(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221076982 2.0 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 北京旋极信息技 术股份有限公司 地址 100094 北京市海淀区丰秀中路3号院 12号楼 (72)发明人 王英荷　吕东翰　吴宾　宋钱骞　 林枫　李楠　 (74)专利代理 机构 北京安信方达知识产权代理 有限公司 1 1262 专利代理师 吴晓霞　栗若木 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种拟合车道线的方法和装置 (57)摘要 一种拟合车道线的方法和装置， 所述方法包 括： 获取道路路面图片， 并对所述道路路面图片 进行语义分割得到二值化特征图； 根据预设规则 剔除所述二值化特征图中第一像素点里所含的 误分像素点； 将剔除所述误分像素点后的二值化 特征图进行透视处理得到俯视图， 并生成所述俯 视图的直方图； 根据所生成的所述直方图、 利用 预设的滑动窗口算法对所述俯视图中的第二像 素点进行聚类处理； 所述第二像素点是所述第一 像素点透视所得到的像素点； 对聚类处理后的第 二像素点集合进行拟合得到两条曲线， 并将所得 到的两条曲线进行反透视变换， 确定所述道路路 面图片中用于表示两条 车道线的像素点 集合。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 115116018 A 2022.09.27 CN 115116018 A 1.一种拟合车道线的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取道路路面图片， 并对所述道路路面图片进行语义分割得到二值化特征图； 所述二 值化特征图中， 具有预定灰度值的第一像素点用于表示所述道路路面图片中预估的车道 线； 根据预设规则剔除所述 二值化特征图中第一像素点里 所含的误分像素点； 将剔除所述误分像素点后的二值化特征图进行透视处理得到俯视图， 并生成所述俯视 图的直方图； 根据所生成的所述直方图、 利用预设的滑动窗口算法对所述俯视图中的第 二像素点进 行聚类处 理； 所述第二像素点是 所述第一像素点透 视所得到的像素点； 对聚类处理后的第 二像素点集合进行拟合得到两条曲线， 并将所得到的两条曲线进行 反透视变换， 确定所述道路 路面图片中用于表示两条 车道线的像素点 集合。 2.根据权利要求1所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述获取道路路面图片， 并 对所述道路 路面图片进行语义分割得到二 值化特征图， 包括： 对采集的视频序列进行采样， 得到多个连续帧， 其中每一帧作为一个所述道路路面图 片； 将所述道路路面 图片输入到预先训练好的LaneNet网络模型中进行语义分割， 得到所 述二值化特征图； 其中， 所述 二值化特征图中， 像素值 为255的像素点 为所述第一像素点。 3.根据权利要求2所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述将所述道路路面图片输 入到预先训练好的LaneNet网络模型中进行语义分割， 得到所述 二值化特征图， 包括： 将所述道路路面图片输入到所述LaneNet网络模型中的权重共享的卷积神经网络特征 提取层中， 提取包 含几何信息的局部特 征图； 将所提取的局部特征图输入到所述LaneNet网络模型中的深度特征提取层网络结构 中， 提取包 含全局信息的抽象高语义特 征图； 对所述高语义特征图进行反卷积处理， 得到所述道路路面图片中车道线像素点的二值 化特征图。 4.根据权利要求3所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述根据预设规则剔除所述 二值化特征图中第一像素点里 所含的误分像素点， 包括： 对所述二值化特征图中像素点进行 连通域计算， 得到多个连通区域； 分别计算每 个连通区域的最小外 接矩形的面积和倾 斜角度； 剔除所述 二值化特征图中不满足预设条件的连通区域中的像素点。 5.根据权利要求4所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述对所述二值化特征图中 像素点进行 连通域计算， 得到多个连通区域， 包括： S51、 按照预定顺序， 从所述二值化特征图中搜索没有域标识的第一像素点， 直到遍历 完所述二值化特征图后， 将具有相同域标识的像素点作为一个连通域； 每当搜到一个没有 域标识的第一像素点时， 以新的连通域序号作为该第一像素点的域标识， 以该第一像素点 作为域初始像素点进行S52； S52、 如果所述域初始像素点存在M个相邻的第一像素点， 则将该域初始像素点的域标 识作为该M个第一像素点的域标识， 并将该M个第一像素点放入第一队列进 行S53； 如果所述 域初始像素点相 邻的均不是第一像素点则直接 返回S51； 其中， M为大于0， 小于或等于8的整权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115116018 A 2数； S53、 依次对所述第一队列中每个第一像素点进行判断操作， 直到所述第一队列中没有 第一像素点后返回步骤S51； 其中， 对所述第一队列中每 个第一像素点进行判断操作包括： 如果该第一像素点存在M ’个相邻的、 没有域标识的第一像素点， 则将次级像素点的域 标识作为该M ’个第一像素点的域标识， 并将该M ’个第一像素点加入所述第一队列； 对所述 第一队列中下一个第一像素点进行判断操作； 如果该第一像素点不存在相邻的、 没有域标识 的像素点， 则对所述第一队列中下一个 第一像素点进行判断操作。 6.根据权利要求5所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述分别计算每个连通区域 的最小外 接矩形的面积和倾 斜角度， 包括： 计算每个连通区域的最小外 接矩形的面积和倾 斜角度通过以下步骤实现： 确定当前连通区域最外层的像素点并将所确定的最外层像素点进行连接构 成多边形， 该多边形为包括当前 连通区域中所有像素点的图形； 以所述多边形的每条边作为外 接矩形的一条边， 构成多个外 接矩形； 计算每个外接矩形的面积和倾 斜角度； 选择所述多个外 接矩形中面积值 最小的外 接矩形作为当前 连通区域的外 接矩形。 7.根据权利要求6所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述根据所生成的直方图、 利用预置的滑动窗口算法对俯视图中的左右两条 车道线像素点进行聚类处 理， 包括： 对所生成的直方图中每一列像素值之和的集 合P(n1,n2,.....n640)； 确定每列像素值集合中的中间列， 并以所述中间列为起始点， 确定距离所述中间列像 素值之和为 零的第一列数C0； 从所述第一列数C0分别确定左侧第一个极大值点和右侧第一个极大值点所对应的列数 Cl和列数Cr； 根据所确定的列数Cl和列数Cr、 以及预先设置的滑动窗口算法确定拟合左车道线和右 车道线的像素点 集合。 8.根据权利要求7所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述据 所确定的列数Cl和列 数Cr、 以及预 先设置的滑动窗口算法确定拟合左车道线和右车道线的像素点 集合， 包括： 将所述列数Cl和所述列数Cr分别设置为左车道线、 右车道线的初始 滑动窗口 的中心； 若预先设置的滑动窗口中不存在像素值为255的像素点时， 则滑动窗口的中心不变， 并 移动到预先划分的多个矩形中的上一个矩形； 若预先设置的滑动窗口中存在像素值为255 的像素点时， 判断所述滑动窗口中的像素点集的中心点的列坐标与 矩形中心的列坐标是否 重合； 如果不重合， 则将矩形中心的列坐标移动到所述滑动窗口中的像素点集的中心点的列 坐标， 并移动到上一个矩形； 当移动到的矩形为俯视图中的顶部时， 结束计算。 9.根据权利要求8所述的拟合车道线的方法， 其特征在于， 所述根据所确 定的列数Cl和 列数Cr、 以及预先设置的滑动窗口算法确定拟合左车道线和右车道线的像素点集合， 还包 括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115116018 A 3