(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 202210443118.6 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 北京宾理信息科技有限公司 地址 100020 北京市朝阳区工 体东路18号2 号楼二层B2180 (72)发明人 彭夏鹏　王树志　 (74)专利代理 机构 北京市海问律师事务所 11792 专利代理师 陈桥 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种车道线检测方法、 系统以及车辆 (57)摘要 本发明实施例公开了一种车道线检测方法、 系统以及车辆。 其方法包括： 确定同一时刻下的 多个图像数据， 并基于所述多个图像数据检测得 到车辆前方车道线信息和后方车道线信息， 其 中， 经由所述车辆上设置的多个视觉感知单元获 取图像数据； 确定所述前方车道线信息的前方车 道线质量 以及所述后方车道线信息的后方车道 线质量； 基于所述前方车道线质量以及所述后方 车道线质量， 确定所述车辆前方的车道线结果。 由此， 解决高速场景的智 能驾驶功能在逆光、 接 近坡顶等非正常环境场景中、 因前视感知车道线 识别不准， 导致需要驾驶员接管/车辆控制晃动 的问题， 有效提高智能驾驶功能的安全性和体验 感， 具有很大应用价 值。 权利要求书4页 说明书11页 附图3页 CN 115019281 A 2022.09.06 CN 115019281 A 1.一种车道线检测方法， 其特 征在于， 包括： 确定同一 时刻下的多个图像数据， 并基于所述多个图像数据检测得到车辆前方车道线 信息和后方 车道线信息； 其中， 经由所述车辆上设置的多个视 觉感知单 元获取图像数据； 确定所述前方车道线信息的前方车道线质量以及所述后方车道线信息的后方车道线 质量； 基于所述前方车道线质量以及所述后方车道线质量， 确定所述车辆前方的车道线结 果。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述多个视觉感知单元包括： 前视摄像头、 左侧后摄像头、 右侧后摄像头以及后视摄像 头中的任意两个或任意两个以上的组合。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定同一 时刻下的多个图像数据， 包括： 在同一时刻触发不同视角下的各个 摄像头曝光。 4.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定同一 时刻下的多个图像数据， 包括： 从所述多个视 觉感知单 元获取的图像数据中确定多个同一时刻的图像数据。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述多个图像数据检测得到所述车 辆前方和后方的车道线信息， 包括： 对所述多个图像数据进行基于神经网络的图像识别， 获取相应的所述车辆的前方车道 线信息以及所述车辆的后方 车道线信息； 其中， 所述前方车道线信息包括前方车道线置信度以及前方车道线长度， 所述后方车 道线信息包括后方 车道线置信度以及后方 车道线长度。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 确定所述前 方车道线信息的前 方车道线质量包括： 如果所述前方车道线长度大于第二前方长度且所述前方车道线置信度大于第二前方 置信度， 则确定所述前 方车道线质量 好； 如果所述前方车道线长度小于第一前方长度且所述前方车道线置信度小于第一前方 置信度， 则确定所述前 方车道线质量差； 否则， 确定所述前 方车道线质量 合格； 确定所述后方 车道线信息的后方 车道线质量包括： 如果所述后方车道线长度大于第二后方长度且所述后方车道线置信度大于第二后方 置信度， 则确定所述后方 车道线质量 好； 如果所述后方车道线长度小于第一后方长度且所述第二后方车道线置信度小于第一 后方置信度， 则确定所述后方 车道线质量差； 否则， 确定所述后方 车道线质量 合格。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 基于所述前方车道线质量以及所述后方车道 线质量， 确定所述车辆前 方的车道线结果， 包括： 当所述前 方车道线质量 好时， 将所述前 方车道线信息作为车辆前 方车道线结果输出； 当所述前方车道线质量差而所述后方车道线质量好 时， 将所述后方车道线信 息进行多 项式拟合并向所述车辆前方延伸第一预定距离， 得到车辆第一预测前方车道线信息， 并将 所述第一预测前 方车道线信息作为车辆前 方车道线结果输出；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115019281 A 2当所述前方车道线质量和所述后方车道线质量均为合格时， 基于所述前方车道线信 息 及所述后方车道线信息确定所述前方车道线信息和所述后方车道线信息的第一权重和第 二权重， 并基于所述第一权重和所述第二权重对所述前方车道线和所述后方车道线进 行融 合， 获得融合车道线信息， 以及， 基于所述融合车道线信息生成车辆前 方车道线结果。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 基于所述融合车道线信 息生成车辆前方车道 线结果， 还 包括： 将融合车道线信息作为车辆前 方车道线结果进行输出。 9.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 基于所述融合车道线信 息生成车辆前方车道 线结果， 还 包括： 将融合车道线信 息进行多项式拟合并向所述车辆前方延伸第 二预定距离， 得到车辆第 二预测前方车道线信息， 并将所述第二预测前方车道线信息作为车辆前方车道线结果输 出。 10.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在确定所述同一时刻下的所述多个图像数 据之前， 还 包括： 感知所述车辆所处周围环境； 当确定所述环境 为非常规环境时， 确定所述同一时刻下的所述多个图像数据； 当确定所述环境为常规环境 时， 从获取的图像数据中提取所述车辆前方视角的多个图 像数据， 并基于所述前方视角的多个图像数据检测得到所述车辆前方 的车道线信息， 作为 车辆前方的车道线结果输出。 11.如权利要求10所述的方法， 其特 征在于， 所述非常规环境包括逆光环境。 12.一种车道线检测系统， 其特征在于， 包括： 多个视觉感知单元、 与多个视觉感知单元 连接的图像处 理模块， 多个视觉感知单元被配置为设置在车辆上不同视角的位置， 并获取不同视角下所述车 辆周围环境的图像数据； 所述图像处理模块用于确定同一 时刻下的多个图像数据， 并基于所述多个图像数据检 测得到车辆前方车道线信息和后方车道线信息； 以及， 确定所述前方车道线信息的前方车 道线质量以及所述后方车道线信息的后方车道线质量， 并基于所述前方车道线质量以及所 述后方车道线质量， 确定所述车辆前 方的车道线结果。 13.如权利要求12所述的系统， 其特征在于， 所述多个视觉感知单元包括： 前视摄像头、 左侧后摄 像头、 右侧后摄 像头以及后视摄 像头中的任意两个或任意两个以上的组合。 14.如权利要求13所述的系统， 其特征在于， 所述图像处理模块所述确定同一 时刻下的 多个图像数据， 还 包括： 在同一时刻触发所述 不同视角下的各个 摄像头曝光。 15.如权利要求13所述的系统， 其特征在于， 所述图像处理模块确定同一 时刻下的多个 图像数据， 还包括： 从所述多个视觉感知单元获取 的图像数据中确定多个同一时刻的图像 数据。 16.如权利要求12所述的系统， 其特征在于， 所述图像处理模块， 检测得到所述车辆前 方和后方的车道线信息， 还 包括： 对所述多个图像数据进行基于神经网络的图像识别， 获取相应的所述车辆的前方车道 线信息以及所述车辆的后方 车道线信息；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115019281 A 3