车道线的优化方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及智能车辆技术领域，特别涉及一种车道线的优化方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着经济发展，交通系统逐渐成为出行活动的命脉和枢纽，人们日益增加的生活水平对出行的效率及便利的要求越来越高。近年来，智能汽车的发展越来越受到关注和重视，人与汽车之间沟通的重要性愈演愈烈，因此对真实场景的重构显得格外重要。目标重构是场景重构的核心点，通过对真实场景的重构能有效地反应出车辆的驾驶状态及其周围环境，对于驾驶员的驾驶决策至关重要。
3.相关技术中，场景重构主要是在仪表或者车机上实现，由于目前对于车联网和路联网等较为先进的车路协同未大量实施落地，因此当前对于周围信息的感知还是来源于车身周围的传感器。车身周围的传感器在自动驾驶的控制和决策上对数据的准确性要求较高，但是在场景重构上对于准确性要求没那么高，其更重要的是展示相对关系，还有稳定性和平滑性。
4.然而，基于当前的传感器需要发出准确的位置信息，而人机交互是否需要展示这样精确的相对位置关系是需要值得商榷的，比如车辆在车道中间行驶，本车距离左车道线或者右车道线的距离肯定会轻微抖动的现象，如果把这种真实探测距离展示出来，就会降低展示效果。


技术实现要素：

5.本技术提供一种车道线的优化方法、装置、电子设备及存储介质，以解决车道线的抖动及其车道线或车辆目标的误识别等问题。
6.本技术第一方面实施例提供一种车道线的优化方法，包括以下步骤：获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标；根据所述至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐所述至少一个车道的车道线；以及在将所述至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对所述新的左右车道线距离进行距离变换后，根据距离变换后的所述新的左右车道线距离优化所有的车道线。
7.根据上述技术手段，通过对获取的多个车道的车道线及车辆目标至各车道线的距离进行抑制或补齐，并进行距离变换，从而实现对所有车道线的优化。
8.进一步地，在本技术的一个实施例中，所述对所述新的左右车道线距离进行距离变换，包括：基于预设的梯形变换算法，对所述新的左右车道线距离进行距离变换，其中，所述预设的梯形变换算法为：在所述新的左右车道线距离为(0，width/2-α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝distance*width/(width-2α)；在所述新的左右车道线距离为(width/2-α，width/2+α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝width/2；在所述新
的左右车道线距离为(width/2+α，width)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2；其中，distance为距离，width为车道的标准宽度，α为标定制。
9.根据上述技术手段，通过上述的车道线距离变换方法，从而有效的解决了车道线的抖动问题。
10.进一步地，在本技术的一个实施例中，在获取所述至少一个车道的车道线和多个车辆目标之后，还包括：剔除掉所述多个车辆目标中不满足预设条件的车辆目标。
11.根据上述技术手段，通过剔除多个不满足车道线预设条件的车辆目标，有效减轻了车辆目标的干扰情况。
12.进一步地，在本技术的一个实施例中，所述预设条件为所述多个车辆目标处于所述至少一个车道的最左侧车道线和最右侧车道线之间。
13.根据上述技术手段，可以通过对于车辆目标所处的车道线，以实现车辆的误识别。
14.进一步地，在本技术的一个实施例中，上述的车道线的优化方法，还包括：获取优化后的所有的车道线的类型；过滤掉所述所有的车道线的类型中不满足预设过滤条件的车道线。
15.根据上述技术手段，通过过滤多个不满足车道线类型的车道线，有效减轻了车道线类型跳变的情况。
16.本技术第二方面实施例提供一种车道线的优化装置，包括：获取模块，用于获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标；修正模块，用于根据所述至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐所述至少一个车道的车道线；以及优化模块，用于在将所述至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对所述新的左右车道线距离进行距离变换后，根据距离变换后的所述新的左右车道线距离优化所有的车道线。
17.进一步地，在本技术的一个实施例中，所述优化模块，包括：距离变换单元，用于基于预设的梯形变换算法，对所述新的左右车道线距离进行距离变换，其中，所述预设的梯形变换算法为：在所述新的左右车道线距离为(0，width/2-α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝distance*width/(width-2α)；距离为(width/2-α，width/2+α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝width/2；在所述新的左右车道线距离为(width/2+α，width)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2；其中，distance为距离，width为车道的标准宽度，α为标定制。
18.进一步地，在本技术的一个实施例中，在获取所述至少一个车道的车道线和多个车辆目标之后，所示获取模块，还包括：剔除单元，用于剔除掉所述多个车辆目标中不满足预设条件的车辆目标。
19.进一步地，在本技术的一个实施例中，所述预设条件为所述多个车辆目标处于所述至少一个车道的最左侧车道线和最右侧车道线之间。
20.进一步地，在本技术的一个实施例中，上述的车道线的优化装置，还包括：获取单元，用于获取优化后的所有的车道线的类型；过滤单元，用于过滤掉所述所有的车道线的类型中不满足预设过滤条件的车道线。
21.本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存
储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车道线的优化方法。
