CN108470159A - 车道线数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种车道线数据处理的方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取并分割待处理道路的三维点云数据；分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到对应的车道线区域图；根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。采用该方法，提高了处理效率，且与普通的机器学习相比，不易受三维点云数据中的诸如文字、车等干扰项的影响，提高了车道线区域提取的精度。

Description

车道线数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及地图数据处理技术领域，特别是涉及一种车道线数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
高精度地图是自动驾驶的一项核心内容，它为汽车提供了丰富的道路信息，辅助汽车进行定位、导航和决策。车道线是车道上最核心的数据，是高精度地图中最重要的一项内容，它是保证车辆正确行使和自动驾驶安全的前提。
目前，车道线提取方法主要分为三种，分别是人工提取方法，基于激光点云的提取方法，以及基于点云图像的提取方法。人工提取方法是完全由人工编辑，在点云数据上逐点绘制车道线。基于激光点云的车道线提取方法主要是根据激光点云的反射率来生成高亮点图像，然后筛选高亮点进行直线拟合得到车道线。基于点云图像的车道线提取利用机器学习的方法在点云图像上提取车道线，并通过Hough变换(霍夫变换)拟合出直线，再将车道线识别结果转换为三维车道线散点。
人工提取方法工作量大、效率低、准确率低、成本高、无法进行批量生产。基于激光点云的提取方法完全依赖高亮点的提取精度，易受噪声的影响，比如地面上的箭头、文字、车以及其他反射率高的障碍物都容易被误检为车道线，导致车道线的提取精度低。基于点云灰度图的提取方法利用hough变换来拟合直线，方法单一，在弯道容易失效出错，并且只提取了车道线，没有识别车道线的虚实属性。
因此，传统的车道线提取方法准确率低，并需要大量的人工编辑和修改，导致处理效率低。
发明内容
基于此，有必要针对车道线提取准确率和处理效率低的技术问题，提供一种车道线数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种车道线数据处理方法，包括：
获取并分割待处理道路的三维点云数据；
分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；
利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各所述二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图；
根据所述车道线区域图对应的三维点云数据和所述车道线虚实属性，对各所述车道线区域图进行拼接，得到所述待处理道路的车道线数据。
一种车道线数据处理装置，包括：
点云数据处理模块，用于获取并分割待处理道路的三维点云数据；
图像处理模块，用于分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；
提取模块，用于利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各所述二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图；
拼接模块，用于根据所述车道线区域图对应的三维点云数据和所述车道线虚实属性，对各所述车道线区域图进行拼接，得到所述待处理道路的车道线数据。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
上述车道线数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，获取并分割待处理道路的三维点云数据，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像，将各二维灰度图像输入预先训练的神经网络模型，提取车道线区域和车道线的虚实属性，由于待处理道路的三维点云数据包括三维坐标，故而根据车道线区域对应的三维点云数据和车道线虚实属性能够对各车道区域图进行拼接，得到待处理道路完整的车道线数据。并且，利用预先训练的深度神经网络模型提取车道线区域和车道线虚实属性，一方面获取了车道线的虚实属性丰富了车道线信息，节省了人工标注成本，提高了处理效率。另一方面，利用神经网络模型进行提取，与普通的机器学习相比，不易受三维点云数据中的诸如文字、车等干扰项的影响，提高了车道线区域提取的精度。
附图说明
图1为一个实施例中车道线数据处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中车道线数据处理方法的流程示意图；
图3为一个实施例中某一段路对应的二维灰度图像；
图4为一个实施例中车道线提取结果；
图5为一个实施例中深度神经网络模型的结构示意图；
图6为一个实施例中分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像的步骤的流程示意图；
图7为一个实施例中根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据的步骤的流程示意图；
图8为一个实施例中对图4的车道线区域图进行处理，得到的车道线图；
图9为另一个实施例中对图8的车道线图中的各车道线进行采样关键点，得到车道线关键点图；
图10为一个实施例中拼接两个车道线关键点图的示意图；
图11为一个实施例中对图10所示的接接的车道线打断分隔区间，得到的示意图；
图12为一个实施例中车道线编辑系统显示的提取的车道线的示意图；
图13为一个实施例中车道线数据处理方法的流程示意图；
图14为车道线编辑系统的界面示意图；
图15为一个实施例中车道线数据处理装置的结构框图；
图16为另一个实施例中车道线数据处理装置的结构框图；
图17为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。
