(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210635886.1 (22)申请日 2022.06.07 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114724117 A (43)申请公布日 2022.07.08 (73)专利权人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 李德辉　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 谭英强　叶恩华 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (56)对比文件 US 20180 60677 A1,2018.0 3.01 US 2016350603 A1,2016.12.01 US 2020026930 A1,2020.01.23 CN 108052880 A,2018.0 5.18 US 20152487 71 A1,2015.09.0 3 审查员 郑明月 (54)发明名称 车道线关键点数据生成方法、 装置、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种车道线关键点数 据生成方法、 装置、 电子设备及存储介质， 该车道 线关键点数据生成方法通过提取虚线车道线对 应的边缘图像中的多条边缘线段， 根据边缘线 段 之间的平行关系对多条边缘线段进行分组， 然后 根据平行线段对之间的位置关系对多个平行线 段对进行分组， 再根据边缘线段集合确定车道线 体的关键点坐标， 根据关键点坐标生成目标道路 场景对应的车道线关键点数据， 可以利用车道线 的图像边缘中的几何关系来获取车道线关键点 数据， 无须通过人工的方式获取， 从而能够提升 车道线关键点数据的获取效率， 降低车道线关键 点数据的获取成本， 可以广泛应用于云技术、 智 能交通、 智能驾驶、 地图、 导 航等技术领域。 权利要求书3页 说明书22页 附图12页 CN 114724117 B 2022.09.13 CN 114724117 B 1.一种车道线关键点数据生成方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标道路场景对应的车道线分割图像， 将所述车道线分割图像转化为所述目标道 路场景中的虚线车道线对应的二 值化掩码图像， 其中， 所述虚线车道线包括多个车道线体； 对所述二值化掩码图像进行边 缘检测， 得到边 缘图像； 提取所述边缘图像中的多条边缘线段， 根据 所述边缘线段之间的平行关系对多条所述 边缘线段进行分组， 得到多个平行线段对； 根据所述平行线段对之间的位置关系 对多个所述平行线段对进行分组， 得到各个所述 车道线体的边 缘线段集 合； 根据所述边缘线段集合确定所述车道线体的关键点坐标， 根据 所述关键点坐标生成所 述目标道路场景对应的车道线关键点数据。 2.根据权利要求1所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述平行关系基于 倾斜信息差进 行表征， 所述根据所述边缘线段之间的平行关系对多条所述边缘线段进 行分 组， 得到多个平行线段对， 包括： 确定各条所述边缘线段的倾 斜信息； 遍历多条所述边缘线段， 确定当前遍历的边缘线段的所述倾斜信 息与其余边缘线段的 所述倾斜信息之间的所述 倾斜信息差； 根据所述 倾斜信息差对多条 所述边缘线段进行分组， 得到多个平行线段对。 3.根据权利要求1所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述位置关系基于 端点距离进行表征， 所述根据所述平行线段对之间的位置 关系对多个所述平行线段对进 行 分组， 得到各个所述车道线体的边 缘线段集 合， 包括： 确定各条所述边缘线段的端点 坐标； 遍历多个所述平行线段对， 根据所述端点坐标， 确定当前线段对中的端点与候选线段 对中的端点之 间的所述端点距离， 其中， 所述当前线 段对为当前遍历的所述平行线 段对， 所 述候选线段对为除了所述当前线段对以外其 余的所述平行线段对； 根据所述端点距离对多个所述平行线段对进行分组， 得到各个所述车道线体的边缘线 段集合。 4.根据权利要求3所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述根据 所述端点 距离对多个所述平行线段对进行分组， 得到各个所述车道线体的边 缘线段集 合， 包括： 对于所述当前线段对中的各个端点， 若在所述候选线段对中均存在对应的目标端点， 将所述当前线段对与所述 候选线段对划分为对应的所述车道线体的边 缘线段集 合； 其中， 所述目标端点与所述当前线段对中的端点之间的所述端点距离小于或者等于预 设的距离阈值。 5.根据权利要求1所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述关键点坐标的 数量为多个， 所述根据所述关键点坐标生成所述 目标道路场景对应的车道线关键点数据， 包括： 对多个所述关键点坐标进行大小排序， 根据多个所述关键点坐标的排序 结果生成对应 的关键点标注； 将所述关键点标注作为所述目标道路场景对应的车道线数据。 6.根据权利要求5所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述关键点坐标包权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114724117 B 2括第一坐标值和第二坐标值， 所述对多个所述关键点坐标进行大小排序， 根据多个所述关 键点坐标的排序结果 生成对应的关键点标注， 包括： 对多个所述第 一坐标值进行大小排序， 根据多个所述第 一坐标值的排序 结果将多个所 述关键点坐标进行分组， 得到多个坐标集合， 其中， 各个所述坐标集合中包括多个所述关键 点坐标； 根据所述关键点坐标分组后所在的所述坐标集合确定所述关键点坐标对应的第一位 置信息； 对各个所述坐标集合中的多个所述第 二坐标值进行大小排序， 根据多个所述第 二坐标 值的排序结果确定所述关键点 坐标对应的第二 位置信息； 根据所述第一 位置信息和所述第二 位置信息生成所述关键点 坐标对应的关键点标注。 7.根据权利要求1所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述根据 所述边缘 线段集合确定所述车道线体的关键点 坐标， 包括： 当所述边缘线段集合中归属不同平行线段对的边缘线段之间不相交， 对所述边缘线段 集合中两条不相交的边 缘线段中的至少一条边 缘线段进行延长处 理； 确定经过所述延长处理后所述边缘线段集合中各条所述边缘线段之间的目标交点的 交点坐标； 将所述交点 坐标作为所述车道线体对应的关键点 坐标。 8.根据权利要求1至7任意一项所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述 对所述二值化掩码图像进行边 缘检测， 得到边 缘图像， 包括： 对所述二值化掩码图像进行高斯滤波处 理， 得到滤波图像； 计算所述滤波图像的像素梯度强度矩阵， 遍历所述像素梯度强度矩阵中的各个图像像 素点， 将当前遍历的目标像素点的梯度强度与各个邻接像素点的梯度强度进行比较， 根据 比较结果从所述图像 像素点中确定边 缘像素点； 根据所述 边缘像素点得到边 缘图像。 9.根据权利要求8所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述根据比较结果 从所述图像 像素点中确定边 缘像素点， 包括： 若所述目标像素点的梯度强度 大于各个所述邻 接像素点的梯度强度， 将所述目标像素 点的梯度强度与预设第一 强度阈值、 第二 强度阈值进 行比较； 其中， 所述第一 强度阈值大于 所述第二强度阈值； 若所述目标像素点的梯度强度 大于或者等于所述第 一强度阈值， 将所述目标像素点确 定为边缘像素点； 若所述目标像素点的梯度强度小于所述第 一强度阈值， 且大于或者等于所述第 二强度 阈值， 确定所述目标像素点对应的邻域像素点， 当所述邻域像素点的梯度强度大于或者等 于所述第一强度阈值， 将所述目标像素点确定为 边缘像素点。 10.根据权利要求8所述的车道线关键点数据生成方法， 其特征在于， 所述提取所述边 缘图像中的多条边 缘线段， 包括： 获取预设的角度列表， 所述角度列表中包括多个候选角度； 遍历多个所述候选角度， 计算各个所述边缘像素点在各个所述候选角度 下对应的候选 距离， 其中， 所述候选距离为预设坐标系的原 点与候选直线之 间的距离， 所述候选直线为所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114724117 B 3