一种公路车道的识别方法、装置及系统与流程

本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种公路车道的识别方法、装置及系统。

背景技术：

目前，为了判断车辆在公路上处于第几车道，通常需要为车辆配置高精度差分rtk(real-timekinematic)gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)或者gps+imu(inertialmeasurementunit，惯性测量单元)组合导航定位系统。

而受限于天气与车辆周边环境，如阴雨天、大厦、隧道、天桥等遮挡卫星信号的情况，定位信号容易丢失，则即使高精度定位系统仍然无法准确判断出车辆所在当前车道。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种公路车道的识别方法、装置及系统，用以解决现有技术中车辆所在的当前车道的判断准确性较差的技术问题。

本发明提供了一种公路车道的识别方法，包括：

获取车辆当前位置对应的车道总数；

基于所述车辆前方的图像数据，确定所述车辆左右相邻车道的车道线信息；

基于所述车道线信息及所述车道总数，确定所述车辆的当前车道。

上述方法，优选的，基于所述车道线信息及所述车道总数，确定所述车辆的当前车道，包括：

基于所述车道线信息，判断所述车辆当前位置的左右相邻车道的车道线为实线或虚线；

如果所述车辆当前位置的左边车道线为实线且左边的左边车道线为无，确定所述车辆的当前车道为左侧第一车道；

如果所述车辆当前位置的左边车道线为虚线且左边的左边车道线为实线，确定所述车辆的当前车道为左侧第二车道；

如果所述车辆当前位置的右边车道线为实线且右边的右边车道线为无，确定所述车辆的当前车道为左侧第n车道，n为所述车道总数；

如果所述车辆当前位置的右边车道线为虚线且右边的右边车道线为实线，确定所述车辆的当前车道为左侧第n-1车道。

上述方法，优选的，如果所述车辆当前位置的左边车道线、左边的左边车道线、右边车道线和右边的右边车道线均为虚线或均为实线，所述方法还包括：

基于所述车辆前方的在当前时刻前的图像数据，获得所述车辆上目标点与所述车辆的左边车道线之间的第一距离的变化状态，并获得所述目标点与所述车辆的右边车道线之间的第二距离的变化状态；

基于所述第一距离和所述第二距离的变化状态，确定所述车辆是否变换车道；

如果所述车辆变换车道，基于所述车辆变道前的车道，确定所述车辆的当前车道。

上述方法，优选的，如果所述车辆当前位置的左边车道线、左边的左边车道线、右边车道线和右边的右边车道线均为虚线或均为实线，所述方法还包括：

基于所述车辆前方的在当前时刻后的图像数据，获得所述车辆上目标点与所述车辆的左边车道线之间的第一距离的变化状态，并获得所述目标点与所述车辆的右边车道线之间的第二距离的变化状态；

