、中心线位置和边缘线位置。
优选的，所述车道线地图数据生成模块270包括：车道线数据投影单元。
其中，车道线数据投影单元，用于根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的点云数据，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中。
在上述方案的基础上，优选的，所述装置还包括：车道线拼合模块，用于将二维的所述车道线数据投影至三维地图中之后根据所述车道线的车道线置信度和属性信息，以及所述原始图像拍摄时的GPS轨迹信息，将至少两个原始图像分别确定出的车道线进行拼合。
上述装置可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (16)

1.一种车道线数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据；
采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；
从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；
根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度；
根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；
针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；
根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线包括：
采用图形学连通域分析方法，从所述原始图像中提取边缘像素；
将所述边缘像素进行三次曲线拟合以确定车道线的边缘轮廓，作为所述候选车道线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述候选车道线之后，还包括：
识别所述候选车道线的几何特征；
根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述几何特征包括所述候选车道线的线宽、线长、方向和位置，则根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选包括：
将几何特征符合下述至少一项的候选车道线进行筛选剔除：
所述候选车道线的线长小于设定长度门限值；
所述候选车道线的方向与所述原始图像中的车辆行进方向之间的夹角大于设定角度门限值；
所述候选车道线的线宽大于设定宽度门限值；
所述候选车道线的位置落在构成一条车道的两条候选车道线之间，且距离构成同一条车道的两条候选车道线的距离均大于设定距离门限值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度包括：
统计所述候选车道线轮廓范围内的所有像素的像素置信度的平均值；
获取所述候选车道线轮廓范围内的像素点置信度大于设定置信度门限值的像素，作为车道线像素；
对所述原始图像按照像素的灰度值进行区域分割，确定所述候选车道线轮廓范围所在的车道线区域；
比较所述车道线像素与所述车道线区域内的所有像素的数量比值；
将所述平均值与所述数量比值相乘，作为所述候选车道线的车道线置信度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息包括：
针对筛选后的车道线，识别所述车道线的线形和颜色；
计算所述车道线在原始图像中的像素尺寸；
根据拍摄所述原始图像的拍摄参数和所述像素尺寸，计算车道线的物理宽度、物理长度、中心线位置和边缘线位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据包括：
根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的点云数据，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中之后，还包括：
根据所述车道线的车道线置信度和属性信息，以及所述原始图像拍摄时的GPS轨迹信息，将至少两个原始图像分别确定出的车道线进行拼合。
9.一种车道线数据的处理装置，其特征在于，包括：
原始图像获取模块，用于获取连续拍摄车道线的至少两个原始图像和原始图像的定位数据；
像素置信度计算模块，用于采用深度神经网络模型，计算所述原始图像中各像素符合车道线特征的像素置信度；
候选车道线确定模块，用于从所述原始图像中确定车道线轮廓，作为候选车道线；
候选车道线置信度计算模块，用于根据所述候选车道线中像素的像素置信度，计算所述候选车道线的车道线置信度；
候选车道线筛选模块，用于根据所述候选车道线的车道线置信度，对所述候选车道线进行筛选；
车道线属性信息识别模块，用于针对筛选后的车道线，识别所述车道线的属性信息；
车道线地图数据生成模块，用于根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的定位数据，确定所述车道线的地图数据。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述候选车道线确定模块包括：
边缘像素提取单元，用于采用图形学连通域分析方法，从所述原始图像中提取边缘像素；
候选车道线确定单元，用于将所述边缘像素进行三次曲线拟合以确定车道线的边缘轮廓，作为所述候选车道线。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：
候选车道线筛选模块，用于在确定所述候选车道线之后，识别所述候选车道线的几何特征；根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述几何特征包括所述候选车道线的线宽、线长、方向和位置，则根据所述几何特征对所述候选车道线进行筛选包括：
将几何特征符合下述至少一项的候选车道线进行筛选剔除：
所述候选车道线的线长小于设定长度门限值；
所述候选车道线的方向与所述原始图像中的车辆行进方向之间的夹角大于设定角度门限值；
所述候选车道线的线宽大于设定宽度门限值；
所述候选车道线的位置落在构成一条车道的两条候选车道线之间，且距离构成同一条车道的两条候选车道线的距离均大于设定距离门限值。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述候选车道线置信度计算模块包括：
像素置信度平均值统计单元，用于统计所述候选车道线轮廓范围内的所有像素的像素置信度的平均值；
车道线像素确定单元，用于获取所述候选车道线轮廓范围内的像素点置信度大于设定置信度门限值的像素，作为车道线像素；
车道线区域确定单元，用于对所述原始图像按照像素的灰度值进行区域分割，确定所述候选车道线轮廓范围所在的车道线区域；
车道线置信度计算单元，用于比较所述车道线像素与所述车道线区域内的所有像素的数量比值；将所述平均值与所述数量比值相乘，作为所述候选车道线的车道线置信度。
14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述车道线属性信息识别模块包括：
车道线的线形和颜色识别单元，用于针对筛选后的车道线，识别所述车道线的线形和颜色；
车道线物理参数计算单元，用于计算所述车道线在原始图像中的像素尺寸；根据拍摄所述原始图像的拍摄参数和所述像素尺寸，计算车道线的物理宽度、物理长度、中心线位置和边缘线位置。
15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述车道线地图数据生成模块包括：
车道线数据投影单元，用于根据所述车道线的属性信息，以及所述原始图像拍摄时的点云数据，将二维的所述车道线数据投影至三维地图中。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：
车道线拼合模块，用于将二维的所述车道线数据投影至三维地图中之后，根据所述车道线的车道线置信度和属性信息，以及所述原始图像拍摄时的GPS轨迹信息，将至少两个原始图像分别确定出的车道线进行拼合。
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