CN115797961A - 车道线变更检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了车道线变更检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、高精地图技术领域。具体实现方案为：获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；基于信息采集设备的地理位置和当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；当前本地地图中包含至少一条车道线；获取目标区域对应的局部高精地图；其中，局部高精地图中包含至少一条车道线；将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息。能够提高车道线变更检测的速度。

Description

车道线变更检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、高精地图技术领域。

背景技术

高精地图服务于自动驾驶，自动驾驶依赖高精地图进行感知、决策与规划。现实环境中，随着城市建设的高速发展，使得实际道路上画的车道线的变更越来越频繁，高精地图必须保持足够的更新频率，才能保证高精地图中显示的车道线始终与实际道路上的车道线一致，进而保证自动驾驶的安全性。为了更新高精地图，需要对实际道路上画的车道线是否变更进行检测。

发明内容

本公开提供了一种车道线变更检测方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种车道线变更检测方法，包括：

获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；

基于所述信息采集设备的地理位置和所述当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；所述当前本地地图中包含至少一条车道线；

获取所述目标区域对应的局部高精地图；其中，所述局部高精地图中包含至少一条车道线；

将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息。

根据本公开的第二方面，提供了一种车道线变更检测装置，包括：

第一获取模块，用于获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；

生成模块，用于基于所述信息采集设备的地理位置和所述当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；所述当前本地地图中包含至少一条车道线；

第二获取模块，用于获取所述目标区域对应的局部高精地图；其中，所述局部高精地图中包含至少一条车道线；

匹配模块，用于将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，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理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面任一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面任一所述的方法步骤。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。

本公开提供的一种车道线变更检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高车道线变更检测的速度。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开实施例提供的车道线变更检测方法的一种流程图；

图2是本公开实施例提供的生成当前本地地图的流程图；

图3是本公开实施例提供的获取局部高精地图的流程图；

图4是本公开实施例提供的查找当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线的流程图；

图5是本公开实施例提供的局部高精地图的拓扑结构示意图；

图6是本公开实施例提供的车道线变更检测方法的检测过程示意图；

图7是本公开实施例提供的车道线变更检测装置的一种结构示意图；

图8是用来实现本公开实施例的车道线变更检测方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在关于高精地图的相关技术中，利用高精采集车进行点云采集，利用点云与图像处理技术进行高精地图标注，以一定的周期进行重新采集道路数据，进而得到高精地图。相关技术中，采集用于生成高精地图的数据严重依赖例如高精采集车的专业化采集设备，利用这种专业化采集设备得到的激光点云在存储、处理时对资源的占用率高，处理过程复杂度高，处理周期长，导致车道线变更检测速度较低。因此，如何提高车道线变更检测的速度成为亟待解决的问题。

为了解决上述问题，本公开提供了一种车道线变更检测方法、装置、电子设备及存储介质。

图1是本公开实施例提供的车道线变更检测方法的一种流程图。如图1所示，包括以下步骤：

S101，获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；

S102,基于信息采集设备的地理位置和当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；当前本地地图中包含至少一条车道线；

S103，获取目标区域对应的局部高精地图；其中，局部高精地图中包含至少一条车道线；

S104，将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息。

本公开提供的车道线变更检测方法中，基于信息采集设备的地理位置和当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图，获取目标区域对应的局部高精地图；其中，局部高精地图中包含至少一条车道线；并将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息，如此即可以得到该地理位置的车道线的变更信息。相比于相关技术中，利用高精采集车进行大范围数据采集，对采集得到的数据进行标注等复杂的处理，才能得到车道线的变更信息，本公开实施例提供的车道线变更检测方法更为简便，能够快速检测出车道线变更信息，因此能够提高车道线变更检测的速度。

提高了检测速度，进一步可以缩短检测周期。另外，由于本公开实施例中检测车道线变更所使用的设备相比于相关技术中利用造价昂贵的高精采集车，本公开实施例提供的车道线变更检测方法可以降低对车道线变更进行检测的成本。

本公开实施例中可以通过高度标准化的设备如信息采集设备(包含摄像头、激光点云设备等)采集的信息生成当前本地地图，以随时随地进行采集最新的车道线信息，供后续车道线检测使用，并结合利用高精采集车得到的高精地图，以获取目标区域对应的局部高精地图；将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息，即可以理解本公开提供的车道线变更检测方法是基于众包模式的车道线变更检测算法，因此，具备还可量产化、采集成低、覆盖率广和支持高频动态检测的优点。且相比较于单独利用激光点云数据实现车道线变更检测方式中，激光点云数据的存储、处理对计算资源的占用率高，产线复杂度高、处理周期长，不利于高精地图车道线元素的快速更新，本公开实施例中基于众包模式的车道线变更检测算法可以降低与计算资源的占用，使得产线复杂度降低，进而会使得处理周期缩短，更有利于高精地图车道线元素的更新。

本公开实施例提供的车道线变更检测方法可以应用于电子设备，具体地可以是服务器等等。

信息采集设备可以部署于实际场景中的任一道路上，用于采集该道路的车道线信息，信息采集设备当前部署所在的道路即可以理解为当前道路。

一种可实现方式中，服务器位于信息采集设备中，这种情况下，信息采集设备可以理解为包括服务器和采集模块，采集模块用于采集该道路的车道线信息，服务器从采集模块中获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息。

另一种可实现方式中，服务器是独立于信息采集设备的另一设备。这种情况下，服务器从信息采集设备中获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息。