基于所述第一距离和所述第二距离的变化状态，确定所述车辆是否变换车道；

如果所述车辆变换车道，返回重新基于所述车辆前方的图像数据，确定所述车辆左右相邻车道的车道线信息，直到确定出所述车辆变道后的车道；

基于所述变道后的车道，确定所述车辆变道前的车道。

上述方法，优选的，所述第一距离小于0，所述第二距离大于0；

其中，基于所述第一距离和所述第二距离的大小变化状态，确定所述车辆是否变换车道，包括：

如果所述第一距离和所述第二距离均变大，确定所述车辆向左变道；

如果所述第一距离和所述第二距离均变小，确定所述车辆向右变道。

上述方法，优选的，所述第一距离大于0，所述第二距离大于0；

其中，基于所述第一距离和所述第二距离的大小变化状态，确定所述车辆是否变换车道，包括：

如果所述第一距离变小且所述第二距离变大，确定所述车辆向左变道；

如果所述第一距离变大且所述第二距离变小，确定所述车辆向右变道。

上述方法，优选的，基于所述变道后的车道，确定所述车辆变道前的车道，包括：

如果所述车辆向左变道，将所述变道后的车道加一作为所述车辆变道前的车道；

如果所述车辆向右变道，将所述变道后的车道减一作为所述车辆变道前的车道。

上述方法，优选的，获取车辆当前位置对应的车道总数，包括：

获得车辆的当前位置及所述当前位置对应的地图数据；

基于所述地图数据，确定所述当前位置对应的车道总数。

本发明还提供了一种公路车道的识别装置，包括：

总数获取单元，用于获取车辆当前位置对应的车道总数；

车道线确定单元，用于基于所述车辆前方的图像数据，确定所述车辆左右相邻车道的车道线信息；

车道确定单元，用于基于所述车道线信息及所述车道总数，确定所述车辆的当前车道。

本发明还提供了一种公路车道的识别系统，包括：

定位仪，用于获取车辆当前位置及所述当前位置对应的车道总数；

图像采集装置，用于采集所述车辆前方的图像数据；

处理器，用于基于所述车辆前方的图像数据，确定所述车辆左右相邻车道的车道线信息，基于所述车道线信息及所述车道总数，确定所述车辆的当前车道。

从上述技术方案可以看出，本发明公开的一种公路车道的识别方法、装置及系统，通过获取车辆当前位置对应的车道总数的同时，利用车辆前方的图像数据确定车辆左右相邻车道的车道线信息，从而通过对车道线信息进行识别进而基于车道总数就可以确定车辆的当前车道。可见，本发明中无需高精度定位系统，也不会受限于天气与车辆周边环境对卫星信号的影响，由此通过对图像数据中车道线的识别来确定车辆的当前车道，从而来提高判定车辆当前车道的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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为本发明实施例一提供的一种公路车道的识别方法的流程图；

图2和图3分别为本发明实施例的应用示例图；

图4为本发明实施例一的另一流程图；

图5-图8分别为本发明实施例的另一应用示例图；

图9为本发明实施例一的又一流程图；

图10-14分别为本发明实施例的另一应用示例图；

图15为本发明实施例一的另一流程图；

图16为本发明实施例二提供的一种公路车道的识别装置的结构示意图；

图17为本发明实施例三提供的一种公路车道的识别系统的结构示意图；

图18为本发明实施例的又一应用示例图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

参考图1，为本发明实施例一提供的一种公路车道的识别方法的实现流程图，本实施例中的方法适用于位于公路上的车辆中，用以对车辆在公路上的当前车道进行获取，如图2中所示。

具体的，本实施例中的方法可以包括以下步骤：

步骤101：获取车辆当前位置对应的车道总数。

例如，本实施例中可以通过车辆的定位和高精地图中的道路信息，确定当前总车道数，记作n，n为大于或等于1的正整数。

具体的，本实施例中可以通过获得车辆的当前位置以及当前位置对应的地图数据，再基于地图数据，确定当前位置对应的车道总数。例如，本实施例中根据单点gps对车辆进行粗略定位，即可得到车辆的当前位置，在从服务器或云端得到高精地图之后，基于该定位查询到车辆当前位置附近的道路信息，主要为当前车道总数信息，即车道总数n。

步骤102：基于车辆前方的图像数据，确定车辆左右相邻车道的车道线信息。

其中，车道线信息是指车道线为虚线或者实线信息。本实施例中可以通过车辆前方的图像数据来解析出车辆当前车道左边车道线、左边的左边车道线、右边车道线和右边的右边车道线的车道线信息，如图3中所示，本实施例中所确定的车道线信息包括车辆当前车道左边车道线、左边的左边车道线、右边车道线和右边的右边车道线各自是否为虚线或实线的信息。

步骤103：基于车道线信息及车道总数，确定车辆的当前车道。

其中，本实施例中可以对车道线信息进行分析判别，并结合车道总数，来确定车辆的当前车道。

由上述技术方案可知，本发明实施例一提供的一种公路车道的识别方法，通过获取车辆当前位置对应的车道总数的同时，利用车辆前方的图像数据确定车辆左右相邻车道的车道线信息，从而通过对车道线信息进行识别进而基于车道总数就可以确定车辆的当前车道。可见，本实施例中无需高精度定位系统，也不会受限于天气与车辆周边环境对卫星信号的影响，由此通过对图像数据中车道线的识别来确定车辆的当前车道，从而来提高判定车辆当前车道的准确性。

