CN110414487B - 一种识别车道线的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种识别车道线的方法及装置，除了获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像之外，还可以获取位于车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像，所述第一图像和第二图像组成所述车辆前方的完整图像。获取到第一图像和第二图像之后，即可对第一图像和第二图像进行识别，得到车辆前方的车道线。由此可见，在本申请实施例中，可以根据车辆前方的完整图像(即第一图像加上第二图像)，确定车辆前方的车道线，与传统技术相比，所确定的车辆前方的车道线更加准确，从而避免在自动驾驶或者辅助驾驶的过程中车辆踩轧车道线的问题，提升了自动驾驶或者辅助驾驶的效果。

Description

一种识别车道线的方法及装置

技术领域

本申请涉及车辆领域，特别是涉及一种识别车道线的方法及装置。

背景技术

随着科学技术的发展，目前许多车辆上都安装有自动驾驶***或者辅助驾驶***。目前，自动驾驶***或者辅助驾驶***可以结合车辆的前视摄像头拍摄的图像，识别出道路上的车道线，从而结合识别出的车道线实现自动驾驶或者辅助驾驶。

但是，这种实现自动驾驶或者辅助驾驶的方式，会存在车辆在行驶过程中踩轧车道线的现象，从而导致自动驾驶或者辅助驾驶的效果不好。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是传统的实现自动驾驶或者辅助驾驶的方式，会存在车辆在行驶过程中踩轧车道线的现象，从而导致自动驾驶或者辅助驾驶的效果不好，提供一种识别车道线的方法及装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种识别车道线的方法，所述方法包括：

获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，以及获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像；所述第一图像和所述第二图像构成所述车辆前方的完整图像；

对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线，包括：

分别对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线；

对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述方法还包括：

获取车辆的后视摄像头拍摄的第三图像；

对所述第三图像进行图像识别，得到所述车辆后方的车道线；

对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线。

可选的，所述方法还包括：

通过所述车辆上的定位装置获取所述车辆所处的第一位置，并获取第一位置附近的地图信息；

根据所述第一图像确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息；

根据所述地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，将所述第二位置确定为所述车辆实际所处的位置。

可选的，所述预设参照物包括以下任意一项或者组合：

车道线、交通标识牌、信号灯以及建筑物。

可选的，所述方法还包括：

获取所述第二位置对应的历史车道线；所述历史车道线为所述车辆在历史时刻经过所述第二位置时计算得到的车道线；

所述对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线，包括：

对所述第一图像和所述第二图像进行识别，并结合所述识别结果和所述历史车道线，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述车辆前方的预设位置，包括：

所述车辆前方的进气格栅，和/或，所述车辆前方的保险杠。

可选的，所述图像获取设备，包括：

鱼眼摄像头，和/或，视觉传感器。

第二方面，本申请实施例提供了一种识别车道线的装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，以及获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像；所述第一图像和所述第二图像构成所述车辆前方的完整图像；

第一识别单元，用于对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述第一识别单元，包括：

识别子单元，用于分别对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线；

拟合子单元，用于对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述装置还包括：

第二获取单元，用于获取车辆的后视摄像头拍摄的第三图像；

第二识别单元，用于对所述第三图像进行图像识别，得到所述车辆后方的车道线；

拟合单元，用于对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线。

可选的，所述装置还包括：

第三获取单元，用于通过所述车辆上的定位装置获取所述车辆所处的第一位置，并获取第一位置附近的地图信息；

第一确定单元，用于根据所述第一图像确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息；

第二确定单元，用于根据所述地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，将所述第二位置确定为所述车辆实际所处的位置。

可选的，所述预设参照物包括以下任意一项或者组合：

车道线、交通标识牌、信号灯以及建筑物。

可选的，所述装置还包括：

第四获取单元，用于获取所述第二位置对应的历史车道线；所述历史车道线为所述车辆在历史时刻经过所述第二位置时计算得到的车道线；

所述第一识别单元，具体用于：

对所述第一图像和所述第二图像进行识别，并结合所述识别结果和所述历史车道线，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述车辆前方的预设位置，包括：

