车道线生成方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术和人工智能技术领域，尤其涉及一种车道线生成方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.自动驾驶技术包括通过视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车所采集的地图)对前方道路进行导航。实践中发现，如果前方道路中缺少侧边车道线（如左侧车道线、右侧车道线），容易导致导航出现错误，进而，导致用户无法高效率地到达目的地址。可见，在自动驾驶场景中，车道线作为重要的静态语义信息，对车辆导航具有意义重大。
3.目前，主要是通过人工方式向缺少侧边车道线的道路中，添加侧边车道线，由于受主观因素的影响，这种生成侧边车道线的方法的准确度以及效率均比较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种车道线生成方法、装置、设备及存储介质，能够提高生成侧边车道线的准确度以及效率。
5.本技术实施例一方面提供一种车道线生成方法，包括：获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
6.本技术实施例一方面提供一种车道线生成装置，包括：获取模块，用于获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；确定模块，用于根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；提取模块，用于从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；所述确定模块，还用于根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；生成模块，用于根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
7.本技术一方面提供了一种计算机设备，包括：处理器及存储器；
其中，上述存储器用于存储计算机程序，上述处理器用于调用上述计算机程序，以执行如下步骤：获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
8.本技术实施例一方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序包括程序指令，上述程序指令当被处理器执行时，以执行如下步骤：获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
9.本技术实施例一方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法的步骤：获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
10.本技术中，计算机设备可以获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线，第一路段与第二路段之间具有相邻关系，第二路段未包含实际侧边车道线，即第二路段未缺乏侧边车道线的路段；然后，通过第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的宽度信息，从第二路段的中心车道线上提取用于反映第二路段的中心线的轮廓的中心位置点。由于第二路段的侧边车道线与第二路段的中心车道线具有相似性，也即第二路段的侧边车道线的轮廓与第二路段的中心车道线的轮廓具有相似性；因此，可通过中心位置点和第二路段的宽度确定用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的侧边位置点，基于该侧边位置点生成第二路段的虚拟侧边车道线。可见，本技术中可根据第二路段的中心车道线上的中
心位置点和第二路段的宽度信息，自动生成第二路段的虚拟侧边车道线，生成虚拟侧边车道线的过程，不需要人工参与，提高生成侧边车道线的准确度以及效率。本方案可应用于自动驾驶、辅助驾驶等场景中，根据虚拟侧边车道线，能够为车辆提供准确地导航信息。
附图说明
11.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.图1是本技术提供的一种车道线生成系统的架构示意图；图2是本技术提供的一种车道线生成系统中的服务器生成虚拟侧边车道线的场景意图；图3是本技术提供的第一种车道线生成方法的流程示意图；图4是本技术提供的一种根据第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的路段宽度的场景示意图；图5是本技术提供的第二种车道线生成方法的流程意图；图6是本技术提供的一种获取用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点的场景示意图；图7是本技术提供的第一种对候选侧边车道线进行平滑处理的流程示意图；图8是本技术提供的第二种对候选侧边车道线进行平滑处理的场景示意图；图9是本技术提供的一种在对中心位置点进行加密处理后，生成虚拟侧边车道线的场景示意图；图10是本技术实施例提供的一种车道线生成装置的结构示意图；图11是本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