通过信息采集设备可以随时随地进行采集得到最新的车道线信息，供后续车道线检测使用。

信息采集设备可以包含摄像头，用于采集当前道路的图像数据，如此，可以获取该图像数据，基于该图像数据，获得当前车辆的当前地理位置的当前车道线信息；当前信息采集设备中也可以包括激光点云设备，通过激光点云数据采集当前道路的点云数据，获取点云数据，结合信息采集设备的地理位置、当前信息采集设备的姿态信息和当前道路的点云数据，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图。

局部高精地图(High Definition Map，HD Map)中包含至少一条车道线；局部高精地图是与当前本地地图处于相同目标区域的高精地图。

获取局部高精地图的方式有多种，例如根据当前的地理位置获取对应地理位置的局部高精地图，或者在当前本地地图中选取至少一个位置点，根据所选取的位置点的信息获取对应地理位置的局部高精地图。本公开实施例中对获取局部高精地图的具体方式不做限定。

从高精地图中获取与当前本地地图相同区域的局部高精地图，如此，即可以将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息。简单理解，可以比较当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线之间的差异，即可得到地理位置的车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，在将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息之后，本公开实施例提供的车道线变更检测方法还包括：

基于车道线变更信息，对局部高精地图中车道线进行更新，得到对车道线更新后的高精地图。

具体地，可以将得到的车道线属性变更信息、车道线几何变更信息、新增车道线信息、删除车道线信息等对局部高精地图进行更新，使更新后的局部高精地图中的车道新信息与当前本地地图中的车道线信息保持一致，然后将更新后的局部高精地图融入高精地图中，得到更新后的高精地图。

自动驾驶的路径规划、导航与决策高度依赖高精地图车道线元素的几何、属性与拓扑结构。可以基于车道线变更信息对高精地图中车道线元素的几何、属性与拓扑结构等进行更新，以对自动驾驶的路径规划、导航与决策等提供支持。

现实环境中，车道线变更频繁，这意味着必须提高对车道线变更的检测速度，以更新高精地图中的车道线信息，才能保证自动驾驶的安全性。本公开实施例中，根据得到的车道线变更信息更新高精地图，由于本公开提供的车道线变更检测方法能够提升车道线的变更检测速度，因此对高精地图进行更新可以缩短高精地图的更新周期，降低高精地图的制作成本，从而可以实现高精地图的高频动态更新，提升高精地图的鲜度，为基于高精地图的自动驾驶业务的安全性提供更好的保证，同时也可以降低高精地图的更新成本。

一种可实现方式中，信息采集设备为车辆，如自动驾驶车辆。

上述步骤S101具体可以包括：获取当前车辆的当前地理位置和当前姿态信息，以及车辆采集的图像数据；基于车辆的图像数据，获得当前车辆的当前地理位置的当前车道线信息；

上述步骤S102具体可以包括包括：

基于车辆的当前地理位置、当前姿态信息和当前车道线信息，生成当前地理位置所在目标区域对应的当前本地地图。

当前道路上行驶的任一车辆均可以作为信息采集设备。车辆中可以安装摄像头、激光点云设备等，通过摄像头采集当前道路的图像数据，通过激光点云设备采集当前道路的点云数据。

车辆的当前地理位置、当前姿态信息可以统称为车辆的位姿信息。当前姿态信息可以包括车辆采集图像数据时的姿态。车辆的当前地理位置、当前姿态信息可以由车辆自身来确定，如利用车辆自身的传感器来确定，具体地车辆的姿态信息的确定方式可以利用相关技术中确定姿态的方式。

步骤S102中，当前本地地图(Local Map)中包含至少一条车道线；

图像数据可以包括多帧图像，基于车辆采集的图像数据，获得当前车辆的当前地理位置的当前车道线信息，可以对多帧图像进行关联。可以计算各帧图像的车道线之间的距离，根据计算的距离得到各帧图像的之间的关联关系。

图像数据经过车道线检测模块生成2D车道线，在线建图模块结合定位结果生成帧间车道线link(关联)关系，通过地面与车道线采样点联合优化，生成在线local Map。

具体地，如图2所示，步骤S102可以包括：

步骤S201，分别对多帧图像中每帧图像进行二维车道线检测，得到每帧图像分别对应的二维车道线图像；

针对车道线拍摄的多帧图像中除了包含车道线信息外可能还包括其他的信息，或存在某些图像中不包含车道线信息的情况，则需要对多帧图像进行车道线检测或识别，以获取多帧图像中的车道线信息。一个例子中，可以对多帧图像进行二维车道线检测，得到每帧图像分别对应的二维车道线图像。具体可以使用图像检测模型对多帧图像进行二维车道线检测。

步骤S202，根据每帧图像分别对应的二维车道线图像、车辆的位姿信息以及点云数据，生成多帧三维车道线图像；

基于每帧图像分别对应的二维车道线图像、车辆的位姿信息以及拍摄设备采集的点云数据估计车道线所属的路面方程，在车体坐标系下沿着车辆的行驶方向进行三维(three dimensional，3D)采样点的生成，并依据各3D采样点到所对应的车道线之间的距离对3D采样点进行优化，得到更为精确的3D采样点的位置信息，进而得到包含更为精确的3D采样点的位置信息的多帧三维车道线图像。