图1为一个实施例中车道线数据处理方法的应用环境图。参照图1，该车道线数据处理方法应用于终端110运行的车道线编辑系统。地图编辑人员通过操作终端110，能够在终端110上加载并展示车道线。采用本申请的车道线数据处理方法得到的车道线数据，车道线数据由关键点表示。地图的编辑人员通过车道线编辑系统方便地查看车道线提取结果，对于提取精度符合要求的车道线数据，编辑人员无需修改，大大减少了编辑人员的工作量，提升了编辑效率。终端110具体可以是台式终端或笔记本电脑等。
如图2所示，在一个实施例中，提供了一种车道线数据处理方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的终端110来举例说明。参照图2，该车道线数据处理方法具体包括如下步骤：
S202，获取并分割待处理道路的三维点云数据。
待处理道路是地图编辑人员的目标处理对象，是一条具体的公路，例如编号为G21的高速公路。待处理道路的三维点云数据利用地图采集工具采集得到。地图采集工具包括无人机和地图采集车等。地图采集工具配置有激光扫描仪，通过在道路行驶中，利用激光扫描仪得到的道路表面的点数据集合，即道路的三维点云数据。根据激光测量原理得到的三维点云数据，包括三维坐标和激光反射强度。
S204，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像。
通常地图采集工具，例如地图采集车采集的三维激光点云数据是该道路整体的点云数据，数量量大，无法在一张灰度图上表示。为此，本实施例中，将待处理道路的三维点云数据分割为多段，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，具体地，将每段三维点云数据投影至一个灰度图上，从而得到各段三维点云数据的二维灰度图像。各二维灰度图像的道路为连续的，能够拼接为完整道路的二维灰度图像。一个实施例中，道路的某一段路对应的二维灰度图像如图3所示。
S206，利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图。
其中，车道线区域是指二维灰度图像中车道线所构成的区域，通过将二维灰度图像中与车道线对应的连通的像素提取为区域，得到车道线区域。
车道线虚实属性包括虚线和实线。在交通标线中，虚线的车道线指示可临时压线行驶。实线的车道线用于起分隔作用，例如双黄线划于路段中，用以分隔对向行驶的交通。
本实施例中，预先训练用于提取车道线区域和车道线虚实属性的深度神经网络模型。深度神经网络模型的训练基于大量标注的二维灰度图像进行。模型训练过程中的训练样本，对于实线，直接标注实线位置；对于虚线，将两段虚线之间的空白处也进行连接，得到连续的线，作为标注结果。这样有利于深度神经网络去学习车道线的前后延伸关系，从而过滤掉一些文字、地面标志等噪声。
在模型训练时，利用标注好的车道线样本对深度神经网络模型进行训练，待模型收敛后保存。预测阶段输入待处理道路的二维灰度图像，模型从二维灰度图像中提取得到车道线区域和虚实属性。一个实施例的车道线提取结果如图4所示。在实际的处理中，可使用不同颜色的线表示实线和虚线。
具体地，深度神经网络模型采用VGG基础网络(VGGNet)和空间金字塔池化的结构，网络层间采用了膨胀卷积，上采样使用反卷积操作，损失函数采用加权的交叉熵损失，深度神经网络模型的结构如图5所示。
首先输入大小为512x512的点云灰度图像，经过两个卷积层得到64个512x512的特征图，并且经过一个池化层进行降采样，得到64个大小为256x256的特征图。然后继续通过两个卷积层得到128个256x256的特征图，池化得到128个128x128的特征图。接着通过三个卷积层得到256个128x128的特征图，池化得到256个64x64的特征图。然后继续通过三个卷积层得到512个64x64的特征图，并进行一个步长为1的池化层操作，从而不缩小特征图大小。接着通过三个hole(孔洞)大小为4的膨胀卷积层，得到512个64x64大小的特征图。然后信息分4路进行传递，每一路都是经过一个膨胀卷积层、两个常规卷积层得到3个64x64的特征图，这4路膨胀卷积层的hole大小分别为6,12,18,24。然后将4路的特征图进行相加，得到3个64x64的特征图，每个特征图代表属于某个类别的置信度，一共有三个类别，分别是背景类、虚车道线类、实车道线。最后，将3个64x64的特征图经过8倍的反卷积上采样操作，得到3个512x512大小的特征图，与输入图像大小相同。对特征图上的每个位置，3个通道中值最大的那个类别，就是输入图像对应位置所属的类别。
随着网络层数的增加，特征图的个数逐渐增加，特征图的大小逐渐减少，这样网络能够提取更高层的语义信息，同时降低网络的参数数量。多路信息在不同hole尺寸上进行卷积(即空间金字塔池化)，可以得到在不同大小感受野上的预测结果，小感受野有利于局部区域精细化的预测，而大感受野有利于结合全局语义信息进行预测，整合不同感受野上的预测结果，可以得到更精确、鲁棒的预测结果。
本实施例中，利用深度神经网络模型提取更大视野范围内的车道线，与普通的机器学习方法相比，不易受到点云中的干扰项(地面箭头、文字、车等)影响，具有更强的鲁棒性。
S208，根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
利用二维灰度图像和三维点云数据的空间映射关系，得到各车道线区域图对应的三维点云数据。道路的三维点云数据包括三维坐标。根据三维坐标和车道线的虚实属性，将相邻的车道线区域图进行拼接。具体地，根据三维坐标确定两幅车道线区域图是否相邻(即道路是否连续)。对于相邻的两幅车道线区域图，每幅图取一条车道线区域进行配对。若配对的两幅车道线的位置连续(坐标连续)，且车道线区域的虚实属性相同，则配对成功，认为这两幅车道线区域图中的这两条车道线区域可以拼接为一条长的车道线区域。采用该方法，依次拼接全部的车道线区域图，得到待处理道路对应的完整车道线区域图。
上述车道线数据处理方法，获取并分割待处理道路的三维点云数据，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像，将各二维灰度图像输入预先训练的神经网络模型，提取车道线区域和车道线的虚实属性，由于待处理道路的三维点云数据包括三维坐标，故而根据车道线区域对应的三维点云数据和车道线虚实属性能够对各车道区域图进行拼接，得到待处理道路完整的车道线数据。并且，利用预先训练的深度神经网络模型提取车道线区域和车道线虚实属性，一方面获取了车道线的虚实属性丰富了车道线信息，节省了人工标注成本，提高了处理效率。另一方面，利用神经网络模型进行提取，与普通的机器学习相比，不易受点云数据中的诸如文字、车等干扰项的影响，提高了车道线区域提取的精度。