所述车辆前方的进气格栅，和/或，所述车辆前方的保险杠。

可选的，所述图像获取设备，包括：

鱼眼摄像头，和/或，视觉传感器。与现有技术相比，本申请实施例具有以下优点：

在本申请实施例中，考虑到现有技术中，由于前视摄像头拍摄时在车辆近端会存在一定的拍摄盲区，即车辆前方近端的图像前视摄像头可能拍摄不到，从而影响了车道线识别的精度。故而在本申请实施例中，除了获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像之外，还可以获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像，所述第一图像和所述第二图像组成所述车辆前方的完整图像。换言之，第二图像中，包括车辆前方位置前视摄像头的拍摄盲区对应的图像。获取到第一图像和第二图像之后，即可对第一图像和第二图像进行识别，得到所述车辆前方的车道线。由此可见，在本申请实施例中，可以根据所述车辆前方的完整图像(即第一图像加上第二图像)，确定车辆前方的车道线，与传统技术相比，不仅可以确定出车辆前方远端的车道线，还可以确定出前视摄像头的拍摄盲区对应的车道线，所确定的车辆前方的车道线更加准确，从而避免在自动驾驶或者辅助驾驶的过程中车辆踩轧车道线的问题，提升了自动驾驶或者辅助驾驶的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种识别车道线的方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种位置确定方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种识别车道线的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的发明人经过研究发现，现有技术中，自动驾驶***或者辅助驾驶***可以结合车辆的前视摄像头拍摄的图像，识别出道路上的车道线，从而结合识别出的车道线实现自动驾驶或者辅助驾驶。但是，这种实现自动驾驶或者辅助驾驶的方式，会存在车辆在行驶过程中踩轧车道线的现象，从而导致自动驾驶或者辅助驾驶的效果不好。因为前视摄像头拍摄时在车辆近端会存在一定的拍摄盲区，即车辆前方近端的图像前视摄像头可能拍摄不到，从而导致不能识别出前视摄像头的拍摄盲区部分对应的车道线，从而影响了车道线识别的精度，进一步地，导致在自动驾驶或者辅助驾驶的过程中存在车辆踩轧车道线的现象，从而导致自动驾驶或者辅助驾驶的效果不好。

为了解决上述问题，在本申请实施例中，除了获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像之外，还可以获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像，所述第一图像和所述第二图像组成所述车辆前方的完整图像。换言之，第二图像中，包括车辆前方位置前视摄像头的拍摄盲区对应的图像。获取到第一图像和第二图像之后，即可对第一图像和第二图像进行识别，得到所述车辆前方的车道线。由此可见，在本申请实施例中，可以根据所述车辆前方的完整图像(即第一图像加上第二图像)，确定车辆前方的车道线，与传统技术相比，不仅可以确定出车辆前方远端的车道线，还可以确定出前视摄像头的拍摄盲区对应的车道线，故而所确定的车辆前方的车道线更加准确，从而避免在自动驾驶或者辅助驾驶的过程中车辆踩轧车道线的问题，提升了自动驾驶或者辅助驾驶的效果。

下面结合附图，详细说明本申请的各种非限制性实施方式。

示例性方法

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种识别车道线的方法的流程示意图。

本申请实施例提供的识别车道线的方法，例如可以由车辆上的控制器实现，所述控制器可以为车辆上原本已经存在的控制器，例如对于配置有自动驾驶或者辅助驾驶***的车辆，所述控制器可以为自动驾驶***或者辅助驾驶***的控制器。所述控制器也可以为识别车道线而单独配置的控制器，本申请实施例不做具体限定。

本申请实施例提供的识别车道线的方法，例如可以通过以下步骤S101-S102实现。

S101：获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，以及获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像；所述第一图像和所述第二图像构成所述车辆前方的完整图像。