在线建图模块(local mapping)利用定位pose(包括当前车辆的地理位置信息和当前姿态信息)、2D图像检测结果和激光点云估计的路面方程(利用点云数据得到)，在车体坐标系下沿着车辆行驶方向采样生成车道线采样点。通过与图像帧关联，邻近图像帧车道线关联，得到各帧车道线关联关系。通过地面与车道线采样点联合优化，得到高精度的在线Local Map，其中，车道线采样点即是通过激光点云设备得到点云数据，通过地面与车道线采样点联合优化，得到高精度的在线Local Map，即结合当前车辆的当前地理位置和当前姿态信息以及点云数据和图像数据，生成在线Local Map。

步骤S203，计算多帧三维车道线图像中的各三维车道线之间的距离，得到多帧三维车道线图像之间的关联关系；

在得到多帧三维车道线图像后，针对每一帧三维车道线图像中的三维车道线分别与其他帧三维车道线图像中的三维车道线之间的距离，距离最近的车道线分别对应的三维车道线图像之间存在关联关系。作为示例，3D车道线之间的距离可以通过计算车道线对应的3D采样点之间的距离得到，或者通过计算车道线所对应的拍摄设备的位置之间的距离得到，本公开实施例对于计算3D车道线之间距离的具体方式不做限定。

步骤S204，基于关联关系，生成当前本地地图。

根据各帧三维车道线图像所携带的三维车道线信息以及各帧三维车道线图像之间的关联关系，对各帧三维车道线图像中的3D车道线进行拼接，得到当前本地地图。

本公开实施例中，基于车辆的当前地理位置、当前姿态信息和当前车道线信息，生成当前地理位置所在目标区域对应的当前本地地图，可以实时生成包含最新的车道线信息的当前本地地图。且本公开实施例中生成当前本地的过程更为简便，因此耗时也更短，有利于提高车道线变更检测的速度，进而支持高精地图车道线高频更新。

在一种可能的实施方式中，如图3所示，步骤S103可以包括：

步骤S301，基于信息采集设备的地理位置，从多个部分高精地图中获取地理位置对应的部分高精地图。

多个部分高精地图包括根据预设的标注规则对高精地图进行分割而得到的部分高精地图。

一般情况下，在获取局部高精地图之前可以根据预设的标注规则对高精地图进行分割，得到多个部分高精地图，从而在步骤S301可以直接获取多个部分高精地图。其中，高精地图对应的地理位置范围大于局部高精地图对应的地理位置范围。

预设的标注规则可以包括在车道线存在颜色、线型、车道线从有变无或从无变有等等变化的位置进行标注，根据预设标注对车道线发生变化的位置对应的高精地图进行分割。一个例子中，对车道线的颜色由白色变为黄色的位置进行标注，并根据标注对该位置对应的高精地图进行分割，从而得到多个部分高精地图。

基于信息采集设备的地理位置，从多个部分高精地图中获取地理位置对应的部分高精地图，即选择该地理位置所属的部分高精地图。

步骤S302，将地理位置对应的部分高精地图作为局部高精地图，或者，根据地理位置对应的部分高精地图中车道线的前后关联关系，对车道线具有前后关联关系的部分高精地图进行合并，得到局部高精地图。

前后关联关系也可称为前后继关系，表示不同部分高精地图中的车道线存在地理位置上的相邻关系。一个例子中，将车道线具有前后关联关系的多个部分高精地图进行合并，得到具有拓扑结构的的局部高精地图，拓扑结构可以理解为局部高精地图中的车道线具有前后关联关系。

本公开实施例中，获取目标区域对应的局部高精地图，以便于后续将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息，将当前本地地图中的车道线与对应目标区域的局部高精地图中的车道线进行匹配，缩小了匹配的高精地图的地理位置范围，可以加速匹配的过程，进一步可以提高车道线变更检测的速度。

在一种可能的实施方式中，步骤S104可以包括：

查找当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线；将属于同一地理位置的车道线进行比对，得到地理位置的车道线变更信息。

具体地，可以针对当前本地地图中的每一条车道线，分别计算该条车道线与局部高精地图中的每一条车道线之间的距离，选取最小距离对应的局部高精地图中的车道线，得到与当前本地地图中的该条车道线属于同一地理位置的局部高精地图中的车道线。

计算距离的具体方法有多种，本公开实施例不做具体限定，作为示例，分别选取两条车道线的中点，通过计算两个中点之间的距离表示两条车道线之间的距离；或以相同的规则将两条车道线划分为多个直线段车道线，分别计算两条车道线对应的多个直线段车道线之间的距离，然后取平均值，表示两条车道线之间的距离。也可以针对局部高精地图中的每一条车道线，分别计算该条车道线与当前本地地图中的每一条车道线之间的距离，从而得到与该条车道线属于同一地理位置的当前本地地图中的车道线，具体计算方法与上述方法类似，故不再赘述。

查找到当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线后，将属于同一地理位置的车道线进行比对，具体地可以对属于同一地理位置的车道线的车道线属性信息进行比对，车道线属性信息可以包括车道线颜色、线性等，例如，对同一地理位置的车道线的车道线颜色、线型等进行比对，基于比对结果，得到该地理位置的车道线变更信息。

本公开实施例中，通过查找当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线，并对查找到的车道线进行比对，得到车道线变更信息，由于当前本地地图中包含最新的车道线信息，则进行比对后可以得到最新的车道线变更信息，有利于提高车道线变更检测速度。