22.本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车道线的优化方法。
23.本技术实施例通过获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标，并根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线，然后基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并进行距离变换，从而根据距离变换后新的左右车道线距离优化所有的车道线，由此，解决了车道线的抖动及其车道线或车辆目标的误识别问题。
24.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
25.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
26.图1为根据本技术实施例的一种车道线的优化方法的流程图；
27.图2为根据本技术一个实施例的为根据本技术实施例的实施步骤示意图；
28.图3为根据本技术实施例的车道线的优化装置的方框示例图；
29.图4为根据本技术实施例的电子设备的结构示意图。
30.附图标记说明：10-车道线的优化装置；100-获取模块、200-修正模块、300-优化模块。
具体实施方式
31.下面详细描述本技术的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
32.下面参考附图描述本技术实施例的车道线的优化方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中提到的车道线的抖动及其车道线或车辆目标的误识别的问题，本技术提供了一种车道线的优化方法，在该方法中，通过获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标，并根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线，然后基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并进行距离变换，从而根据距离变换后新的左右车道线距离优化所有的车道线，通过对车道线的优化算法及目标和车道线的相互抑制算法，从而能够处理车道线的抖动并对车辆目标或车道线的误识别进行修正。
33.具体而言，图1为本技术实施例的一种车道线的优化方法的流程示意图。
34.如图1所示，该车道线的优化方法包括以下步骤：
35.在步骤s101中，获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标。
36.具体地，本技术实施例首先可以通过adas(advanced driver assistance system，高级驾驶辅助系统)控制器获取车辆周围的传感数据，如至少一个车道的车道线信
息、多个车辆目标信息等。
37.进一步地，在本技术的一个实施例中，在获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标之后，还包括：剔除掉多个车辆目标中不满足预设条件的车辆目标。
38.其中，预设条件为多个车辆目标处于至少一个车道的最左侧车道线和最右侧车道线之间。
39.具体地，如图2所示，本技术实施例在获取到至少一个车道的车道线信息以及多个车辆目标信息后，还需要对多个车辆目标距离各个车道线的距离进行计算，从而剔除掉不满足预设条件的多余的车辆目标。
40.举例而言，若本技术实施例采用三个车道，则需要把三车道之外的目标剔除掉，此时通过计算得出多个车辆目标距离各个车道线的距离，并根据该距离判断出不满足预设条件的车辆目标，并将其进行剔除，从而防止了多余车辆目标对于测试的干扰。
41.在步骤s102中，根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线。
42.具体地，如图2所示，由于相关技术中对于车辆目标的识别在硬件上存在一定的缺陷，因此，在对不满足预设条件的车辆目标进行剔除时，易将护栏或者路沿等较远的目标剔除掉，例如，车辆在高速上行驶，如果剔除掉护栏之外的车辆，就会将该车辆抑制掉。
43.因此，本技术实施例需要对至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线。
44.具体而言，本技术实施例通过上述计算得到的多个车辆目标距离各个车道线的距离，对护栏或路沿的显示信息进行纠正。若某一根车道线的类型为护栏或者路沿等，而有一车辆目标距离该车道线较近，此时可以将该护栏或者路沿类型进行抑制。
45.进一步地，若某一根车道线的类型非护栏或路沿，车辆目标的左右车道线均未识别，而其左和/或右线之外还有其他车辆目标，此时可以通过车辆目标补齐左和/或右车道线，以实现对车道线的误识别进行修正。
46.在步骤s103中，在将至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对新的左右车道线距离进行距离在将变换后，根据距离变换后的新的左右车道线距离优化所有的车道线。
47.其中，预设的车道标准宽度可以为本领域技术规定的车道标准宽度。
48.具体地，如图2所示，本技术实施例将少一个车道的车道线抑制或补齐后，首先，确定车道的标准宽度为width；其次，将左右车道线的距离按照和为width进行等比压缩后，得到新的左右车道线距离distance_l和distance_r；最后，对新的左右车道线距离进行距离变换，并根据距离变换后的新的左右车道线距离优化所有的车道线。
49.进一步地，在本技术的一个实施例中，对新的左右车道线距离进行距离变换，包括：基于预设的梯形变换算法，对新的左右车道线距离进行距离变换，其中，预设的梯形变换算法为：在新的左右车道线距离为(0，width/2-α)时，距离变换后的新的左右车道线距离＝distance*width/(width-2α)；在新的左右车道线距离为(width/2-α，width/2+α)时，距离变换后的新的左右车道线距离＝width/2；在新的左右车道线距离为(width/2+α，width)时，距离变换后的新的左右车道线距离＝(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2；
50.其中，distance为距离，width为车道的标准宽度，α为标定制，具体为结合宽度设
置拐点，且拐点左右两条线的斜率不同。