在另一个实施例中，获取并分割待处理道路的三维点云数据的步骤，包括：获取待道理道路的三维点云数据，将三维点云数据分割为多段。
其中，待处理道路是地图编辑人员的目标处理对象，是一条具体的公路，例如编号为G21的高速公路。待处理道路的三维点云数据利用地图采集工具采集得到。地图采集工具包括无人机和地图采集车等。地图采集工具配置有激光扫描仪，通过在道路行驶中，利用激光扫描仪得到的道路表面的点数据集合，即道路的三维点云数据。根据激光测量原理得到的点云数据，包括三维坐标和激光反射强度。
通常地图采集工具，例如地图采集车采集的三维激光点云数据是该道路整体的点云数据，数量量大，无法在一张灰度图上表示。为此，本实施例中，将待处理道路的三维点云数据分割为多段。具体地，可以将每固定长度道路的三维点云数据分割为一段，例如，每45m道路的三维点云数据分割为一段。
在另一个实施例中，如图6所示，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像的步骤，包括：
S602，对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像。
正交投影是平行投影的一种，此时投影线垂直于投影平面，正交投影不具有透视特性，但可直观反映空间中物体的真实尺寸。激光点云通过正交投影得到的二维图像，其像素值与点云的反射率值成正比。本实施例中，将每段三维点云数据投影至一个二维图像上，一个二维图像上显示对应数据段的道路，例如一段45m的道路，从而得到待处理道路的三维点云数据对应的多张连续的二维图像。
S604，分别对各二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
具体地，三维点云数据包括激光反射强度，通过将点云的反射率值归一化为0～255的灰度值，得到二维灰度图像。
一个实施例中，道路的某一段路对应的二维灰度图像如图3所示。
本实施例中，利用地图采集工具采集待处理道路的三维点云数据，并基于三维点云数据处理得到待处理道路的二维灰度图像，为深度神经网络模型提取车道线提供基础。
为了使二维图像的车道线尽量保持垂直，以便后续更好地进行车道线识别，在一个实施例中，在对分割的各段三维点云数据进行正交投影前，还包括：根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将三维点云数据进行坐标转换。
具体地，转换的公式为：
其中，θ表示地图采集工具的转向角，表示转换后的横坐标，表示转换后的纵坐标，X表示转换前的横坐标，Y表示转换前的纵坐标。
根据地图采集工具的行动轨迹方向将三维点云数据的横坐标和纵坐标进行转换后，修正了地图采集车转向采集的弯曲的三维数据，使进行正交投影后得到的二维图像中的车道线保持垂直，为深度神经网络模型识别车道线提供便利。
在一个实施例中，如图7所示，根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据的步骤，包括：
S702，采样车道线区域图中车道线区域的关键点，得到车道线区域图的车道线关键点图。
关键点即对车道线区域采样后得到的稀疏的点。在实际处理中，车道线区域为二维图度图像中与车道线对应的连通的像素，在宽度上占用了多块像素块，即提取的车道线区域具有较宽的线宽，用线条表示的车道线数据量庞大，直接用于高精度地图表示将导致地图数据量大，加载显示缓慢等问题。本实施例中，对每条车道线区域进行采样，得到车道线区域的关键点。其中，采样为等间距采样，例如每隔两米采样一个点。
对于使用深度神经网络模型粗提取的车道线区域图，可进一步细化，以用于高精度地图显示。具体地，采样车道线区域图中车道线区域的关键点，得到车道线区域图的车道线关键点图的步骤，包括：对各所述车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图，采样各所述车道线图中车道线的关键点，得到所述车道线图的车道线关键点图。
车道线区域是指二维灰度图像中车道线所构成的区域，通过将二维灰度图像中与车道线对应的连通的像素提取为区域，得到车道线区域。一个实施例的车道线区域提取结果如图4所示。提取的车道线区域在宽度上占用了多个像素块。而多个像素块的车道线区域不便于后续的计算。为此，本实施中，将车道线区域处理为单像素的车道线。
具体地，对各车道线区域图，根据八连通原则，删除车道线区域的部分像素点保留车道线区域图的骨架，得到各车道线区域图对应的车道线图。
骨架，是图像的中轴，通过对图像细化得到。车道线区域图的骨架，即车道线区域图的中轴。例如，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴，圆的骨架是圆心。骨架通常为单像素。
本申请中，通过对车道细化，得到车道线区域图的骨架。化细是指从原来的图中云掉一些点，但仍要保持原来的形状。判断一个点是否云掉是以8个原邻点(八边通)的情况来作为判断依据的，具体的判断依据包括：1、内部点不能删除；2、鼓励点不能删除；3、直线端点不能删除，4、如果P是边界点，去掉P后，如果连通分量不增加，则P可删除。采用8连通的细化方法，从8个方向同时对车道线进行压缩，只保留中心像素，剔除多余的像素，剩下单像素表示的车道线。对图4的车道线区域图进行处理，得到的车道线图如图8所示。
关键点即对车道线采样后得到的稀疏的点。在实际处理中，用线条表示的车道线数据量庞大，直接用于高精度地图表示将导致地图数据量大，加载显示缓慢等问题。本实施例中，对每条车道线进行采样，得到车道线的关键点。其中，采样为等间距采样，例如每隔两米采样一个点。图9为一个实施例中对图8的车道线图中的各车道线进行采样关键点，得到车道线关键点图。
S704，根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到关键点对应的三维坐标信息。
车道线采样完毕后仍是二维形式，需要将其转换为三维形式，方便对车道线数据进行后续的融合拼接处理。由于二维灰度图像是对三维点云数据进行处理得到，因而三维点云数据与二维灰度图像之间存在空间映射关系。本实施例中，利用这种空间映射关系，根据关键点对应的三维点云数据，得到关键点的三维坐标信息。根据二维图像数据和三维激光点云数据的空间映射关系，将二维车道线采样结果转换为三维散点数据。
S706，根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
如前面所述的，为了便于深度神经网络模型的提取车道线区域和车道线虚实属性，基于三维点云数据，分割待处理道路，处理得到多个连续的待处理道路的二维灰度图像。因此，需要将各二维灰度图像对应的车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的完整的车道线。