在一种可能的实施方式中，步骤S104还可以包括：

针对当前本地地图中的车道线，若在局部高精地图中未查找到与车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；

或者，

针对局部高精地图中的车道线，若在当前本地地图中未查找到与车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

当前本地地图中包含车道线信息是针对实际场景中车道线拍摄多帧图像的时刻对应的车道线信息，可以理解为包含最新的车道线信息，而局部高精地图中的车道线信息是拍摄多帧图像的时刻之前一段时间对应的车道线信息，即并不是最新的。则针对当前本地地图中的某一条车道线，若并未在局部高精地图中查找到与该车道线属于同一地理位置的车道线，则说明实际场景中有新增车道线，当前本地地图中存在而局部高精地图中并未查找到的该车道线即属于新增车道线。

同理，针对局部高精地图中的某一条车道线，若并未在当前本地地图中查找到与该车道线属于同一地理位置的车道线，则说明实际场景中已经删除了该车道线，也可以理解为该车道线属于已被删除的车道线。

本公开实施例中，若未在局部高精地图中或当前本地地图中查找到属于，同一地理位置的车道线，则得到相应的新增车道线信息或删除车道线信息，即得到包括新增车道线信息或删除车道线信息的车道线变更信息，有利于后续根据车道线变更信息对高精地图进行更新，得到包含最新车道线信息的高精地图。

在一种可能的实施方式中，如图4所示，查找当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线，可以包括：

步骤S401，在当前本地地图与局部高精地图处于同一坐标系的情况下，计算当前本地地图中每条车道线分别与局部高精地图中每条车道线之间的距离；

若当前本地地图与局部高精地图不在同一坐标系下，需要置于同一坐标系下再进行计算。在计算时也可以针对局部高精地图中每条车道线分别计算与当前本地地图中每条车道线之间的距离。

作为示例，从当前本地地图的车道线中选取一条车道线，分别计算该条车道线与局部高精地图中的每一条车道线之间的距离，筛选出局部高精地图中与该条车道线距离最小的车道线，继续从当前本地地图对应的剩余车道线(除之前已被选取的剩余车道线)中选取车道线与局部高精地图对应的剩余车道线(除之前已被筛选出的剩余车道线)进行距离计算，筛选出局部高精地图中最小距离对应的车道线，直至完成对针对当前本地地图包含的每一条车道线的距离计算。同理，也可以从局部高精地图中选取车道线进行距离计算，具体过程与上述过程相似，不再赘述。

步骤S402，针对当前本地地图中每条车道线，选取局部高精地图的车道线中与车道线距离最小的车道线；

也可以针对局部高精地图中每条车道线，选取当前本地地图中的车道线中与该条车道线距离最小的车道线。

步骤S403，若车道线与局部高精地图的车道线中与车道线距离最小的车道线之间的距离小于第一预设距离阈值，则将车道线以及局部高精地图的车道线中与车道线距离最小的车道线作为当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线。

其中，第一预设距离阈值可以根据经验设置。若局部高精地图中的车道线数量与当前本地地图中的车道线数量不一致，则可能出现一个地图中的某一条车道线分别与另一个地图中的多条车道线存在距离最小的对应关系。例如，当前本地地图中包含3条车道线，分别为车道线A、车道线B、车道线C，局部高精地图中包含2条车道线，分别为车道线D、车道线E，则也有可能出现与车道线A距离最小的车道线为车道线D，与车道线B最小的车道线也为车道线D，但与车道线D处于同一地理位置的车道线仅有一个，则需要通过第一预设距离阈值，确定与车道线D处于同一地理位置的车道线。

本公开实施例中，计算当前本地地图中的各条车道线分别与局部高精地图中各条车道线之间的距离，选取最小距离，再通过第一预设距离阈值确定当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线，有利于后续对属于同一位置的车道线进行比对，进而得到车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，将属于同一地理位置的车道线进行比对，得到地理位置的车道线变更信息，包括：

若属于同一地理位置的车道线之间的距离大于第二预设距离阈值，则得到包括车道线几何变更的车道线变更信息。

其中，第二预设距离阈值可以根据经验设置，第二预设距离阈值小于第一预设距离阈值。几何变更表示车道线的几何形状发生变化，例如处于同一地理位置的局部高精地图中的车道线是直行，在当前本地地图中该位置的车道线为右转，则说明发生了几何变更。

本公开实施例中，通过第二预设距离阈值确定在当前本地地图与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线之间是否发生了几何变更，进而有利于根据得到的车道线几何变更信息对高精地图进行更新。

在一种可能的实施方式中，在步骤S104之前，本公开实施例提供的车道线变更检测方法还包括：

分别针对当前本地地图中的每一车道线以及局部高精地图中的每一车道线，按照预设长度进行打断操作，得到当前本地地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线以及局部高精地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线。

其中，预设长度可以根据实际需求或经验进行设置，例如设置为1米、2米等。按照预设长度进行打断操作可以理解为按照预设长度对车道线进行分割。

根据当前帧pose，利用HD Map引擎得到当前轨迹所在的左侧车道线(Lane_left)、主车道线(Lane_main)、右侧车道线(Lane_right)。即利用采集当前帧时车辆所处的地理位置以及姿态信息，获取当前地理位置对应的局部高精地图，具体地，获取地高精地图中可以包括3条车道线左侧车道线(Lane_left)、主车道线(Lane_main)、右侧车道线(Lane_right)。