51.具体地，本技术实施例采用梯形变换算法对新的左右车道线距离进行距离变换，例如，distance在新的左右车道线距离为(width/2-α，width/2+α)时，则输出距离变换后的新的左右车道线距离＝width/2；当新的左右车道线距离在(0，width/2-α)时，则输出距离变换后的新的左右车道线距离为distance*width/(width-2α)；当新的左右车道线距离在(width/2+α，width)时，则输出距离变换后的新的左右车道线距离为(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2。需要说明的是，本技术实施例在算出其左右车道线的距离后，车道的左左线或右右线可以直接在左线或者右线上加width，从而得到车道的左左线或右右线，进而可以解决车道线的抖动问题。
52.可选地，上述变换算法仅为示例性的，本技术实施例也可以选择多梯度算法或者其他变换算法，在此不做具体限定。算出其左右车道线的距离后，左左线或右右线可以直接在左线或者右线上加width。
53.进一步地，在本技术的一个实施例中，上述的车道线的优化方法，还包括：获取优化后的所有的车道线的类型；过滤掉所有的车道线的类型中不满足预设过滤条件的车道线。
54.其中，预设过滤条件可以为在行车过程中，偶尔出现的车辆目标或车道线类型的误识别情况。
55.具体地，本技术实施例根据距离变换后的新的左右车道线距离优化所有的车道线后，获取优化后的所有的车道线的类型，对优化后的所有车道线类型进行过滤输出，并过滤掉所有车道线类型中偶尔会出现误识别情况的车道线，以减轻车道线类型的跳变。
56.根据本技术实施例提出的车道线的优化方法，通过获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标，并根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线，然后基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并进行距离变换，从而根据距离变换后新的左右车道线距离优化所有的车道线，通过对车道线的优化算法及目标和车道线的相互抑制算法，从而能够处理车道线的抖动并对车辆目标或车道线的误识别进行修正。
57.其次参照附图描述根据本技术实施例提出的车道线的优化装置。
58.图3是本技术实施例的车道线的优化装置的方框示意图。
59.如图3所示，该车道线的优化装置10包括：获取模块100、修正模块200和优化模块300。
60.其中，获取模块100，用于获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标；
61.修正模块200，用于根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线；以及
62.优化模块300，用于在将至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对新的左右车道线距离进行距离变换后，根据距离变换后的新的左右车道线距离优化所有的车道线。
63.进一步地，在本技术的一个实施例中，优化模块300，包括：
64.距离变换单元，用于基于预设的梯形变换算法，对新的左右车道线距离进行距离变换，其中，预设的梯形变换算法为：
65.在新的左右车道线距离为(0，width/2-α)时，距离变换后的新的左右车道线距离＝distance*width/(width-2α)；
66.距离为(width/2-α，width/2+α)时，距离变换后的新的左右车道线距离＝width/2；
67.在新的左右车道线距离为(width/2+α，width)时，距离变换后的新的左右车道线距离＝(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2；
68.其中，distance为距离，width为车道的标准宽度，α为标定制。
69.进一步地，在本技术的一个实施例中，在获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标之后，所示获取模块100，还包括：
70.剔除单元，用于剔除掉多个车辆目标中不满足预设条件的车辆目标。
71.进一步地，在本技术的一个实施例中，预设条件为多个车辆目标处于至少一个车道的最左侧车道线和最右侧车道线之间。
72.进一步地，在本技术的一个实施例中，上述的车道线的优化装置10，还包括：
73.获取单元，用于获取优化后的所有的车道线的类型；
74.过滤单元，用于过滤掉所有的车道线的类型中不满足预设过滤条件的车道线。
75.根据本技术实施例提出的车道线的优化装置，通过获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标，并根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线，然后基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并进行距离变换，从而根据距离变换后新的左右车道线距离优化所有的车道线，通过对车道线的优化算法及目标和车道线的相互抑制算法，从而能够处理车道线的抖动并对车辆目标或车道线的误识别进行修正。
76.图4为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
77.存储器401、处理器402及存储在存储器401上并可在处理器402上运行的计算机程序。
78.处理器402执行程序时实现上述实施例中提供的车道线的优化方法。
79.进一步地，电子设备还包括：
80.通信接口403，用于存储器401和处理器402之间的通信。
81.存储器401，用于存放可在处理器402上运行的计算机程序。
82.存储器401可能包含高速ram(random access memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。
83.如果存储器401、处理器402和通信接口403独立实现，则通信接口403、存储器401和处理器402可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component，外部设备互连)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
84.可选的，在具体实现上，如果存储器401、处理器402及通信接口403，集成在一块芯片上实现，则存储器401、处理器402及通信接口403可以通过内部接口完成相互间的通信。
85.处理器402可能是一个cpu(central processing unit，中央处理器)，或者是asic