具体地，根据三维坐标确定两幅车道线区域图是否相邻(即道路是否连续)。对于相邻的两幅车道线区域图，每幅图取一条车道线区域进行配对。若配对的两幅车道线的位置连续(坐标连接)，且车道线区域的虚实属性相同，则配对成为，认为这两幅车道线区域图中的这两条车道线区域可以拼接为一条长的车道线区域。采用该方法，依次拼接全部的车道线区域图，得到待处理道路对应的完整车道线区域图。一个实施例中拼接两个车道线关键点图的示意图如图10所示。
本实施例中，通过车道线细化、车道线采样、基于关键点拼接等后处理操作，充分考虑了车道线的结构特征以及其三维空间中的连续性，提高了车道线识别的准确率。
在另一个实施例中，根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据之前，还包括：根据车道线间距和车道线关键点图中的车道线长度，过滤车道线关键点图中的噪声车道线。
噪声车道线是指根据车道线间距和该车道线关键图中的车道线长度，确定的非实际车道线。其中，车道线间距是该道路的实际车道线间距。不同标准的道路，车道线间距的标准是统一的。例如，普通车道线间距为3.75米，紧急停车带宽度为3.5米。车道线关键点图中的车道线长度与待处理的三维点云数据的分割有关，通常将待处理道路每45米的三维点云数据分割为一段，则车道线关键点图中的车道线的长度为45米。
通过过滤噪声车道线，能够提高车道线关键点图的拼接效率和准确率。
在另一个实施例中，在对各车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图的步骤后，还包括：对提取的各车道线进行曲线拟合。
曲线拟合是指将曲线直线化。本实施例中，为了使得到的车道线更加平滑，采用二维曲线拟合方法对车道线进行曲线拟合，曲线拟合方法包括但不限于基于多项式方程的最小二乘拟合方法和基于Ransac的曲线拟合方法等。
在另一个实施例中，在根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据的步骤之后，包括：根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分隔区间的车道线数据。
其中，区间是对车道线打断后，由打断线分割得到的多个区域。对拼接的完整的车道线打段分隔区间后，同一区间的车道线的数量不变化，且车道线的起始位置和结束位置应当在同一水平线上。对图10所示的接接的车道线打断分隔区间，得到的示意图如图11所示。如图11所示，共有三个区间。
具体地，首先，根据车道线的超始位置和结束位置，对拼接的完整车段线分隔打断，保证每个区间的车道线的超始位置和结束位置在同一水平线上，并对打断位置进行平滑处理。
其次，检测每个区间内的车道线数目是否有变化，若有变化，则以相交点作为打断点进行打段，将一个区间变成两个区间。在实际应用中，在高速公路的出入口，由于增加了出口和入口，会导致车道线数量变化的情况。在出口为例，以出口和相邻车道线的交点为打断点，将前点区间打断。
打断后分隔区间的车道线数据是结构化的，能够体现道路结构。通过区间的划分，能够明确每个区间的车道线的结构，例如，位于高速入口，位于高速出口或是位于岔路口，方便为导航、语音提示或自动驾驶提供决定。
在另一个实施例中，分开存储各区间的车道线数据，便于分区间将提取的车道线数据加载至车道线编辑系统，以及地图编辑人员对车道线数据的处理。一个实施例中，车道线编辑系统显示的提取的车道线的示意图如图12所示。
图13为一个实施例中车道线数据处理方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图13的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图13中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图13所示，车道线数据处理方法包括：
S1302，获取待处理道路的三维点云数据。
其中，待处理道路是地图编辑人员的目标处理对象，是一条具体的公路，例如编号为G21的高速公路。待处理道路的三维点云数据利用地图采集工具采集得到。地图采集工具包括无人机和地图采集车等。地图采集工具配置有激光扫描仪，通过在道路行驶中，利用激光扫描仪得到的道路表面的点数据集合，即道路的三维点云数据。根据激光测量原理得到的点云数据，包括三维坐标和激光反射强度。
S1304，将三维点云数据分割为多段数据。
通常地图采集工具，例如地图采集车采集的三维激光点云数据是该道路整体的点云数据，数量量大，无法在一张灰度图上表示。为此，本实施例中，将待处理道路的三维点云数据分割为多段。具体地，可以将每固定长度道路的三维点云数据分割为一段，例如，每45m道路的三维点云数据分割为一段。
S1306，根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将三维点云数据进行坐标转换。
具体地，转换的公式为：
其中，θ表示地图采集工具的转向角，表示转换后的横坐标，表示转换后的纵坐标，X表示转换前的横坐标，Y表示转换前的纵坐标。
根据地图采集工具的行动轨迹方向将三维点云数据的横坐标和纵坐标进行转换后，修正了地图采集车转向采集的弯曲的三维数据，使进行正交投影后得到的二维图像中的车道线保持垂直，为深度神经网络模型识别车道线提供便利。
S1308，对转换后分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像。
正交投影是平行投影的一种，此时投影线垂直于投影平面，正交投影不具有透视特性，但可直观反映空间中物体的真实尺寸。激光点云通过正交投影得到的二维图像，其像素值与点云的反射率值成正比。本实施例中，将每段三维点云数据投影至一个二维图像上，一个二维图像上显示对应数据段的道路，例如一段45m的道路，从而得到待处理道路的三维点云数据对应的多张连续的二维图像。
S1310，分别对各二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
具体地，三维点云数据包括激光反射强度，通过将点云的反射率值归一化为0～255的灰度值，得到二维灰度图像。
一个实施例中，道路的某一段路对应的二维灰度图像如图3所示。
S1312，利用预先训练的深度神经网络模型,分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到对应的车道线区域图。