具体地，可以预先对高精地图进行处理，例如，可以在HD Map(高精地图)中车道线有颜色、线型与车道线变更的地方进行打断操作，如在HD Map(高精地图)中车道线有颜色、线型与车道线变更的地方进行标注，将高精地图划分为多个部分高精地图，例如一个车道线(lane)对应一部分高精地图。

基于信息采集设备的地理位置，从多个部分高精地图中获取地理位置对应的部分高精地图。可以根据HD Map的前后继关系(不同部分高精地图中的车道线存在地理位置上的相邻关系)，将Lane进行扩展，生成具有拓扑结构的局部HD地图(局部高精地图)，例如根据地理位置获取到一条车道线对应的部分高精地图，可以获取该条车道线相邻的车道线对应的高精地图，将这两个部分高精地图组合得到地地理位置所在目标区域对应的局部高精地图。

HD Map会在有颜色、线型和车道线变更的地方进行打断操作，生成Lane Section，例如，包含2个Lane Section，经过拓扑分析后，相邻的Lane Section会进行合并操作，最终生成的拓扑结果中，含有3条Lane，每条Lane分左右LaneMark(车道线标注)。一个例子中，为便于后续操作，将LaneMark按照选定的长度(如1m)进行打断操作，得到unit_seg。unit_seg包含从LaenMark继承来的颜色、线型，同时包含起始点(车道线几何信息)。

图5为本公开实施例提供的局部高精地图的拓扑结构示意图。如图5所示，图中竖着的虚线左右为两个部分高精地图，即图5所示的局部高精地图是将两个部分高精地图进行合并得到的。该局部高精地图中总共包含4条车道线，上面的三条车道线分别为左侧车道线(Lane_left)、主车道线(Lane_main)、右侧车道线(Lane_right)；基于中间竖着的虚线，针对每一条车道线，根据其处于不同的部分高精地图中，将该条车道线分为左右两段标记车道线(LaneMark)；对每一条车道线按照1米长的度进行打断，得到每一条车道线对应的多个unit_seg(相当于单位分段车道线)，unit_seg中包含从LaneMark中继承来的颜色、线型、车道线几何信息，同时包含车道线的起始点。

Local Mapping将局部地图按照上述方式生产与HD Map相同的拓扑结构。即分别针对当前本地地图中的每一车道线以及局部高精地图中的每一车道线，按照预设长度进行打断操作，得到当前本地地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线以及局部高精地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线。

以lane为基本单位，按照unit_seg之间欧式距离最小的原则，生成HD Map与LocalMapping Lane级别的匹配关系。在此基础上，对比各自LaneMark中unit_seg的颜色与线型的一致性，例如，当同一LaneMark unit_seg基本颜色与线型不一致的数量大于设定阈值，则标记为属性变更。

对于HD Map若同一个LaneMark中未形成匹配的unit_segs大于设定阈值，则标记相应位置为删除，同理，对于Local Map若同一个LaneMark中未形成匹配的unit_segs大于设定阈值，则标记相应位置为新增。

本公开实施例中，对当前本地地图和局部高精地图中的车道线进行打断，分别得到对应的多个单位分段车道线后，可以将当前本地地图中的多个单位分段车道线与局部高精地图中的多个车道线进行匹配，相比于将整条车道线进行匹配，可是实现精度更高的匹配。

在得到当前本地地图和局部高精地图分别对应的多个单位分段车道线后，可以计算当前本地地图中的每条车道线对应的多个单位分段车道线分别与局部高精地图中的每条车道线对应的多个单位分段车道线之间的距离，例如，可以筛选出欧式距离最小的两个单位分段车道线分别所属的两条车道线，将该两条车道线作为当前本地地图中和局部高精地图中属于同一地理位置的车道线。

在一种可能的实施方式中，将属于同一地理位置的车道线进行比对，得到地理位置的车道线变更信息，可以包括：

对地理位置处当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与同一地理位置处局部局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线进行比对，得到同一地理位置的车道线变更信息。

对比单位分段车道线之间的颜色、线型等，可以得到该地理位置处车道线的属性变更信息；将当前本地地图中的单位车道线与局部高精地图中相应位置的单位车道线之间的距离与第二预设距离阈值进行对比，若该距离大于第二预设距离阈值则可以得到相应位置处的车道线几何变更信息。本公开实施例中，以单位分段车道线为基本单位进行比对，得到车道线变更信息，相比于将整条车道线进行比对，可以更加精准的得到车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，对地理位置处当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与同一地理位置处局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线进行比对，得到同一地理位置的车道线变更信息，可以包括：

在颜色与线型不一致的单位分段车道线的数量大于第一预设数量阈值的情况下，得到同一地理位置的车道线属性变更信息。

其中，第一预设数量阈值可以根据当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线的数量或者局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线的数量进行动态设置，若当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线的数量或者局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线的数量较多，可以将第一预设数量阈值设置的较大；若当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线的数量或者局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线的数量较少，可以将第一预设数量阈值设置的较小。

本公开实施例中，基于颜色与线型不一致的单位分段车道线的数量以及第一预设数量阈值，得到车道线的属性变更信息，以单位分段车道线为基本单位进行比对，可以更加精准的得到车道线属性变更信息；且第一预设数量阈值可以动态设置，可以使比对的过程更加灵活。

在一种可能的实施方式中，若在局部高精地图中未查找到与车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括新增车道线信息的车道线变更信息，可以包括：