13.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
14.本技术主要用于虚拟路段，虚拟路段可以是指只有中心车道线，而缺乏侧边车道线的路段。在一个实施例中，虚拟路段可以是指路段中实际（即线下）只标注有中心车道线，而该路段中实际未标注侧边车道线，且包含该路段的地图中（即线上）也未标注该路段的侧边车道线。在另一个实施例中，虚拟路段可以是指路段中实际标注有中心车道线和侧边车道线，但包含该路段的地图中未标注该路段的侧边车道线。此处缺乏侧边车道线可以是指如下三种情况中的任意种情况：a、缺乏左侧车道线，b、缺乏右侧车道线，c、缺乏左侧车道线和右侧车道线。
15.此处的地图可以是指包括路段的车道线的地图，如，该地图可以是指服务于自动驾驶系统的高精地图。高精地图也称自动驾驶地图、高分辨率地图，是面向自动驾驶汽车的
一种新的地图数据范式。高精地图绝对位置精度接近1m，相对位置精度在厘米级别，能够达到10
‑
20cm。准确和全面地表征道路特征（如车道线特征），并要求更高的实时性，是高精地图最显著的特征。此外，高精地图记录驾驶行为的具体细节，包括典型驾驶行为、最佳加速点及刹车点、路况复杂程度、以及对不同路段信号接收情况的标注等。
16.在自动驾驶应用场景中，通常是根据路段的车道线为车辆提供导航，因此，如果路段缺乏侧边车道线，容易导致导航出现错误。基于此，本技术中提供一种车道线生成方法，在该方法中，首先，获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；第一路段与第二路段之间具有相邻关系，第一路段是指具有实际侧边车道线的路段，第二路段是指不具有实际侧边车道线的路段，实际侧边车道线是指在线下的第二路段中实际存在的侧边线。然后，根据第一路段的实际侧边车道线确定该第二路段的宽度信息，利用人工智能中的机器学习技术从第二路段的中心车道线上，提取用于反映中心车道线的轮廓的中心位置点，并根据该中心位置点以及第二路段的宽度信息，确定用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。通过这些侧边位置点生成第二路段的虚拟侧边车道线；此处虚拟侧边车道线可是指在线下的第二路段中缺少的，且被添加在线上（网络中）的第二路段中的侧边车道线。可见，本技术中可根据第二路段的中心车道线上的中心位置点和第二路段的宽度信息，自动生成第二路段的虚拟侧边车道线，生成虚拟侧边车道线的过程，不需要人工参与，提高生成侧边车道线的准确度以及效率。在生成路段的侧边虚拟车道线后，将该虚拟侧边车道线标注在包括第二路段的高精地图中，得到标注后的高精地图，将该标注后的搞精地图发送至即将行驶或已行驶在第二路段上的车辆，以便车辆可以根据标注后的高精地图实现导航，提高导航的准确度，并有利于实现自动驾驶或辅助驾驶。
17.上述人工智能(artificial intelligence,ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
18.人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、自动驾驶、智慧交通等几大方向。
19.机器学习(machine learning,ml)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教学习等技术。
20.为了便于更清楚理解本技术，首先介绍实现本技术的车道线生成方法的车道线生成系统，如图1所示，车道线生成系统中包括如图1所示，该车道线生成系统中包括服务器10和车辆集群，车辆集群可以包括一个或者多个车辆，这里将不对车辆的数量进行限制。如图
1所示，车辆集群具体可以包括车辆1、车辆2、
…
、车辆n；可以理解的是，每个车辆中都具有终端，该终端可以是指车载终端。如此处车辆1可以具有车载终端1，车辆2可以具有车载终端2，
……
，车辆n可以具有车载终端n。如图1所示，车辆1、车辆2、车辆3、
…
、车辆n中的车载终端均可以与服务器10进行网络连接，以便于每个车辆中的车载终端均可以通过网络连接与服务器10之间进行数据交互。
21.其中，服务器10可以是指交通管理设备，如道路管理设备，用于获取第二路段的侧边车道线，并将第二路段的侧边车道线标注在包括第二路段的地图中，得到标注后的地图，并将该标注后的地图发送至各个车辆的车载终端。各个车辆的车载终端用于根据标注后的地图规划车辆的行驶路线。