其中，车道线区域是指二维灰度图像中车道线所在区域，通过将二维灰度图像中与车道线对应的连通的像素提取为区域，得到各二维灰度图像车道线区域。
车道线虚实属性包括虚线和实线。在交通标线中，虚线的车道线指示可临时压线行驶。实线的车道线用于起分隔作用，例如双黄线划于路段中，用以分隔对向行驶的交通。
本实施例中，预先训练用于提取车道线区域和车道线虚实属于的深度神经网络模型。深度神经网络模型的训练基于大量标注的二维灰度图像进行。模型训练过程中的训练样本，对于实线，直接标注实线位置；对于虚线，将两段虚线之间的空白处也进行连接，得到连续的线，作为标注结果。这样有利于神经网络去学习车道线的前后延伸关系，从而过滤掉一些文字、地面标志等噪声。
在模型训练时，利用标注好的车道线样本对深度神经网络模型进行训练，待模型收敛后保存。预测阶段输入待处理道路的二维灰度图像，模型从二维灰度图像中提取得到车道线区域和虚实属性。一个实施例的车道线提取结果如图4所示。
具体地，深度神经网络模型采用VGG基础网络和空间金字塔池化的结构，网络层间采用了膨胀卷积，上采样使用反卷积操作，损失函数采用加权的交叉熵损失，深度神经网络模型的结构如图5所示。
本实施例中，利用深度神经网络模型提取更大视野范围内的车道线，与普通的机器学习方法相比，不易受到点云中的干扰项(地面箭头、文字、车等)影响，具有更强的鲁棒性。
S1314，对各车道线区域图，分别将车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图。
车道线区域是指二维灰度图像中车道线所在区域，通过将二维灰度图像中与车道线对应的连通的像素提取为区域，得到车道线区域。一个实施例的车道线区域提取结果如图4所示。提取的车道线区域占用了多个像素块。而多个像素块的车道线区域不便于后续的计算。为此，本实施中，将车道线区域处理为单像素的车道线。
具体地，对各车道线区域图，根据八连通原则，删除车道线区域的部分像素点保留车道线区域图的骨架，得到各车道线区域图对应的车道线图。
骨架，是图像的中轴，通过对图像细化得到。车道线区域图的骨架，即车道线区域图的中轴。例如，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴，圆的骨架是圆心。骨架通常为单像素。
本申请中，通过对车道细化，得到车道线区域图的骨架。化细是指从原来的图中云掉一些点，但仍要保持原来的形状。判断一个点是否云掉是以8个原邻点(八边通)的情况来作为判断依据的，具体的判断依据包括：1、内部点不能删除；2、鼓励点不能删除；3、直线端点不能删除，4、如果P是边界点，去掉P后，如果连通分量不增加，则P可删除。
采用8连通的细化方法，从8个方向同时对车道线进行压缩，只保留中心像素，剔除多余的像素，剩下单像素表示的车道线。对图4的车道线区域图进行处理，得到的车道线图如图8所示。
S1316，对提取的各车道线进行曲线拟合。
曲线拟合是指将曲线直线化。本实施例中，为了使得到的车道线更加平滑，采用二维曲线拟合方法对车道线进行曲线拟合，曲线拟合方法包括但不限于基于多项式方程的最小二乘拟合方法和基于Ransac的曲线拟合方法等。
S1318，采样各车道线图中车道线的关键点，得到对应的车道线关键点图。
关键点即对车道线采样后得到的稀疏的点。在实际处理中，用线条表示的车道线数据量庞大，直接用于高精度地图表示将导致地图数据量大，加载显示缓慢等问题。本实施例中，对每条车道线进行采样，得到车道线的关键点。其中，采样为等间距采样，例如每隔两米采样一个点。图9为一个实施例中对图8的车道线图中的各车道线进行采样关键点，得到车道线关键点图。
S1320，根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到关键点对应的三维坐标信息。
车道线采样完毕后仍是二维形式，需要将其转换为三维形式，方便对车道线数据进行后续的融合拼接处理。由于二维灰度图像是对三维点云数据进行处理得到，因而三维点云数据与二维灰度图像之间存在空间映射关系。本实施例中，利用这种空间映射关系，根据关键点对应的三维点云数据，得到关键点的三维坐标信息。根据二维图像数据和三维激光点云数据的空间映射关系，将二维车道线采样结果转换为三维散点数据。
S1322，根据车道线间距和车道线关键点图中的车道线长度，过滤车道线关键点图中的噪声车道线。
噪声车道线是指根据车道线间距和该车道线关键图中的车道线长度，确定的非实际车道线。其中，车道线间距是该道路的实际车道线间距。不同标准的道路，车道线间距的标准是统一的。例如，普通车道线间距为3.75米，紧急停车带宽度为3.5米。车道线关键点图中的车道线长度与待处理的三维点云数据的分割有关，通常将待处理道路每45米的三维点云数据分割为一段，则车道线关键点图中的车道线的长度为45米。
通过过滤噪声车道线，能够提高车道线关键点图的拼接效率和准确率。
S1324，根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
如前面所述的，为了便于深度神经网络模型的提取车道线区域和车道线虚实属性，基于三维点云数据，分割待处理道路，处理得到多个连续的待处理道路的二维灰度图像。因此，需要将各二维灰度图像对应的车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的完整的车道线。
具体地，根据三维坐标确定两幅车道线区域图是否相邻(即道路是否连续)。对于相邻的两幅车道线区域图，每幅图取一条车道线区域进行配对。若配对的两幅车道线的位置连续(坐标连接)，且车道线区域的虚实属性相同，则配对成为，认为这两幅车道线区域图中的这两条车道线区域可以拼接为一条长的车道线区域。采用该方法，依次拼接全部的车道线区域图，得到待处理道路对应的完整车道线区域图。一个实施例中拼接两个车道线关键点图的示意图如图10所示。
S1326，根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分隔区间的车道线数据。
其中，区间是对车道线打断后，由打断线分割得到的多个区域。对拼接的完整的车道线打段分隔区间后，同一区间的车道线的数量应当不变化，且车道线的起始位置和结束位置应当在同一水平线上。对图10所示的接接的车道线打断分隔区间，得到的示意图如图11所示。如图11所示，共有三个区间。
具体地，首先，根据车道线的超始位置和结束位置，对拼接的完整车段线分隔打断，保证每个区间的车道线的超始位置和结束位置在同一水平线上，并对打断位置进行平滑处理。
其次，检测每个区间内的车道线数目是否有变化，若有变化，则以相交点作为打断点进行打段，将一个区间变成两个区间。在实际应用中，在高速公路的出入口，由于增加了出口和入口，会导致车道线数量变化的情况。在出口为例，以出口和相邻车道线的交点为打断点，将前点区间打断。