针对当前本地地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第二预设数量阈值的情况下，得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；

得到当前本地地图和局部高精地图分别对应的多个单位分段车道线后，基于单位分段车道线，得到当前本地地图和局部高精地图中属于同一地理位置的车道线，属于同一地理位置的车道线对应的多个单位分段车道线之间存在对应关系。若针对当前本地地图中某一条车道线对应的多个分段车道线，在局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第二预设数量阈值时，说明当前本地地图中的该条车道线属于新增的车道线。其中，第二预设数量阈值可以根据当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线的数量进行设置。

若在当前本地地图中未查找到与车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括删除车道线信息的车道线变更信息，可以包括：

针对局部高精地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第三预设数量阈值的情况下，得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

同理，若针对局部高精地图中某一条车道线对应的多个单位分段车道线，在与当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第三预设数量阈值时，说明局部高精地图中的该条车道线已被删除。其中，第三预设数量阈值可以根据局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线的数量进行设置。

本公开实施例中，基于当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与局部高精地图中的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量，得到新增车道线信息，基于局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线与当前本地地图中的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量，得到删除车道线信息，基于单位车道线得到的车道线变更信息更加精确，有利于后续根据得到的车道线变更信息更新高精地图，得到更加精确的高精地图。

图6为本公开实施例提供的车道线变更检测方法的检测过程示意图，如图6所示，步骤1：将当前信息采集设备(车辆)针对车道线采集的多帧图像输入车道线检测模块；步骤2：车道线检测模块输出二维(two dimensional，2D)车道线图像；步骤3：将2D车道线图像输入在线建图模块；步骤4：将车辆的定位结果(地理位置)输入在线建图模块；步骤5：在线建图模块通过定位结果、2D车道线图像以及激光点云数据估计车道线所属的路面方程，在车体坐标系下沿着配置车辆的行驶方向进行车道线采样点生成，将多帧图像基于图像中车道线的关联关系进行关联，得到多帧图像的关联关系，依据个各采样点到所对应的车道线之间的距离对采样点进行优化，得到包含精确的采样点位置信息的高精度在线Local Map，也即上述基于信息采集设备的地理位置和当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图的过程。

步骤6：将高精地图输入裁剪&拓扑分析模块；步骤7：裁剪&拓扑分析模块对高精地图进行裁剪和拓扑分析得到与在线本地地图地理位置相对应的局部高精地图(HD Map)，其中，对高精地图进行裁剪，即对高精地图进行分割，得到多个部分高精地图，对高精地图进行拓扑分析即为根据拍摄设备的定位结果得到对应的部分高精地图，然后对部分高精地图进行合并得到局部高精地图，也即获取目标区域对应的局部高精地图的过程；步骤8：将在线本地地图与局部高精地图输入车道线差分模块；步骤9：车道线差分模块对在线本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到包括车道线几何变更、新增车道线、删除车道线、车道线属性变更等车道线变更信息，也即将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息的过程。其中，具体地生成在线本地地图也即生成当前本地地图的过程、获取目标区域对应的局部高精地图，然后将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息在上述实施例中已经进行了详细描述，这里不再赘述。

图7为本公开实施例提供的车道线变更检测装置的一种结构示意图，参照图7，该装置包括：

第一获取模块701，用于获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；

生成模块702，用于用于基于信息采集设备的地理位置和当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；当前本地地图中包含至少一条车道线；

第二获取模块703，用于获取目标区域对应的局部高精地图；其中，局部高精地图中包含至少一条车道线；

匹配模块704，用于将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息。

本公开实施例提供的一种车道线变更检测装置，获取针对车道线拍摄的多帧图像以及拍摄多帧图像时拍摄设备的位姿信息；基于多帧图像与位姿信息，生成当前本地地图；获取与当前本地地图地理位置相对应的局部高精地图；将当前本地地图中的车道线与局部高精地图中的车道线进行匹配，得到地理位置的车道线变更信息。本公开实施例中，利用多帧图像与位姿信息，生成当前本地地图，将地理位置相对应的当前本地地图中的车道线与局部高精地图高精地图中的车道线进行比对，既可得到该地理位置的车道线的变更信息。相比于相关技术中，利用高精采集车进行大范围数据采集，对采集得到的数据进行复杂的处理，才能得到车道线的变更信息，本公开实施例提供的车道线变更检测装置所使用的车道线变更检测方法更为简便，能够快速检测出车道线变更信息，因此能够提高车道线变更检测的速度。

在一种可能的实施方式中，信息采集设备为车辆；

第一获取模块701，具体用于获取当前车辆的当前地理位置和当前姿态信息，以及车辆采集的图像数据；基于车辆的图像数据，获得当前车辆的当前地理位置的当前车道线信息；

生成模块702，具体用于基于车辆的当前地理位置、当前姿态信息和当前车道线信息，生成当前地理位置所在目标区域对应的当前本地地图。

在一种可能的实施方式中，第二获取模块703具体用于，基于信息采集设备的地理位置，从多个部分高精地图中获取地理位置对应的部分高精地图，多个部分高精地图包括根据预设的标注规则对高精地图进行分割而得到的部分高精地图；将地理位置对应的部分高精地图作为局部高精地图，或者，根据地理位置对应的部分高精地图中车道线的前后关联关系，对车道线具有前后关联关系的部分高精地图进行合并，得到局部高精地图。