需要说明的是，车辆的前视摄像头，一般放置在车辆的前挡风玻璃的内侧。这就导致前视摄像头拍摄时在车辆近端会存在一定的拍摄盲区，即车辆前方近端的图像前视摄像头可能拍摄不到。

可以理解的是，车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，可以为拍摄到车辆前方一定区域的路面、以及车辆前方相应物体例如交通标识牌、信号灯以及建筑物等的图像。

在本申请实施例中，车辆上处理前视摄像头之外，还可以在车辆前方的预设位置处设置图像获取设备。由该图像获取设备和前述前视摄像头两种设备采集车辆前方的图像。其中，位于预设位置处的图像获取设备可以拍摄到前视摄像头的拍摄盲区对应的图像。故而第一图像和第二图像可以构成车辆前方的完整图像。

本申请实施例不具体限定所述预设位置，作为一种示例，所述预设位置可以为所述车辆前方的进气格栅。作为又一种示例，所述预设位置可以为车辆前方的保险杠，具体地，所述图像获取设备可以位于所述车辆前方的保险杠上的任意位置。

本申请实施例不具体限定所述图像获取设备，作为一种示例，考虑到鱼眼摄像头的拍摄角度为180度，故而所述图像获取设备可以为鱼眼摄像头。作为又一种示例，考虑到视觉传感器获取近距离图像的精度比较高，而且前视摄像头的拍摄盲区一般距离车辆比较近，故而所述图像获取设备可以为视觉传感器。

可以理解的是，在实际应用中，可以仅在所述进气格栅处设置图像获取设备，例如鱼眼摄像头或者视觉传感器，而不在保险杠上设置图像获取设备，例如鱼眼摄像头或者视觉传感器；也可以仅在所述保险杠上设置图像获取设备，例如鱼眼摄像头或者视觉传感器，而不在进气格栅处设置图像获取设备，例如鱼眼摄像头或者视觉传感器；还可以既在所述进气格栅处设置图像获取设备，例如鱼眼摄像头或者视觉传感器，又在保险杠上设置图像获取设备，例如鱼眼摄像头或者视觉传感器；本申请实施例不做具体限定。

S102：对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线。

在本申请实施例中，获取到第一图像和第二图像之后，可以对第一图像和第二图像进行识别，从而得到所述车辆前方的车道线。本申请实施例不具体限定对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别的具体实现方式，作为一种示例，考虑到车道线一般包括白线和黄线，因此，可以识别所述第一图像和所述第二图像中的白线以及黄线，从而得到所述车辆前方的车道线。

通过以上描述可知，利用本申请实施例的方案，可以根据所述车辆前方的完整图像(即第一图像加上第二图像)，确定车辆前方的车道线，与传统技术相比，不仅可以确定出车辆前方远端的车道线，还可以确定出前视摄像头的拍摄盲区对应的车道线，故而所确定的车辆前方的车道线更加准确，从而避免在自动驾驶或者辅助驾驶的过程中车辆踩轧车道线的问题，提升了自动驾驶或者辅助驾驶的效果。

在本申请实施例的一种实现方式中，考虑到第一图像和第二图像不是同一图像，因此，在本申请实施例的一种实现方式中，可以分别对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线，然后对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合，从而得到所述车辆前方的车道线。例如，分别识别所述第一图像中的白线和黄线、以及所述第二图像中的白线和黄线，而后对根据第一图像中识别得到的白线和第二图像识别得到的白线进行拟合，得到完整的白线车道线；对根据第一图像中识别得到的黄线和第二图像识别得到的黄线进行拟合，得到完整的黄线车道线，完整的黄线车道线和完整的白线车道线则构成了所述车辆前方的车道线。具体地，可以构建车辆坐标系，并利用图像识别得到车辆坐标系下所述第一图像对应的车道线方程、以及车辆坐标系下第二图像对应的车道线方程，对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合时，可以对所述第一图像对应的车道线方程和第二图像对应的车道线方程进行拟合，得到所述车辆前方的车道线对应的方程。