结构化的车道线数据是指体现道路结构的车道线数据，具体为分区间的车道线数据。通过区间的划分，能够明确每个区间的车道线的结构，例如，位于高速入口，位于高速出口或是位于岔路口，方便为导航、语音提示或自动驾驶提供决定。一个实施例中，车道线编辑系统显示的提取的车道线的示意图如图12所示。
S1328，分开存储各区间的车道线数据。
分开存储各区间的车道线数据，便于分区间将提取的车道线数据加载至车道线编辑系统，以及地图编辑对车道线数据的处理。
采用上述的车道线数据处理方法，通过深度神经网络提取更大视野范围内的车道线，与普通的机器学习方法相比，不易受到点云中的干扰项(地面箭头、文字、车等)影响，具有更强的鲁棒性。通过深度神经网络对车道线进行粗分割，迅速定位出车道线的候选区域，可以大大降低后续处理数据量，提高处理效率。通过车道线细化、车道线采样、基于关键点拼接等后处理操作，充分考虑了车道线的结构特征以及其三维空间中的连续性，提高了车道线识别的准确率。采用深度神经网络模型可以提取车道线的虚实属性，提供更丰富的车道线信息，节省人工标注的成本。采用该方法能够得到可在高精度地图中表示的车道线数据。该方法可以准确、高效地识别车道线，可用于大规模生产高精度车道线数据。
通过预提取车道线数据，使得编辑人员可以在编辑系统中方便地查看预提取结果。对于提取精度符合要求的车道线数据，编辑人员无需修改，这大大减少了编辑人员的工作量，提升了编辑效率。该方法应用于高精度地图车道线数据编辑平台中，车道线编辑系统如图14所示。用户加载预提取的车道线数据后，编辑系统展示由关键点表示的车道线数据，用户可以通过编辑关键点来改变车道线的位置和形状。
在一个实施例中，如图15所示，提供一种车道线数据处理装置，包括：
点云数据处理模块1500，用于获取并分割待处理道路的三维点云数据。
图像处理模块1502，用于分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像。
提取模块1504，用于利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图。
拼接模块1506，用于根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
上述车道线数据处理装置，获取并分割待处理道路的三维点云数据，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像，将各二维灰度图像输入预先训练的神经网络模型，提取车道线区域和车道线的虚实属性，由于待处理道路的三维点云数据包括三维坐标，故而根据车道线区域对应的三维点云数据和车道线虚实属性能够对各车道区域图进行拼接，得到待处理道路完整的车道线数据。并且，利用预先训练的深度神经网络模型提取车道线区域和车道线虚实属性，一方面获取了车道线的虚实属性丰富了车道线信息，节省了人工标注成本，提高了处理效率。另一方面，利用神经网络模型进行提取，与普通的机器学习相比，不易受三维点云数据中的诸如文字、车等干扰项的影响，提高了车道线区域提取的精度。
在一个实施例中，如图16所示，拼接模块包括：关键点处理模块、关键点坐标获取模块和拼接处理模块。
关键点处理模块，用于采样所述车道线区域图中车道线区域的关键点，得到所述车道线区域图的车道线关键点图。
具体地，关键点处理模块包括投影模块细化模块和采样模块。
细化模块，用于对各所述车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图。
具体地，对各车道线区域图，根据八连通原则，删除车道线区域的部分像素点保留车道线区域图的骨架，得到各车道线区域图对应的车道线图。
采样模块，用于采样各所述车道线图中车道线的关键点，得到所述车道线图的车道线关键点图。
关键点坐标获取模块，用于根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到关键点对应的三维坐标信息。
拼接处理模块，用于根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
本实施例中，通过车道线细化、车道线采样、基于关键点拼接等后处理操作，充分考虑了车道线的结构特征以及其三维空间中的连续性，提高了车道线识别的准确率。
在另一个实施例中，拼接模块还包括：过滤模块，用于根据车道线间距和车道线关键点图中的车道线长度，过滤车道线关键点图中的噪声车道线。
通过过滤噪声车道线，能够提高车道线关键点图的拼接效率和准确率。
在一个实施例中，图像处理模块包括：
投影模块，用于对各段的三维点云数据进行正交投影，得到对应的各二维图像。
灰度化处理模块，用于分别对各二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
本实施例中，利用地图采集工具采集待处理道路的三维点云数据，并基于三维点云数据处理得到待处理道路的二维灰度图像，为深度神经网络模型提取车道线提供基础。
在一个实施例中，图像处理模块还包括：
坐标转换模块，用于根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将三维点云数据进行坐标转换。
在一个实施例中，装置还包括：
打断模块，用于根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分区间的车道线数据。
结构化的车道线数据是指体现道路结构的车道线数据，具体为分区间的车道线数据。通过区间的划分，能够明确每个区间的车道线的结构，例如，位于高速入口，位于高速出口或是位于岔路口，方便为导航、语音提示或自动驾驶提供决定。
在另一个实施例中，拼接模块，还包括曲线拟合模块，用于对提取的各车道线进行曲线拟合。通过曲线拟合，使得到的车道线更加平滑。