在一种可能的实施方式中，匹配模块704，包括：

查找子模块，用于查找当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线；

比对子模块，用于将属于同一地理位置的车道线进行比对，得到地理位置的车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，匹配模块704具体用于，针对当前本地地图中的车道线，若在局部高精地图中未查找到与车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；或者，针对局部高精地图中的车道线，若在当前本地地图中未查找到与车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，查找子模块具体用于，在当前本地地图与局部高精地图处于同一坐标系的情况下，计算当前本地地图中每条车道线分别与局部高精地图中每条车道线之间的距离；针对当前本地地图中每条车道线，选取局部高精地图的车道线中与车道线距离最小的车道线；若车道线与局部高精地图的车道线中与车道线距离最小的车道线之间的距离小于第一预设距离阈值，则将车道线以及局部高精地图的车道线中与车道线距离最小的车道线作为当前本地地图中与局部高精地图中属于同一地理位置的车道线。

在一种可能的实施方式中，比对子模块具体用于，若属于同一地理位置的车道线之间的距离大于第二预设距离阈值，则得到包括车道线几何变更的车道线变更信息，第二预设距离阈值小于第一预设距离阈值。

在一种可能的实施方式中，装置还包括：

打断模块，用于分别针对当前本地地图中的每一车道线以及局部高精地图中的每一车道线，按照预设长度进行打断操作，得到当前本地地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线以及局部高精地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线。

在一种可能的实施方式中，比对子模块具体用于，对地理位置处当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与同一地理位置处局部局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线进行比对，得到同一地理位置的车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，比对子模块具体用于，在颜色与线型不一致的单位分段车道线的数量大于第一预设数量阈值的情况下，得到同一地理位置的车道线属性变更信息。

在一种可能的实施方式中，匹配模块704，具体用于针对当前本地地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第二预设数量阈值的情况下，得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；或者，针对局部高精地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第三预设数量阈值的情况下，得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

在一种可能的实施方式中，装置还包括：

更新模块，用于基于车道线变更信息，对局部高精地图中车道线进行更新，得到对车道线更新后的高精地图。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如车道线变更检测方法。例如，在一些实施例中，车道线变更检测方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的车道线变更检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车道线变更检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (27)

1.一种车道线变更检测方法，包括：

获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；

基于所述信息采集设备的地理位置和所述当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；所述当前本地地图中包含至少一条车道线；

获取所述目标区域对应的局部高精地图；其中，所述局部高精地图中包含至少一条车道线；

将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述信息采集设备为车辆；

所述获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息的步骤，包括：

获取当前车辆的当前地理位置和当前姿态信息，以及所述车辆采集的图像数据；

基于所述车辆的图像数据，获得当前车辆的当前地理位置的当前车道线信息；

所述基于所述信息采集设备的地理位置和所述当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图的步骤，包括：

基于所述车辆的当前地理位置、当前姿态信息和当前车道线信息，生成当前地理位置所在目标区域对应的当前本地地图。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述目标区域对应的局部高精地图，包括：

基于所述信息采集设备的地理位置，从多个部分高精地图中获取所述地理位置对应的部分高精地图，所述多个部分高精地图包括根据预设的标注规则对高精地图进行分割而得到的部分高精地图；

将所述地理位置对应的部分高精地图作为所述局部高精地图，或者，根据所述地理位置对应的部分高精地图中车道线的前后关联关系，对车道线具有前后关联关系的部分高精地图进行合并，得到所述局部高精地图。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息，包括：

查找所述当前本地地图中与所述局部高精地图中属于同一地理位置的车道线；

将所述属于同一地理位置的车道线进行比对，得到所述地理位置的车道线变更信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息，包括：

针对所述当前本地地图中的车道线，若在所述局部高精地图中未查找到与所述车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；

或者，

针对所述局部高精地图中的车道线，若在所述当前本地地图中未查找到与所述车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述查找所述当前本地地图中与所述局部高精地图中属于同一地理位置的车道线，包括：

在所述当前本地地图与所述局部高精地图处于同一坐标系的情况下，计算所述当前本地地图中每条车道线分别与所述局部高精地图中每条车道线之间的距离；

针对所述当前本地地图中每条车道线，选取所述局部高精地图的车道线中与所述车道线距离最小的车道线；

若所述车道线与所述局部高精地图的车道线中与所述车道线距离最小的车道线之间的距离小于第一预设距离阈值，则将所述车道线以及所述局部高精地图的车道线中与所述车道线距离最小的车道线作为所述当前本地地图中与所述局部高精地图中属于同一地理位置的车道线。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述将所述属于同一地理位置的车道线进行比对，得到所述地理位置的车道线变更信息，包括：

若所述属于同一地理位置的车道线之间的距离大于第二预设距离阈值，则得到包括车道线几何变更的车道线变更信息，所述第二预设距离阈值小于所述第一预设距离阈值。

8.根据权利要求4或5所述的方法，其中，在所述将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息之前，所述方法还包括：

分别针对所述当前本地地图中的每一车道线以及所述局部高精地图中的每一车道线，按照预设长度进行打断操作，得到所述当前本地地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线以及所述局部高精地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述将所述属于同一地理位置的车道线进行比对，得到所述地理位置的车道线变更信息，包括：

对所述地理位置处当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与所述同一地理位置处所述局部局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线进行比对，得到所述同一地理位置的车道线变更信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述对所述地理位置处当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与所述同一地理位置处所述局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线进行比对，得到所述同一地理位置的车道线变更信息，包括：

