本技術(shù)涉及車輛領(lǐng)域，并且更具體地，涉及車輛領(lǐng)域中一種車道識別方法、裝置、車輛和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著車輛自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，車輛需要確定當前車輛所處的車道以進行車道規(guī)劃。在一定等級的車道上存在主路車道和輔路車道，由于主路和輔路在行駛速度和道路屬性上存在差異，因此為保障行車安全需要準確識別車輛當前所處的車道。

2、相關(guān)技術(shù)中，通過導航系統(tǒng)識別車輛所處的道路，但是導航系統(tǒng)依賴于高精度的地圖數(shù)據(jù)，若地圖數(shù)據(jù)沒有及時更新，導航系統(tǒng)會出現(xiàn)識別車道錯誤的問題，從而為用戶帶來行車安全隱患。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供了一種車道識別方法、裝置、車輛和存儲介質(zhì)，該方法能夠基于目標車道數(shù)量以及地圖信息中的至少兩個道路類型，確定目標車輛當前所處道路的道路類型，導航系統(tǒng)錯誤提示目標車輛當前所處道路的道路類型，為用戶帶來更好的駕駛體驗。

2、第一方面，提供了一種車道識別方法，該方法包括：

3、獲取目標車輛前方的車道圖像；

4、基于車道圖像，確定目標車輛所在道路前方的目標車道數(shù)量；

5、在目標車輛所在位置存在至少兩個候選道路類型的道路的情況下，基于目標車道數(shù)量以及地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量，從至少兩個候選道路類型中確定目標車輛所在道路的道路類型，不同的候選道路類型對應(yīng)于不同的參考車道數(shù)量。

6、通過上述方案，獲取目標車輛前方的車道圖像，基于該車道圖像，確定目標車輛所在道路前方的目標車道數(shù)量，由于不同道路類型對應(yīng)的交通規(guī)則不同，因此為保障目標車輛安全行駛，需要確定目標車輛當前所處的道路類型。在目標車輛所在位置存在至少兩個候選道路類型的道路的情況下，基于目標車道數(shù)量以及地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量，從至少兩個候選道路類型中確定目標車輛所在道路的道路類型，不同的候選道路類型對應(yīng)于不同的參考車道數(shù)量。也即是，在目標車道數(shù)量與地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量相同的情況下，從至少兩個候選道路類型中確定目標車輛所在道路的道路類型，從而使得目標車輛確定當前所處道路的道路類型，避免導航系統(tǒng)錯誤提示目標車輛當前所處道路的道路類型，為用戶帶來更好的駕駛體驗。

7、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，將車道圖像輸入至車道線檢測模型，得到車道圖像中車道線的車道線數(shù)量；

8、將車道圖像輸入至車道線分類模型，得到車道圖像中各個車道線對應(yīng)的車道線類別；

9、基于車道圖像中車道線數(shù)量以及各個車道線對應(yīng)的車道線類別確定目標車道數(shù)量。

10、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，將車道圖像輸入至車道線分類模型，通過車道線分類模型，基于車道圖像中的車道線數(shù)量和各個車道線的坐標，將車道圖像分割為預設(shè)數(shù)量的局部車道圖像，預設(shè)數(shù)量與車道圖像中的車道線數(shù)量相同，局部車道圖像為車道圖像中各個車道線對應(yīng)的圖像；

11、通過車道線分類模型，確定各個局部車道圖像中車道線對應(yīng)的車道線類別。

12、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，通過車道線分類模型，對各個局部車道圖像進行圖像特征提取，得到各個局部車道圖像的圖像特征；

13、將各個局部車道圖像的圖像特征映射到各個候選車道線類別對應(yīng)的概率；

14、對于多個局部車道圖像中的任一局部車道圖像，將各個候選車道線類別中概率最高的候選車道線類別確定為局部車道圖像中車道線對應(yīng)的車道線類別。

15、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，確定各個局部車道圖像中是否存在未被識別出車道線類別的局部車道圖像；

16、在存在未被識別出車道線類別的局部車道圖像的情況下，對未被識別出車道線類別的局部圖像進行數(shù)據(jù)增強處理；

17、將進行數(shù)據(jù)增強處理后的局部車道圖像輸入至車道分類模型；

18、通過車道線分類模型，對未被識別出車道線類別的局部車道圖像中的車道線進行識別，得到局部車道圖像中車道線對應(yīng)的車道線類別。

19、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，確定車道圖像中是否存在參考車道線，參考車道線用于指示車道線為車道邊界；