在一种实现方式中，步骤103可以通过以下步骤实现，如图4中所示：

步骤401：基于车道线信息，判断车辆当前位置的左右相邻车道的车道线为实线或虚线，相应的，基于判断结果来确定车辆的当前车道。

具体的，如果车辆当前位置的左边车道线为实线且左边的左边车道线为无，执行步骤402，确定车辆的当前车道为左侧第一车道。如图5中所示，车辆当前位置的左边车道线为实线而左边的左边车道线为无，表明车辆当前位置的左侧并不是车道，那么即可表征车辆当前车道为左侧第一车道。

如果车辆当前位置的左边车道线为虚线且左边的左边车道线为实线，执行步骤403，确定车辆的当前车道为左侧第二车道。如图6中所示，车道当前位置的左边车道线为虚线而左边的左边车道线为实线，表明车辆左侧车道为左侧第一车道，那么车辆当前车道为左侧第二车道。

如果车辆当前位置的右边车道线为实线且右边的右边车道线为无，执行步骤404，确定车辆的当前车道为左侧第n车道，即最右侧车道。如图7中所示，车辆当前位置的右边车道线为实线且右边的右边车道线为无，表明车辆当前位置的右侧不是车道，那么即可表征车辆当前车道为最右侧车道，即左侧第n车道。

如果车辆当前位置的右边车道线为虚线且右边的右边车道线为实线，执行步骤405，确定车辆的当前车道为左侧第n-1车道，即右侧第二车道。如图8中所示，车辆当前位置的右边车道线为虚线而右边的右边车道线为实线，表明车辆当前位置的右侧车道为右侧第一车道，那么即可表征车辆当前车道为右侧第二车道，即左侧第n-1车道。

另外，如果车辆当前位置的左边车道线、左边的左边车道线、右边车道线和右边的右边车道线均为虚线，那么车辆在公路中间且可变换车道的车道中，无法判定出当前车道；或者，如果车辆当前位置的左边车道线、左边的左边车道线、右边车道线和右边的右边车道线均为虚线，那么车辆在公路中间且不可变换车道的车道中，无法判定出当前车道，此时，本实施例中还可以包括以下步骤，如图9中所示：

步骤406：基于车辆前方的在当前时刻前的图像数据，获得车辆上目标点与车辆的左边车道线之间的第一距离的变化状态，并获得目标点与车辆的右边车道线之间的第二距离的变化状态。

其中，车辆前方的在当前时刻前的图像数据，可以理解为当前时刻向前车辆前方的图像数据中车道状态发生变化的时刻的图像数据。目标点可以为车辆上采集图像数据的位置点，如摄像头等图像采集装置的位置点，图像采集装置用以采集车辆前方的图像数据。本实施例中通过对图像数据进行图像深度解析，进而监测到采集图像数据的位置点距离车辆左边车道线之间的第一距离的变化状态和距离车辆右边车道线之间的第二距离的变化状态，如图10中所示，第一距离的大小变化表征车辆是否左移，第二距离的大小变化表征车辆是否右移。

步骤407：基于第一距离和第二距离的变化状态，确定车辆是否变换车道，如果车辆变换车道，执行步骤408。

其中，本实施例中可以以车辆当前位置为x轴坐标原点，此时第一距离小于0，第二距离大于0，第一距离的绝对值表明左边车道线与目标点之间的距离，第二距离的绝对值表明右边车道线与目标点之间的距离；

相应的，步骤407中如果监测到第一距离和第二距离均变大，就可以确定车辆向左变道，而如果监测到第一距离和第二距离均变小，那么可以确定车辆向右变道，如图11向左变道和图12向右变道中所示。