关于所述车辆坐标系，需要说明的是，可以以所述车辆的后轴中心点为车辆坐标系的原点构建车辆坐标系，关于车辆坐标系的各个坐标轴的方向，可以根据实际情况确定，此处不做限定。

可以理解的是，车辆在行驶的过程中，车辆的后轴中心点在世界坐标系中的坐标会发生改变，上述提及的所述车辆前方的车道线对应的方程，指的是在计算得到所述车道线方程的时刻所对应的车辆坐标系中对应的方程。举例说明，车辆拍摄第一图像以及第二图像的时刻为t1时刻，而控制器根据第一图像和第二图像计算得到车道线需要一定的时间(这个时间一般比较短，当控制器的计算效率够高时，该时间可以忽略不计)，计算得到车道线的时刻为t2时刻，t1时刻和t2时刻分别对应一个车辆坐标系，则前述车道线方程为在t2时刻对应的车辆坐标系下的车道线方程。可以理解到的是，若控制器的计算效率够高时，前述车道线方程即为在t1时刻对应的车辆坐标系下的车道线方程。当t1时刻和t2时刻之间的时间差不可忽略不计时，可以首先计算得到在t1时刻对应的车辆坐标系下的车道线方程，而后根据t1时刻对应的车辆坐标系和t2时刻对应的车辆坐标系之间的坐标转换关系，将前述t1时刻对应的车辆坐标系下的车道线方程转换成在t2时刻对应的车辆坐标系下的车道线方程。

在本申请实施例的又一种实现方式中，为了提升计算得到的车辆前方的车道线的精度，还可以获取车辆当前所处位置附近的地图信息，并结合地图信息以及第一图像和第二图像来确定车辆前方的车道线。具体地，可以利用车辆上的定位装置例如GPS定位***获取车辆的位置，从而根据车辆的位置获取车辆当前所处位置附近的地图信息，然后提取地图信息中的车道线信息，从而根据所提取的车道线信息与计算得到的车道线信息进行匹配，根据匹配结果确定计算得到的车道线。例如，当从地图信息中提取的车道线信息与计算得到的车道线信息之间的误差很小时，则可以直接将所述从地图中提取的车道线信息对应的车道线确定为所述车辆前方的车道线，或者直接将所述计算得到的车道线信息作为所述车辆前方的车道线。当从地图信息中提取的车道线信息与计算得到的车道线信息之间的误差很大时，则考虑到从地图信息中提取的车道线信息与计算得到的车道线信息之间的误差很大可能是因为GPS的定位误差导致的，故而可以结合其它信息重新计算车辆前方的车道线。例如结合下文所述的历史车道线来确定车辆前方的车道线。

在本申请实施例的一种实现方式中，为了使得识别的车道线更加完整，还可以获取车辆的后视摄像头拍摄的第三图像；对所述第三图像进行图像识别，得到所述车辆后方的车道线；对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线。

在本申请实施例中，所述后视摄像头例如可以设置在车位的某一位置，后视摄像头可以拍摄车辆尾部所对的路面的图像。

需要说明的是，对所述第三图像进行识别，得到所述车辆后方的车道线的具体实现方式，与对所述第一图像进行识别，得到第一图像对应的车道线的实现方式类似，故而关于对所述第三图像进行识别，得到所述车辆后方的车道线的具体实现方式，可以参考前文对于对所述第一图像进行识别，得到第一图像对应的车道线的实现方式的描述部分，此处不再详述。

在本申请实施例中，对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线的实现方式，与对第一图像对应的车道线和第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线的实现方式类似，故而对于对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线的实现方式，可以参考前文对于对第一图像对应的车道线和第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线的实现方式的描述部分，此处不再详述。