图17示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的终端110。如图17所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入/输出装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现车道线数据处理方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行车道线数据处理方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入/输出装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图17中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的车道线数据处理装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图17所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该车道线数据处理装置的各个程序模块，比如，图15所示的点云数据处理模块、图像处理模块、提取模块和接接模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的车道线数据处理方法中的步骤。
例如，图17所示的计算机设备可以通过如图15所示的车道线处理装置中的点云数据处理模块执行获取并分割待处理道路的三维点云数据的步骤。图像处理模块执行分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像的步骤。计算机设备可通过提取模块执行利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图的步骤。计算机设备可通过接接模块执行根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据的步骤。
在一个实施例中，一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：
获取并分割待处理道路的三维点云数据；
分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；
利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图；
根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
在一个实施例中，根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据，包括：
采样所述车道线区域图中车道线区域的关键点，得到所述车道线区域图的车道线关键点图；
根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到关键点对应的三维坐标信息；
根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
在一个实施例中，采样车道线区域图中车道线区域的关键点，得到车道线区域图的车道线关键点图，包括：
对各所述车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图；
采样各所述车道线图中车道线的关键点，得到所述车道线图的车道线关键点图。
在一个实施例中，根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据之前，还包括：
根据车道线间距和车道线关键点图中的车道线长度，过滤车道线关键点图中的噪声车道线。
在一个实施例中，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像，包括：
对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像；
分别对各二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
在一个实施例中，对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像之前，还包括：根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将三维点云数据进行坐标转换。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器还执行以下步骤：
根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分隔区间的车道线数据。
对各车道线区域图，分别将车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图，包括：对各车道线区域图，根据八连通原则，删除车道线区域的部分像素点保留车道线区域图的骨架，得到各车道线区域图对应的车道线图。
在一个实施例中，一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：
获取并分割待处理道路的三维点云数据
分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；
利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图；
根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
在一个实施例中，根据车道线区域图对应的三维点云数据和车道线虚实属性，对各车道线区域图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据，包括：
采样所述车道线区域图中车道线区域的关键点，得到所述车道线区域图的车道线关键点图；
根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到关键点对应的三维坐标信息；
根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
在一个实施例中，采样车道线区域图中车道线区域的关键点，得到车道线区域图的车道线关键点图，包括：
对各所述车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图；
采样各所述车道线图中车道线的关键点，得到所述车道线图的车道线关键点图。
在一个实施例中，根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据之前，还包括：
根据车道线间距和车道线关键点图中的车道线长度，过滤车道线关键点图中的噪声车道线。
在一个实施例中，分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像，包括：
对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像；
