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申请/专利权人：北京箩筐时空数据技术有限公司

摘要：本申请公开了一种车道线图的构建方法、装置、电子设备及可读存储介质，其方法包括：获取相机视频数据和RTK数据，并根据RTK数据对相机视频数据进行匹配处理，得到多帧建图图像数据；基于深度学习模型，识别各帧建图图像数据中的车道线信息，车道线信息包括车道线预测位置；将车道线预测位置转换到世界坐标系，得到车道线实际位置；融合车道线实际位置和历史车道线信息，得到车道线图。本申请仅采用单目相机与RTK‑GPS的组合来进行车道线图的构建，采集成本低，运行效率高，可以实现实时建图；采集精度较高，可以满足轻量自动驾驶需求；且设备部署成本低，可以高频率的进行地图的更新维护；计算量小、适用场景广泛、实用性强。

主权项：1.一种车道线图的构建方法，其特征在于，包括：获取相机视频数据和RTK数据，并根据所述RTK数据对所述相机视频数据进行匹配处理，得到多帧建图图像数据；其中，所述相机视频数据为车载单目相机拍摄得到；基于深度学习模型，识别各帧建图图像数据中的车道线信息，所述车道线信息包括车道线预测位置；将所述车道线预测位置转换到世界坐标系，得到车道线实际位置；融合所述车道线实际位置和历史车道线信息，得到所述车道线图；其中，所述将所述车道线预测位置转换到世界坐标系，得到车道线实际位置，包括：读取所述车载单目相机的内参数和外参数；按照下式将所述车道线预测位置转换到世界坐标系，得到车道线实际位置： 其中，u，v表示车道线预测位置坐标，Zc表示相机景深，K表示相机内参，R,T表示相机外参，xw,yw,zw表示车道线实际位置坐标；若读取不到所述车载单目相机的内参数和外参数，则从建图图像数据中选取位置估算图像，所述位置估算图像中包含至少三条车道线，且单目相机安装在车辆中心；确定所述位置估算图像中的多条基线与多条车道线的多个交点坐标，其中，所述多条基线与所述多条车道线分别垂直；根据确定的多个交点坐标以及所述位置估算图像的中心车道的指定初始宽度，确定所述位置估算图像的逆透视变换矩阵；根据所述逆透视变换矩阵，确定所述位置估算图像中各车道的宽度；将所述中心车道的第一中心与所述位置估算图像的第二中心，根据所述逆透视变换矩阵进行变换，得到所述车辆实际偏离所述第二中心的比例值；根据所述比例值、所述各车道的宽度，确定车道线实际位置。

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百度查询： 北京箩筐时空数据技术有限公司 车道线图的构建方法、装置、电子设备及可读存储介质