在本申请实施例中，考虑到在实际应用中，开启了自动驾驶或者辅助驾驶功能的车辆在驾驶的过程中，要实时根据车辆自身的位置来调整或者规划行进路线。故而，车辆在行驶过程中的准确的确定自身所处的位置十分重要。目前，可以利用车辆上的定位装置例如GPS定位***，确定车辆所处的位置。但是定位装置具备一定的定位误差，为了使得车辆在行驶过程中准确的确定自身所处的位置，本申请实施例提供的方法，还可以包括图2所示的步骤S201-S203。图2为本申请实施例提供的一种位置确定方法的流程示意图。

S201：通过所述车辆上的定位装置获取所述车辆所处的第一位置，并获取第一位置附近的地图信息。

需要说明的是，本申请实施例中提及的车辆上的定位装置，例如可以为车辆上的GPS定位***。可以理解的是，所述第一位置为所述车辆上的定位装置所定位得到的表征所述车辆当前位置的位置。

本申请实施例不具体限定获取第一位置附近的地图信息的具体实现，作为一种示例，可以通过互联网获取所述第一位置附近的地图信息；当然，若车辆本地存储有地图信息，则可以从车辆本地获取第一位置附近的地图信息。

需要说明的是，在本申请实施例中，所述第一位置附近的地图信息，可以认为是包括第一位置，而且包括第一位置附近的物体的地图信息。

S202：根据所述第一图像确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息。

如前文所述可知，第一图像可以为包括车辆前方一定区域的路面、以及车辆前方相应物体例如交通标识牌、信号灯以及建筑物等的图像。鉴于此，在本申请实施例中，可以对第一图像进行分析，确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息。

本申请实施例不具体限定所述预设参照物，所述预设参照物例如可以为车道线、交通标识牌、信号灯以及建筑物中的至少一项。其中，所述车辆前方的车道线可以是利用以上实施例提供的方法所确定的车辆前方的车道线。所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物，可以是对第一图像进行图像识别得到的。

如前文所述，所述车辆前方对应的车道线，可以体现为所述车道线在车辆坐标系中的车道线方程，当所述预设参照物包括所述车辆前方的车道线时，所述预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息，可以为所述车道线方程本身。当所述预设参照物包括所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物中的至少一项时，所述预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息，可以为体现所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物等中的至少一项与所述车辆之间的相对位置关系的信息，例如包括所述预设参照物与所述车辆之间的距离、以及所述预设参照物与所述车辆之间的方向等等。

在本申请实施例中，若所述预设参照物包括所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物中的至少一项，则可以通过第一图像识别得到所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物中的至少一项，而后可以进一步结合所述前视摄像头拍摄所述第一图像的视角信息，确定所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物等中的至少一项与所述车辆之间的相对位置关系，例如与所述车辆之间的距离、以及与所述车辆之间的方向等等，从而得到所述车辆前方的交通标识牌、信号灯以及建筑物等中的至少一项与所述车辆之间的相对位置关系。

S203：根据所述地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，将所述第二位置确定为所述车辆实际所处的位置。

可以理解的是，虽然车辆上的定位装置具备一定的定位误差，但是其误差一般在分米级别，不至于误差特别大，因此，根据所述第一位置获取的地图信息中，包括所述车辆实际所处的位置以及前述预设参照物。

因此，在本申请实施例中，可以结合该地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，并将该第二位置确定为所述车辆所处的位置。

由于所述预设参照物与车辆之间的相对位置信息是基于第一图像计算得到的，可以认为是准确的，而第一位置附近的地图信息，也可以认为是准确可靠地，因此，结合前述地图信息和预设参照物和车辆之间的相对位置信息所确定的第二位置，可以认为是车辆实际所处的位置。事实证明，采用S201-S203的方法，其定位误差在厘米级别，与车辆上的定位装置相比，S201-S203的方法所确定的位置的精度更高。

