(19)中华 人民共和国 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 202111268798.4 (22)申请日 2021.10.2 9 (71)申请人 阿波罗智能技 术 （北京） 有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号1 幢1层105 (72)发明人 赵祖轩　王浩　彭亮　万国伟　 (74)专利代理 机构 北京英赛 嘉华知识产权代理 有限责任公司 1 1204 代理人 王达佐　马晓亚 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 高精地图检测车道线的方法、 装置、 设备以 及存储介质 (57)摘要 本公开提供了一种检测车道线的方法、 装 置、 设备以及存储介质， 涉及人工智能技术领域， 具体为智能交通和自动驾驶技术领域。 该方法包 括： 获取车辆的采集装置采集的连续多张图像 帧； 确定连续多张图像帧中的每张图像帧对应的 车道线实例； 基于每张图像帧对应的车道线实例 的实例子图像， 确定车道线实例的属性信息； 将 每张图像帧对应的车道线实例的属性信息进行 串接， 得到完整的车道线信息； 基于完整的车道 线信息与预先构建的数据库中的信息， 确定车道 线的变化点位置。 本公开提供的检测车道线的方 法， 该方法仅通过采集装置采集的多张图像数据 便可构建当前车道线的完整信息， 简单易操作， 成本低， 提高了 检测车道线变化信息的效率。 权利要求书3页 说明书10页 附图5页 CN 113989760 A 2022.01.28 CN 113989760 A 1.一种检测车道线的方法， 包括： 获取车辆的采集装置采集的连续多张图像帧； 确定所述连续多张图像帧中的每张图像帧对应的车道线实例； 基于所述每张图像帧对应的车道线实例的实例子图像， 确定所述车道线实例的属性信 息； 将所述每张图像帧对应的车道线实例的属性信息进行串接， 得到 完整的车道线信息； 基于所述完整的车道线信 息与预先构建的数据库中的信 息， 确定所述车道线的变化点 位置。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定所述连续多 张图像帧中的每张图像帧对 应的车道线实例， 包括： 针对所述连续多张图像帧中的每张图像帧， 对所述图像帧进行实例分割， 得到分割结 果； 对所述分割结果进行聚类， 得到所述图像帧对应的车道线实例。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述每张图像帧对应的车道线实例的实 例子图像， 确定所述车道线实例的属性信息， 包括： 分别对所述每张图像帧对应的车道线实例进行切分， 得到对应的至少一个实例子图 像； 利用分类 器分别对所述至少一个实例子图像中的每 个实例子图像进行分类； 基于分类结果确定所述车道线实例的属性信息， 其中， 所述属性信息包括以下至少一 项： 虚实属性、 颜色属性、 粗细属性。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述分别对所述每张图像帧对应的车道线实例进 行切分， 得到对应的至少一个实例子图像， 包括： 基于所述车道线实例中邻近 两组车道线的位置， 确定每张图像帧的采样位置； 在所述采样位置对该图像帧进行切分点计算， 得到对应的至少一个实例子图像。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其中， 所述将所述每张图像帧对应的车道线 实例的属性信息进行串接， 得到 完整的车道线信息， 包括： 基于所述每张图像帧对应的地理位置信 息， 将所述连续多 张图像帧对应的车道线实例 的属性信息进行串接； 对串接结果进行聚类， 得到 完整的车道线信息 。 6.根据权利要求1 ‑5中任一项所述的方法， 其中， 所述基于所述完整的车道线信 息与预 先构建的数据库中的信息， 确定所述车道线的变化 点位置， 包括： 基于所述完整的车道线信息确定车道线的属性变化 位置对应的第一变化节点图； 基于预先构建的数据库中的信 息， 确定所述数据库中该车道线的属性变化位置对应的 第二变化节点图； 将所述第一变化节点图与 所述第二变化节点图进行差分， 得到所述车道线的变化点位 置。 7.一种检测车道线的装置， 包括： 获取模块， 被 配置成获取 车辆的采集装置采集的连续多张图像帧； 第一确定模块， 被配置成确定所述连续多张图像帧中的每张图像帧对应的车道线实权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113989760 A 2例； 第二确定模块， 被配置成基于所述每张图像帧对应的车道线实例的实例子 图像， 确定 所述车道线实例的属性信息； 串接模块， 被配置成将所述每张图像帧对应的车道线实例的属性信息进行串接， 得到 完整的车道线信息； 第三确定模块， 被配置成基于所述完整的车道线信息与预先构建的数据库中的信息， 确定所述车道线的变化 点位置。 8.根据权利要求7 所述的装置， 其中， 所述第一确定模块包括： 分割子模块， 被配置成针对所述连续多张图像帧中的每张图像帧， 对所述图像帧进行 实例分割， 得到分割结果； 第一聚类子模块， 被配置成对所述分割结果进行聚类， 得到所述图像帧对应的车道线 实例。 9.根据权利要求7 所述的装置， 其中， 所述第二确定模块包括： 切分子模块， 被配置成分别对所述每张图像帧对应的车道线实例进行切分， 得到对应 的至少一个实例子图像； 分类子模块， 被配置成利用分类器分别对所述至少一个实例子图像中的每个实例子图 像进行分类； 第一确定子模块， 被配置成基于分类结果确定所述车道线实例的属性信息， 其中， 所述 属性信息包括以下至少一项： 虚实属性、 颜色属性、 粗细属性。 10.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述切分子模块包括： 确定单元， 被配置成基于所述车道线实例中邻近两组车道线的位置， 确定每张图像帧 的采样位置； 计算单元， 被配置成在所述采样位置对该图像帧进行切分点计算， 得到对应的至少一 个实例子图像。 11.根据权利要求7 ‑10中任一项所述的装置， 其中， 所述串接模块包括： 串接子模块， 被配置成基于所述每张图像帧对应的地理位置信息， 将所述连续多张图 像帧对应的车道线实例的属性信息进行串接； 第二聚类子模块， 被 配置成对串接结果进行聚类， 得到 完整的车道线信息 。 12.根据权利要求7 ‑11中任一项所述的装置， 其中， 所述第三确定模块包括： 第二确定子模块， 被配置成基于所述完整的车道线信 息确定车道线的属性变化位置对 应的第一变化节点图； 第三确定子模块， 被配置成基于预先构建的数据库中的信息， 确定所述数据库中该车 道线的属性变化 位置对应的第二变化节点图； 差分子模块， 被配置成将所述第一变化节点图与所述第二变化节点图进行差分， 得到 所述车道线的变化 点位置。 13.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113989760 A 3