分别对各二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
在一个实施例中，对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像之前，还包括：根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将三维点云数据进行坐标转换。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器还执行以下步骤：
根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分隔区间的车道线数据。
在一个实施例中，对各车道线区域图，分别将车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图，包括：对各车道线区域图，根据八连通原则，删除车道线区域的部分像素点保留车道线区域图的骨架，得到各车道线区域图对应的车道线图。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种车道线数据处理方法，包括：
获取并分割待处理道路的三维点云数据；
分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；
利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各所述二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图；
根据所述车道线区域图对应的三维点云数据和所述车道线虚实属性，对各所述车道线区域图进行拼接，得到所述待处理道路的车道线数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车道线区域图对应的三维点云数据和所述车道线虚实属性，对各所述车道线区域图进行拼接，得到所述待处理道路的车道线数据，包括：
采样所述车道线区域图中车道线区域的关键点，得到所述车道线区域图的车道线关键点图；
根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到所述关键点对应的三维坐标信息；
根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各所述车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采样所述车道线区域图中车道线区域的关键点，得到所述车道线区域图的车道线关键点图，包括：
对各所述车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图；
采样各所述车道线图中车道线的关键点，得到所述车道线图的车道线关键点图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各所述车道线关键点图进行拼接，得到所述待处理道路的车道线数据之前，还包括：
根据车道线间距和车道线关键点图中的车道线长度，过滤所述车道线关键点图中的噪声车道线。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像，包括：
对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像；
分别对各所述二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像之前，还包括：根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将所述三维点云数据进行坐标转换。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分隔区间的车道线数据。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各所述车道线区域图，分别将所述车道线区域处理为单像素的车道线，得到各车道线区域图对应的车道线图，包括：对各所述车道线区域图，根据八连通原则，删除车道线区域的部分像素点保留所述车道线区域图的骨架，得到各车道线区域图对应的车道线图。
9.一种车道线数据处理装置，包括：
点云数据处理模块，用于获取并分割待处理道路的三维点云数据；
图像处理模块，用于分别对分割后的各段三维点云数据进行处理，得到各段三维点云数据的二维灰度图像；
提取模块，用于利用预先训练的深度神经网络模型，分别提取各所述二维灰度图像中的车道线区域和车道线虚实属性，得到各二维灰度图像对应的车道线区域图；
拼接模块，用于根据所述车道线区域图对应的三维点云数据和所述车道线虚实属性，对各所述车道线区域图进行拼接，得到所述待处理道路的车道线数据。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述拼接模块包括：
关键点处理模块，用于采样所述车道线区域图中车道线区域的关键点，得到所述车道线区域图的车道线关键点图；
关键点坐标获取模块，用于根据二维灰度图像与三维点云数据的空间映射关系，得到所述关键点对应的三维坐标信息；
拼接处理模块，用于根据各关键点的三维坐标信息和车道线的虚实属性，对各所述车道线关键点图进行拼接，得到待处理道路的车道线数据。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述图像处理模块包括：
投影模块，用于对分割的各段三维点云数据进行正交投影，得到各段三维点云数据对应的二维图像；
灰度化处理模块，用于分别对各所述二维图像进行灰度化处理，得到对应的二维灰度图像。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述图像处理模块还包括：
坐标转换模块，用于根据采集三维点云数据的地图采集工具的行动轨迹方向，将所述三维点云数据进行坐标转换。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
打断模块，用于根据车道线的数量、各车道线的起始位置和结束位置，对接拼得到车道线打断分隔区间，得到分隔区间的车道线数据。
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
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