在本申请实施例的又一种实现方式中，考虑到在实际应用中，车辆可能会多次经过相同的位置，为方便描述，将“车辆曾经经过当前位置所计算得到的车辆前方的车道线”称为“历史车道线”。为了提升计算得到的车辆前方的车道线的精度，若存在车辆当前所处的位置对应有历史车道线，则可以结合所述历史车道线、以及第一图像和第二图像来确定车辆前方的车道线。具体地，可以获取车辆在历史时刻经过第二位置时计算得到的历史车道线，并对第一图像和第二图像进行识别，并结合识别结果确定所述车辆前方的车道线。具体地，可以对第一图像和第二图像进行图像识别，得到初始车道线，而后对历史车道线和前述初始车道线进行相应的处理，例如可以利用卡尔曼滤波法对历史车道线和前述初始车道线进行处理，从而得到所述车辆前方的车道线。

需要说明的是，本申请实施例不具体限定前述历史时刻，该历史时刻可以为获取第一图像和第二图像对应的时刻之前的任一时刻。

示例性设备

基于以上实施例提供识别车道线的方法，本申请实施例还提供了一种识别车道线的装置，以下结合附图介绍该装置。

参见图3，该图为本申请实施例提供的一种识别车道线的装置的结构示意图。所述装置300例如可以具体包括：第一获取单元301和第一识别单元302。

第一获取单元301，用于获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，以及获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像；所述第一图像和所述第二图像构成所述车辆前方的完整图像。

第一识别单元302，用于对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述第一识别单元301，包括：

识别子单元，用于分别对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线；

拟合子单元，用于对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述装置300还包括：

第二获取单元，用于获取车辆的后视摄像头拍摄的第三图像；

第二识别单元，用于对所述第三图像进行图像识别，得到所述车辆后方的车道线；

拟合单元，用于对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线。

可选的，所述装置300还包括：

第三获取单元，用于通过所述车辆上的定位装置获取所述车辆所处的第一位置，并获取第一位置附近的地图信息；

第一确定单元，用于根据所述第一图像确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息；

第二确定单元，用于根据所述地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，将所述第二位置确定为所述车辆实际所处的位置。

可选的，所述预设参照物包括以下任意一项或者组合：

车道线、交通标识牌、信号灯以及建筑物。

可选的，所述装置300还包括：

第四获取单元，用于获取所述第二位置对应的历史车道线；所述历史车道线为所述车辆在历史时刻经过所述第二位置时计算得到的车道线；

所述第一识别单元302，具体用于：

对所述第一图像和所述第二图像进行识别，并结合所述识别结果和所述历史车道线，得到所述车辆前方的车道线。

可选的，所述车辆前方的预设位置，包括：

所述车辆前方的进气格栅，和/或，所述车辆前方的保险杠。

可选的，所述图像获取设备，包括：

鱼眼摄像头，和/或，视觉传感器。由于所述装置300是与以上方法实施例提供的方法对应的装置，所述装置300的各个单元的具体实现，均与以上方法实施例为同一构思，因此，关于所述装置300的各个单元的具体实现，可以参考以上方法实施例的描述部分，此处不再赘述。

通过以上描述可知，利用本申请实施例的方案，可以根据所述车辆前方的完整图像(即第一图像加上第二图像)，确定车辆前方的车道线，与传统技术相比，不仅可以确定出车辆前方远端的车道线，还可以确定出前视摄像头的拍摄盲区对应的车道线，故而所确定的车辆前方的车道线更加准确，从而避免在自动驾驶或者辅助驾驶的过程中车辆踩轧车道线的问题，提升了自动驾驶或者辅助驾驶的效果。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种识别车道线的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，以及获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像；所述第一图像和所述第二图像构成所述车辆前方的完整图像；其中，所述车辆的前视摄像头放置在所述车辆的前挡风玻璃的内侧，所述车辆的前视摄像头用于拍摄车辆远端车道线以及所述车辆前方相应物体；所述预设位置为所述车辆前方的进气格栅或所述车辆前方的保险杠，所述预设位置的图像获取设备用于获取所述前视摄像头拍摄时在车辆近端的拍摄盲区；