或者，本实施例中以车辆当前位置为原点，第一距离大于0，第二距离也是大于0的，第一距离表明左边车道线与目标点之间的距离，第二距离表明右边车道线与目标点之间的距离；

相应的，步骤407中如果监测到第一距离变小且第二距离变大，就可以确定车辆向左变道，如果监测到第一距离变大且第二距离变小，就可以确定车辆向右变道，如图13向左变道和图14向右变道中所示。

步骤408：基于车辆变道前的车道，确定车辆的当前车道。

其中，本实施例中可以通过前文中图1及相关内容所示的方案获取车辆变道前的车道，具体的，可以基于车辆在变道前的车辆前方的图像数据来确定车辆左右相邻车道的车道线信息，进而基于这些车道线信息及车道总数确定车辆在变道前的车道。之后，基于车辆在变道前的车道，确定车辆的当前车道，具体的，本实施例中，如果车辆是向左变道，那么就可以用车辆变道前的车道减一作为车辆变道后的当前车道，如果车辆是向右变道，那么就可以用户车辆变道前的车道加一作为车辆变道后的当前车道。

在另一种实现中，在无法判定出车辆的当前车道，此时，本实施例中还可以包括以下步骤，如图15中所示：

步骤409：基于车辆前方的在当前时刻后的图像数据，获得车辆上目标点与车辆的左边车道线之间的第一距离的变化状态，并获得目标点与车辆的右边车道线之间的第二距离的变化状态。

其中，车辆前方的在当前时刻后的图像数据，可以理解为当前时刻向后车辆前方的图像数据中车道状态发生变化的时刻的图像数据。目标点可以为车辆上采集图像数据的位置点，如摄像头等图像采集装置的位置点，图像采集装置用以采集车辆前方的图像数据。本实施例中通过对图像数据进行图像深度解析，进而监测到采集图像数据的位置点距离车辆左边车道线之间的第一距离的变化状态和距离车辆右边车道线之间的第二距离的变化状态，参考图10，第一距离的大小变化表征车辆是否左移，第二距离的大小变化表征车辆是否右移。

步骤410：基于第一距离和第二距离的变化状态，确定车辆是否变换车道，如果车辆变换车道，执行步骤411。

其中，本实施例中可以以车辆当前位置为x轴坐标原点，此时第一距离小于0，第二距离大于0，第一距离的绝对值表明左边车道线与目标点之间的距离，第二距离的绝对值表明右边车道线与目标点之间的距离；

相应的，步骤410中如果监测到第一距离和第二距离均变大，就可以确定车辆向左变道，而如果监测到第一距离和第二距离均变小，那么可以确定车辆向右变道，如图11和图12中所示。

或者，本实施例中以车辆当前位置为原点，第一距离大于0，第二距离也是大于0的，第一距离表明左边车道线与目标点之间的距离，第二距离表明右边车道线与目标点之间的距离；

相应的，步骤410中如果监测到第一距离变小且第二距离变大，就可以确定车辆向左变道，如果监测到第一距离变大且第二距离变小，就可以确定车辆向右变道，如图13和图14中所示。

步骤411：确定车辆变道后的车道，基于变道后的车道，确定车辆变道前的车道。

需要说明的是，本实施例中确定车辆变道后的车道时，可以采用以上实施例中所描述的方案。具体的，可以基于车辆在变道后的车辆前方的图像数据来确定车辆左右相邻车道的车道线信息，进而基于这些车道线信息及车道总数确定车辆在变道后的车道。之后，基于车辆在变道后的车道，确定车辆变道前的车道。具体的，如果车辆向左变道，将变道后的车道加一作为车辆变道前的车道，如果车辆向右变道，将变道后的车道减一作为车辆变道前的车道。