(application specific integrated circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
86.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车道线的优化方法。
87.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
88.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
89.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
90.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。
91.本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
92.尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种车道线的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标；根据所述至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐所述至少一个车道的车道线；以及在将所述至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对所述新的左右车道线距离进行距离变换后，根据距离变换后的所述新的左右车道线距离优化所有的车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述新的左右车道线距离进行距离变换，包括：基于预设的梯形变换算法，对所述新的左右车道线距离进行距离变换，其中，所述预设的梯形变换算法为：在所述新的左右车道线距离为(0，width/2-α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝distance*width/(width-2α)；在所述新的左右车道线距离为(width/2-α，width/2+α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝width/2；在所述新的左右车道线距离为(width/2+α，width)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2；其中，distance为距离，width为车道的标准宽度，α为标定制。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述至少一个车道的车道线和多个车辆目标之后，还包括：剔除掉所述多个车辆目标中不满足预设条件的车辆目标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设条件为所述多个车辆目标处于所述至少一个车道的最左侧车道线和最右侧车道线之间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取优化后的所有的车道线的类型；过滤掉所述所有的车道线的类型中不满足预设过滤条件的车道线。6.一种车道线的优化装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标；修正模块，用于根据所述至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐所述至少一个车道的车道线；以及优化模块，用于在将所述至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对所述新的左右车道线距离进行距离变换后，根据距离变换后的所述新的左右车道线距离优化所有的车道线。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述优化模块，包括：距离变换单元，用于基于预设的梯形变换算法，对所述新的左右车道线距离进行距离变换，其中，所述预设的梯形变换算法为：在所述新的左右车道线距离为(0，width/2-α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝distance*width/(width-2α)；
距离为(width/2-α，width/2+α)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝width/2；在所述新的左右车道线距离为(width/2+α，width)时，距离变换后的所述新的左右车道线距离＝(distance-width/2-α)*width/(1-2α)+width/2；其中，distance为距离，width为车道的标准宽度，α为标定制。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在获取所述至少一个车道的车道线和多个车辆目标之后，所示获取模块，还包括：剔除单元，用于剔除掉所述多个车辆目标中不满足预设条件的车辆目标。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的车道线的优化方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的车道线的优化方法。

技术总结
本申请涉及智能车辆技术领域，特别涉及一种车道线的优化方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取至少一个车道的车道线和多个车辆目标；根据至少一个车道的车道线类型和每个车辆目标至各个车道线的距离，抑制或补齐至少一个车道的车道线；在将至少一个车道的车道线抑制或补齐后，基于预设的车道标准宽度，对当前车辆所处的车道进行等比压缩，得到新的左右车道线距离，并对新的左右车道线距离进行距离变换后，根据距离变换后的新的左右车道线距离优化所有的车道线。根据本申请实施例的车道线的优化方法，设计了车道线的优化算法及车辆目标和车道线的相互抑制算法，从而能够处理车道线的抖动问题并对车辆目标或车道线的误识别进行修正。识别进行修正。识别进行修正。


技术研发人员：李佳 邓杰
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2023.02.24
技术公布日：2023/6/26