对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线，包括：

分别对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线，具体包括：以所述车辆的后轴中心点为车辆坐标系的原点构建车辆坐标系，利用图像识别得到所述车辆坐标系下所述第一图像对应的车道线方程、以及所述车辆坐标系下所述第二图像对应的车道线方程；

对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线，具体包括：对所述第一图像对应的车道线方程和第二图像对应的车道线方程进行拟合；得到所述车辆前方的车道线对应的方程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取车辆的后视摄像头拍摄的第三图像；

对所述第三图像进行图像识别，得到所述车辆后方的车道线；

对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述车辆上的定位装置获取所述车辆所处的第一位置，并获取第一位置附近的地图信息；

根据所述第一图像确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息；

根据所述地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，将所述第二位置确定为所述车辆实际所处的位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设参照物包括以下任意一项或者组合：

车道线、交通标识牌、信号灯以及建筑物。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第二位置对应的历史车道线；所述历史车道线为所述车辆在历史时刻经过所述第二位置时计算得到的车道线；

所述对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线，包括：

对所述第一图像和所述第二图像进行识别，并结合识别结果和所述历史车道线，得到所述车辆前方的车道线。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述图像获取设备，包括：

鱼眼摄像头，和/或，视觉传感器。

7.一种识别车道线的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取车辆的前视摄像头拍摄的第一图像，以及获取位于所述车辆前方的预设位置的图像获取设备拍摄的第二图像；所述第一图像和所述第二图像构成所述车辆前方的完整图像；其中，所述车辆的前视摄像头放置在所述车辆的前挡风玻璃的内侧，所述车辆的前视摄像头用于拍摄车辆远端车道线以及所述车辆前方相应物体；所述预设位置为所述车辆前方的进气格栅或所述车辆前方的保险杠，所述预设位置的图像获取设备用于获取所述前视摄像头拍摄时在车辆近端的拍摄盲区；

第一识别单元，用于对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述车辆前方的车道线；

所述第一识别单元，包括：

识别子单元，用于分别对所述第一图像和所述第二图像进行图像识别，得到所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线；

所述识别子单元，具体用于以所述车辆的后轴中心点为车辆坐标系的原点构建车辆坐标系，利用图像识别得到所述车辆坐标系下所述第一图像对应的车道线方程、以及所述车辆坐标系下所述第二图像对应的车道线方程；

拟合子单元，用于对所述第一图像对应的车道线和所述第二图像对应的车道线进行拟合，得到所述车辆前方的车道线；

所述拟合子单元，具体用于对所述第一图像对应的车道线方程和第二图像对应的车道线方程进行拟合；得到所述车辆前方的车道线对应的方程。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于获取车辆的后视摄像头拍摄的第三图像；

第二识别单元，用于对所述第三图像进行图像识别，得到所述车辆后方的车道线；

拟合单元，用于对所述车辆前方的车道线和所述车辆后方的车道线进行拟合，得到全局车道线。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三获取单元，用于通过所述车辆上的定位装置获取所述车辆所处的第一位置，并获取第一位置附近的地图信息；

第一确定单元，用于根据所述第一图像确定所述车辆前方的预设参照物与所述车辆之间的相对位置信息；

第二确定单元，用于根据所述地图信息，确定与所述预设参照物之间的相对位置满足前述相对位置信息的第二位置，将所述第二位置确定为所述车辆实际所处的位置。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预设参照物包括以下任意一项或者组合：

车道线、交通标识牌、信号灯以及建筑物。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四获取单元，用于获取所述第二位置对应的历史车道线；所述历史车道线为所述车辆在历史时刻经过所述第二位置时计算得到的车道线；

所述第一识别单元，具体用于：

对所述第一图像和所述第二图像进行识别，并结合识别结果和所述历史车道线，得到所述车辆前方的车道线。

12.根据权利要求7-11任意一项所述的装置，其特征在于，所述图像获取设备，包括：

鱼眼摄像头，和/或，视觉传感器。

Images