参考图16，为本发明实施例二提供的一种公路车道的识别装置的结构示意图，该装置可以设置在车辆中，用以对车辆所在车道进行识别，具体的，该装置可以包括以下结构：

总数获取单元1601，用于获取车辆当前位置对应的车道总数。

车道线确定单元1602，用于基于所述车辆前方的图像数据，确定所述车辆左右相邻车道的车道线信息。

车道确定单元1603，用于基于所述车道线信息及所述车道总数，确定所述车辆的当前车道。

由上述技术方案可知，本发明实施例二提供的一种公路车道的识别装置，通过获取车辆当前位置对应的车道总数的同时，利用车辆前方的图像数据确定车辆左右相邻车道的车道线信息，从而通过对车道线信息进行识别进而基于车道总数就可以确定车辆的当前车道。可见，本实施例中无需高精度定位系统，也不会受限于天气与车辆周边环境对卫星信号的影响，由此通过对图像数据中车道线的识别来确定车辆的当前车道，从而来提高判定车辆当前车道的准确性。

需要说明的是，本实施例中装置的各单元的具体实现可以参考前文中相应附图及内容描述，此处不再陈述。

参考图17，为本发明实施例三提供的一种公路车道的识别系统的结构示意图，该系统可以包括以下结构：

定位仪1701，用于获取车辆当前位置及所述当前位置对应的车道总数。

图像采集装置1702，用于采集所述车辆前方的图像数据。

其中，图像采集装置1702可以为摄像头等设备实现，可以设置在车辆内或者车头上，例如，摄像头可以设置在中央后视镜与挡风玻璃之间的位置上，避免遮挡车辆驾驶的视野。

处理器1703，用于基于所述车辆前方的图像数据，确定所述车辆左右相邻车道的车道线信息，基于所述车道线信息及所述车道总数，确定所述车辆的当前车道。

由上述技术方案可知，本发明实施例三提供的一种公路车道的识别系统，通过获取车辆当前位置对应的车道总数的同时，利用车辆前方的图像数据确定车辆左右相邻车道的车道线信息，从而通过对车道线信息进行识别进而基于车道总数就可以确定车辆的当前车道。可见，本实施例中无需高精度定位系统，也不会受限于天气与车辆周边环境对卫星信号的影响，由此通过对图像数据中车道线的识别来确定车辆的当前车道，从而来提高判定车辆当前车道的准确性。

需要说明的是，本实施例中系统各结构的具体实现可以参考前文中相应附图及内容描述，此处不再陈述。

以下以高速公路上车辆车道的判断为例，对本实施例中的方案进行举例说明：

如图18中所示，设置在车辆中的实现系统可以通过以下步骤实现车道判断：

步骤s1，根据定位及高精地图获取当前道路总车道数，具体实现方法如下：

根据单点gps实现对车辆进行粗略定位。根据粗略定位和高精地图，查询车辆位置附近的道路信息，主要为当前车道总数信息。根据车辆的定位和高精地图中的道路信息，确定当前总车道数，记作n。

步骤s2，安装摄像头在车头上用以检测当前车道以及左右相邻车道线的类型，根据检测到的车道线类型的虚实和当前总车道数判断当前车道。具体实现方法如下：

若摄像头检测到左边车道线为实线，左边的左边车道线为无，则认为车辆位于左1车道，若摄像头检测到左边车道线为虚线，左边的左边车道线为实线，则认为车辆位于左2车道，若摄像头检测到右边车道线为实线，右边的右边车道线为无，则认为车辆位于n车道，若摄像头检测到右边车道线为虚线，右边的右边车道线为实线，则认为车辆位于n-1车道。除上述条件外，均认为通过虚实线判断不出具体的车道，如此，执行以下步骤s3。

步骤s3，根据摄像头输出的车道线信息判断车辆是否发生左换道及右换道。具体实现方法如下：

所安装的摄像头需输出被测车道线距摄像头之间的距离，记摄像头距左车道间距为left_d(<0),距右车道间距为right_d(>0)。当车辆发生左换道时,left_d与right_d均会逐渐变大，同时当车辆发生右换道时，left_d与right_d均会逐渐减小。根据以上特点，判断车辆是否发生换道。根据换道结果和上一时刻的车道计为nk-1，k为大于1小于n的正整数，若车辆发生左换道，则当前车道nk＝nk-1-1，若车辆发生右换道，则当前车道nk＝nk-1+1，否则nk＝nk-1。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。