22.其中，服务器可以是独立的一个物理服务器，也可以是至少两个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络（content delivery network，cdn）、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。车载终端具体可以是指具有车载功能的智能手机、智能音箱、有屏音箱、智能手表等等，但并不局限于此。各个车载终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，同时，车载终端以及服务器的数量可以为一个或至少两个，本技术在此不做限制。
23.基于图1所示的车道线生成系统可实现本技术中的车道线生成方法，如图2所示，该车道线生成方法可以包括如下步骤s1~s4：s1、服务器获取第二路段的中心车道线上的中心位置点。如图2中，第一路段包括第一直行路段和第二直行路段，第二路段分别与第一直行路段、第二直行路段之间具有相邻关系，第一直行路段位于第二路段的入口位置处，第二直行路段位于第二路段的出口位置处。第一直行路段、第二直行路段均包含实际侧边车道线，如图2中，第一直行路段、第二直行路段处的实线部分为实际侧边车道线。第二路段处的虚线部分为第二路段的中心车道线，服务器可以从第二路段的中心车道线上，随机提取用于反映该第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点，该中心位置点的数量为多个。s2、加密中心位置点。在服务器获取到中心位置点后，获取相邻位置点之间的距离，如果相邻中心位置点之间的距离大于距离阈值，表明获取到的中心位置点过度稀疏，容易导致虚拟侧边车道线过度平滑，因此，需要对中心位置点进行加密，即从第二路段的中心车道线上获取更多中心位置点。s3、生成侧边位置点。服务器可以根据第一直行路段的路段宽度和第二直行路段的路段宽度确定第二路段的路段宽度，根据第二路段的路段宽度直接平移中心位置点，得到用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；或者，根据中心位置点生成方向矢量，通过对方向矢量进行平移以及旋转操作等，得到用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。s4对候选侧边车道线进行平滑处理。在服务器获取到侧边位置点后，可以按照各个侧边位置点的位置信息，依次连接各个侧边位置点，得到候选侧边车道线，由于候选侧边车道线存在平滑度比较低的问题，因此，需要对候选侧边车道信息平滑处理，得到第二路段的虚拟侧边车道线。如图2中，在第二路段中，与第一直行路段、第二直行路段的实际侧边车道线相连接的虚线部分为第二路段的虚拟侧边车道线。进一步，服务器可以将该虚拟侧边车道线标注在包括第二路段的地图中，得到标注后的地图，将该标注后的地图发送至即将行驶或行驶在第二路段上的车辆，以便车辆可以根据标注后的地图实现导航，提高导航的准确度。
24.进一步地，请参见图3，是本技术实施例提供的一种车道线生成方法的流程示意图。如图3所示，该方法可由图1中的终端来执行，也可以由图1中的服务器来执行，还可以由图1中的终端和服务器共同执行，本技术中用于执行该方法的设备可以统称为计算机设备。其中，该车道线生成方法可以包括如下步骤s101~s105：s101、获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；该第二路段与该第一路段之间具有相邻关系，该第二路段未包含实际侧边车道线。
25.本技术中，计算机设备可以从包括第一路段和第二路段的图像数据中，获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；或者，计算机设备可以从包括第一路段的和第二路段的地图中，获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线。该第二路段与该第一路段之间具有相邻关系，第一路段包含实际侧边车道线，该第二路段未包含实际侧边车道线。
26.s102、根据该第一路段的实际侧边车道线，确定该第二路段的宽度信息。
27.s103、从该第二路段的中心车道线上，提取用于反映该第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点。
28.在步骤s102~s103中，计算机设备可以根据该第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的出口宽度和入口宽度，根据第二路段的出口宽度和入口宽度，确定第二路段的宽度信息。然后，计算机设备可以按照限制距离从该第二路段的中心车道上，提取用于反映该第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点。限制距离是中心位置点之间允许间隔的最大距离、最小距离、或者最大距离和最小距离，该限制距离可以根据应用场景动态确定的，如该限制距离可以是根据第二路段的路段属性信息确定的，第二路段的路段属性信息包括第二路段的宽度、长度、角度等信息。或者，限制距离可以根据用户的需求确定的。此处第二路段的中心车道线可以是指位于第二路段的中间位置的车道线，即第二路段的中心车道线位于第二路段的虚拟左右两侧车道线的中间位置，也即第二路段的虚拟左侧车道线与第二路段的中心车道线之间的距离，与第二路段的虚拟右侧车道线与第二路段的中心车道线之间的距离相同；第二路段的中心车道线的轮廓可以是指第二路段的中心车道线的角度。
