(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 202210563451.0 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 山东高速集团有限公司创新研究院 地址 250000 山东省济南市历下区龙奥北 路8号山东高速大厦19 楼1908 申请人 公安部道路交通 安全研究中心 (72)发明人 么新鹏　王孜健　刘梦菲　张涵　 李小松　赵玉娟　陈彬　赵洹琪　 胡伟超　于鹏程　 (74)专利代理 机构 北京细软智谷知识产权代理 有限责任公司 1 1471 专利代理师 刘明华 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 20/64(2022.01)G06V 10/762(2022.01) G06F 16/587(2019.01) G06F 16/583(2019.01) G06F 16/58(2019.01) G06F 16/55(2019.01) (54)发明名称 车道及标志线识别方法、 设备 (57)摘要 本申请涉及一种车道及标志线识别方法、 设 备， 方法包括： 获取车辆行驶时的行为数据集和 车辆行驶路段的栅格化路段数据集， 对行为数据 进行聚类得到车辆行驶轨迹， 将车辆行驶轨迹的 三维坐标导入的栅格化路段数据集， 以得到车辆 行驶轨迹的栅格网络点坐标， 以车辆行驶轨迹的 栅格网络点坐标为基准， 确定车道范围及车道标 志线。 随着激光雷达的普及， 基于激光雷达获取 车辆行驶时的行为数据集并生成车辆行驶轨迹 已经是较为成熟的技术， 本申请中车道及标志线 的识别方法更多样化， 避免了仅依靠摄像机获取 车道图像来识别车道及标志线的局限性。 并且， 本申请中得到的车道及标志线与激光雷达获取 的车流数据具有更好的适配性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114973174 A 2022.08.30 CN 114973174 A 1.一种车道及标志线识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取车辆行驶时的行为数据集和车辆行驶路段的栅格化路段 数据集； 对所述行为数据进行聚类得到车辆行驶轨 迹； 将所述车辆行驶轨迹的三维坐标导入所述的栅格化路段数据集， 以得到所述车辆行驶 轨迹的栅格网络点 坐标； 以所述车辆行驶轨 迹的栅格网络点 坐标为基准， 确定车道范围及车道标志线。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述车辆行驶时的行为数据集包括： 车辆编号、 车辆经纬度、 时间戳、 车辆反射点个数、 车辆反射点相对于采集基点的三维 速度和三维坐标。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述行为数据进行聚类得到车辆行 驶轨迹前， 所述方法还 包括： 根据车辆反射点相对于采集基点的三维速度和三维坐标， 将车辆反射点整合得到车辆 三维图像； 剔除车辆三维图像中的异常数据。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述剔除车辆三维图像中的异常数据， 包 括： 将车辆三维图像中尺寸大于预设尺寸阈值时的车辆三维图像进行剔除； 确定各车辆三维图像的中心坐标， 将各车辆三维图像的中心坐标与 所述车辆经纬度和 所述车辆编号进行匹配， 将匹配失败的车辆三维图像进行剔除； 将时间戳前后相对于采集基点的三维速度大于预设速度阈值的车辆反射 点进行剔除； 将时间戳前后相对于采集基点的三维坐标 出现异常的车辆反射 点进行剔除。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述行为数据进行聚类得到车辆行 驶轨迹， 包括： 选取道路起始位置的车辆反射 点进行聚类， 得到道路中各 车道的起始坐标点； 选取车辆两侧的反射 点进行聚类， 计算车辆 两侧反射 点的中心点 三维坐标； 以车辆反射点所在车道的起始坐标点为起点， 按照时序将同一车辆编号对应的车辆两 侧反射点的中心点进行 连接， 得到车辆行驶轨 迹和车辆行驶轨 迹的三维坐标。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述对所述行为数据进行聚类得到车辆行 驶轨迹， 还包括： 将道路车道数量作为聚类规则， 对各 车辆行驶轨 迹进行聚类。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述车辆行驶轨迹的三维坐标导入 所述的栅格化路段 数据集， 以得到所述车辆行驶轨 迹的栅格网络点 坐标， 包括： 将所述车辆行驶轨迹中各点的三维坐标替换为距离最近的栅格网络点坐标， 得到所述 车辆行驶轨 迹的栅格网络点 坐标。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述以所述车辆行驶轨迹的栅格网络点坐 标为基准， 确定车道范围及车道标志线， 包括： 将替换坐标后的车辆行驶轨 迹进行平 滑处理； 对平滑处理后的车辆行驶轨迹和车辆行驶轨迹的栅格网络点坐标进行统计分析， 基于 汽车行驶特性和道路设计规则， 对车辆行驶轨 迹进行修 正；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973174 A 2将修正后的车辆行驶轨迹作为车道中心线， 根据 车道中心线的对称特性确定车道范围 及车道标志线。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取车道图像数据集； 基于所述车道图像数据集确定车道范围及车道标志线验证集； 基于所述车道范围及车道标志线验证集， 对以所述车辆行驶轨迹的栅格网络点坐标为 基准确定的车道范围及车道标志线 进行验证； 将所述车道范围及车道标志线验证集和以所述车辆行驶轨迹的栅格网络点坐标为基 准确定的车道范围及车道标志线 进行拟合， 得到最终车道范围及车道标志线。 10.一种车道及标志线识别方法设备， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取 车辆行驶时的行为数据集和车辆行驶路段的栅格化路段 数据集； 聚类模块， 用于对所述行为数据进行聚类得到车辆行驶轨 迹； 坐标模块， 用于将所述车辆行驶轨迹的三维坐标导入所述的栅格化路段数据集， 以得 到所述车辆行驶轨 迹的栅格网络点 坐标； 确定模块， 用于以所述车辆行驶轨迹的栅格网络点坐标为基准， 确定车道范围及车道 标志线。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973174 A 3