在颜色与线型不一致的单位分段车道线的数量大于第一预设数量阈值的情况下，得到所述同一地理位置的车道线属性变更信息。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述若在所述局部高精地图中未查找到与所述车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括新增车道线信息的车道线变更信息，包括：

针对所述当前本地地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与所述局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第二预设数量阈值的情况下，得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；

所述若在所述当前本地地图中未查找到与所述车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括删除车道线信息的车道线变更信息，包括：

针对所述局部高精地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与所述当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第三预设数量阈值的情况下，得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

12.根据权利要求1至11任一项所述的方法，在所述将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息之后，所述方法还包括：

基于所述车道线变更信息，对所述局部高精地图中车道线进行更新，得到对车道线更新后的高精地图。

13.一种车道线变更检测装置，包括：

第一获取模块，用于获得当前信息采集设备当前的地理位置和其采集的当前道路的车道线信息；

生成模块，用于基于所述信息采集设备的地理位置和所述当前道路的车道线信息，生成该信息采集设备当前地理位置所在目标区域的当前本地地图；所述当前本地地图中包含至少一条车道线；

第二获取模块，用于获取所述目标区域对应的局部高精地图；其中，所述局部高精地图中包含至少一条车道线；

匹配模块，用于将所述当前本地地图中的车道线与所述局部高精地图中的车道线进行匹配，得到所述地理位置的车道线变更信息。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述信息采集设备为车辆；

所述第一获取模块，具体用于获取当前车辆的当前地理位置和当前姿态信息，以及所述车辆采集的图像数据；基于所述车辆的图像数据，获得当前车辆的当前地理位置的当前车道线信息；

所述生成模块，具体用于基于所述车辆的当前地理位置、当前姿态信息和当前车道线信息，生成当前地理位置所在目标区域对应的当前本地地图。

15.根据权利要求13所述的装置，其中，第二获取模块，具体用于基于所述信息采集设备的地理位置，从多个部分高精地图中获取所述地理位置对应的部分高精地图，所述多个部分高精地图包括根据预设的标注规则对高精地图进行分割而得到的部分高精地图；将所述地理位置对应的部分高精地图作为所述局部高精地图，或者，根据所述地理位置对应的部分高精地图中车道线的前后关联关系，对车道线具有前后关联关系的部分高精地图进行合并，得到所述局部高精地图。

16.根据权利要求13所述的装置，其中，所述匹配模块，包括：

查找子模块，用于查找所述当前本地地图中与所述局部高精地图中属于同一地理位置的车道线；

比对子模块，用于将所述属于同一地理位置的车道线进行比对，得到所述地理位置的车道线变更信息。

17.根据权利要求13所述的装置，其中，所述匹配模块，具体用于针对所述当前本地地图中的车道线，若在所述局部高精地图中未查找到与所述车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；或者，针对所述局部高精地图中的车道线，若在所述当前本地地图中未查找到与所述车道线属于同一地理位置的车道线，则得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

18.根据权利要求16所述的装置，其中，所述查找子模块，具体用于在所述当前本地地图与所述局部高精地图处于同一坐标系的情况下，计算所述当前本地地图中每条车道线分别与所述局部高精地图中每条车道线之间的距离；针对所述当前本地地图中每条车道线，选取所述局部高精地图的车道线中与所述车道线距离最小的车道线；若所述车道线与所述局部高精地图的车道线中与所述车道线距离最小的车道线之间的距离小于第一预设距离阈值，则将所述车道线以及所述局部高精地图的车道线中与所述车道线距离最小的车道线作为所述当前本地地图中与所述局部高精地图中属于同一地理位置的车道线。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述比对子模块，具体用于若所述属于同一地理位置的车道线之间的距离大于第二预设距离阈值，则得到包括车道线几何变更的车道线变更信息，所述第二预设距离阈值小于所述第一预设距离阈值。

20.根据权利要求16或17所述的装置，所述装置还包括：

打断模块，用于分别针对所述当前本地地图中的每一车道线以及所述局部高精地图中的每一车道线，按照预设长度进行打断操作，得到所述当前本地地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线以及所述局部高精地图中的每一车道线分别对应的多个单位分段车道线。

21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述比对子模块，具体用于对所述地理位置处当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线与所述同一地理位置处所述局部局部高精地图车道线对应的多个单位分段车道线进行比对，得到所述同一地理位置的车道线变更信息。

22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述比对子模块，具体用于在颜色与线型不一致的单位分段车道线的数量大于第一预设数量阈值的情况下，得到所述同一地理位置的车道线属性变更信息。

23.根据权利要求20所述的装置，其中，所述匹配模块，具体用于针对所述当前本地地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与所述局部高精地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第二预设数量阈值的情况下，得到包括新增车道线信息的车道线变更信息；或者，针对所述局部高精地图中每一车道线对应的多个单位分段车道线，在与所述当前本地地图中车道线对应的多个单位分段车道线不存在对应关系的数量大于第三预设数量阈值的情况下，得到包括删除车道线信息的车道线变更信息。

24.根据权利要求13至23任一项所述的装置，所述装置还包括：

更新模块，用于基于所述车道线变更信息，对所述局部高精地图中车道线进行更新，得到对车道线更新后的高精地图。

25.一种电子设备，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理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-12中任一项所述的方法。

26.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

27.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

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