20、在車道圖像中存在至少兩個參考車道線的情況下，基于至少兩個參考車道線對應(yīng)的車道線次序之差確定參考車道線之間的參考車道線數(shù)量；

21、基于參考車道之間的參考車道線數(shù)量確定目標車道數(shù)量。

22、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，確定車道圖像中車頭位置以左的各個車道線中是否存在第一參考車道線，第一參考車道線為車頭位置以左的第一個邊界車道線；

23、在車道圖像中車頭位置以左的各個車道線中存在第一參考車道線的情況下，確定車道圖像中車頭位置以右的各個車道線中是否存在第二參考車道線，第二參考車道線為車頭位置以右的第一個邊界車道線；

24、在車道圖像中存在至少兩個參考車道線的情況下，基于至少兩個參考車道線對應(yīng)的車道線次序之差確定參考車道線之間的車道線數(shù)量，包括：

25、在車道圖像中車頭位置以右的各個車道線中存在第二參考車道線的情況下，將第一參考車道線對應(yīng)的車道線次序與第二參考車道線對應(yīng)的車道線次序之間的差值確定為參考車道線之間的參考車道線數(shù)量。

26、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，在車道圖像中不存在參考車道線的情況下，將車道圖像中的車道線數(shù)量減一，得到參考車道線數(shù)量。

27、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，在目標車道數(shù)量與地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量中的任一個參考車道數(shù)量相等的情況下，從至少兩個候選道路類型中確定目標車輛所在道路的道路類型。

28、結(jié)合第一方面，地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量包括主路車道數(shù)量和輔路車道數(shù)量，候選道路類型包括主路車道和輔路車道，在某些可能的實施方式中，在目標車道數(shù)量與地圖信息中的主路車道數(shù)量相等的情況下，確定目標車輛所在道路的道路類型為主路車道；

29、或者，在目標車道數(shù)量與地圖信息中的輔路車道數(shù)量相等的情況下，確定目標車輛所在道路的道路類型為輔路車道。

30、結(jié)合第一方面，候選道路類型包括主路車道和輔路車道，在某些可能的實施方式中，在目標車道數(shù)量與地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量中的任一個參考車道數(shù)量相等的情況下，確定車道圖像中的目標車道線類別，目標車道線類別為目標車輛當前所在道路的車道線類別；

31、在目標車道線類別與地圖信息中的車道線類別相同的情況下，從至少兩個候選道路類型中確定目標車輛所在道路的道路類型。

32、結(jié)合第一方面，在某些可能的實施方式中，獲取車道圖像中各個車道線的坐標和目標車輛所在道路的位置信息；

33、基于車道圖像中各個車道線的坐標和目標車輛所在道路的位置信息，確定目標車輛所在道路的車道線坐標；

34、基于車道圖像中各個車道線對應(yīng)的車道線類別與目標車輛所在道路的車道線坐標，確定目標車道線類別。

35、結(jié)合第一方面，地圖信息中還包括至少兩個參考車道數(shù)量對應(yīng)的至少兩個參考車道線類別，在某些可能的實施方式中，在目標車道線類別與地圖信息中的主路車道線類別相同的情況下，確定目標車輛所在道路的道路類型為主路車道；

36、或者，在目標車道數(shù)量與地圖信息中的輔路車道線類別相同的情況下，確定目標車輛所在道路的道路類型為輔路車道。

37、第二方面，提供了一種車道識別裝置，該裝置包括：

38、獲取模塊，用于獲取目標車輛前方的車道圖像；

39、確定目標車道數(shù)量模塊，用于基于車道圖像，確定目標車輛所在道路前方的目標車道數(shù)量；

40、確定道路類型模塊，用于在目標車輛所在位置存在至少兩個候選道路類型的道路的情況下，基于目標車道數(shù)量以及地圖信息中的至少兩個參考車道數(shù)量，從至少兩個候選道路類型中確定目標車輛所在道路的道路類型，不同的候選道路類型對應(yīng)于不同的參考車道數(shù)量。

41、第三方面，提供了一種車輛，包括存儲器和處理器。該存儲器用于存儲可執(zhí)行程序代碼，該處理器用于從存儲器中調(diào)用并運行該可執(zhí)行程序代碼，使得該車輛執(zhí)行上述車道識別方法所執(zhí)行的方法。

42、第四方面，提供了一種計算機程序產(chǎn)品，該計算機程序產(chǎn)品包括：計算機程序代碼，當該計算機程序代碼在計算機上運行時，使得該計算機執(zhí)行上述車道識別方法所執(zhí)行的方法。

43、第五方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，該計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序代碼，當該計算機程序代碼在計算機上運行時，使得該計算機執(zhí)行上述車道識別方法所執(zhí)行的方法。