29.具体的，计算机设备可以通过如下两种方式中任一种或两种组合方式来获取第二路段的宽度信息。
30.方式一，当第一路段的数量为1，如第一路段为位于第二路段的入口位置处的直行路段，或者，第一路段为位于第二路段的出口位置处的直行路段。计算机设备可以根据第一路段的虚拟左侧车道线和右侧车道线之间的距离确定第一路段的路段宽度，将第一路段的路段宽度作为第二路段的路段宽度，并生成第二路段的宽度信息。
31.方式二：当第一路段的数量为2，如第一路段包括位于第二路段的入口位置处的第一直行路段，以及位于第二路段的出口位置处的第二直行路段。计算机设备可以根据所述第一直行路段的实际侧边车道线确定所述第一直行路段的路段宽度，根据所述第二直行路段的实际侧边车道线确定所述第二直行路段的路段宽度；对该第一直行路段的路段宽度和该第二直行路段的路段宽度进行平均化处理，得到平均路段宽度；根据该平均路段宽度生成该第二路段的宽度信息。
32.在方式二中，计算机设备可以根据第一直行路段的虚拟左侧车道线和右侧车道线之间的距离确定第一直行路段的路段宽度，根据第二直行路段的虚拟左侧车道线和右侧车
道线之间的距离确定第二直行路段的路段宽度。然后，采用平均算法对该第一直行路段的路段宽度和该第二直行路段的路段宽度进行平均化处理，得到平均路段宽度，将该平均路段宽度作为第二路段的路段宽度，生成该第二路段的宽度信息。也就是说，通过对第二路段的入口处的路段宽度和出口处的路段宽度进行平均化处理，来获取第二路段的路段宽度，可以提高第二路段的路段宽度的准确度。
33.例如，如图4所示，第一路段包括第一直行路段和第二直行路段，第二路段分别与第一直行路段、第二直行路段之间具有相邻关系，第一直行路段位于第二路段的入口位置处，第二直行路段位于第二路段的出口位置处。第一直行路段、第二直行路段均包含实际侧边车道线，如图2中，第一直行路段、第二直行路段处的实线部分为实际侧边车道线。计算机设备可以分别从第一直行路段的实际左侧车道线、实际右侧车道线上取位置点u、t，位置点u与t的连线与第一直行路段的中心车道线垂直；并从第一直行路段的实际左侧车道线、实际右侧车道线上取位置点r、s，位置点r与s的连线与第二直行路段的中心车道线垂直。进一步，可以获取位置点u与t之间的距离，将位置点u与t之间的距离作为第一直行路段的路段宽度；可以获取位置点r与s之间的距离，将位置点r与s之间的距离作为第二直行路段的路段宽度。然后，可以对第一直行路段的路段宽度和第二直行路段的路段宽度进行平均化处理，得到平均路段宽度，将该平均路段宽度作为第二路段的路段宽度。例如，第二路段的路段宽度可以通过如下公式（1）计算得到：其中，公式（1）的w表示第二路段的路段宽度，表示第一直行路段的路段宽度，表示第二直行路段的路段宽度。
34.s104、根据该中心位置点和该第二路段的宽度信息，确定用于反映该第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
35.s105、根据该侧边位置点生成该第二路段的虚拟侧边车道线。
36.在步骤s104~s105中，由于第二路段的虚拟侧边车道线与第二路段的中心车道线之间具有相似性，即第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓与第二路段的中心车道线的轮廓之间具有相似性，因此，计算机设备可以根据中心位置点和第二路段的宽度信息确定第二路段的虚拟侧边车道线。具体的，计算机设备可以根据该中心位置点和该第二路段的宽度信息，确定用于反映该第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；此处侧边位置点包括左侧位置点和右侧位置点，左侧位置点是指用于反映该第二路段的虚拟左侧车道线的轮廓，右侧位置点是指用于反映该第二路段的虚拟右侧车道线的轮廓。进一步，计算机设备可以根据左侧位置点生成该第二路段的虚拟左侧车道线，并根据右侧位置点生成该第二路段的虚拟右侧车道线。
37.可选的，此处的计算机设备为道路的集中管理设备，由该集中管理设备将第二路段的虚拟侧边车道线后，获取包括该第二路段的地图，将该第二路段的虚拟侧边车道线标注在该地图中，得到标注后的地图，然后，可以将该标注后的地图发送给行驶在该第二路段中的车辆；以便车辆可以根据标注后的地图实现导航，提高导航的准确度；同时，由集中管
理设备将标注后的地图分发至各个车辆，不需要各个车辆独自获取第二路段的虚拟车道线，避免资源浪费，并提高车辆行驶速度。
38.需要说明的是，为了便于区分，计算机设备可以按照目标标注方式将该第二路段的虚拟侧边车道线标注在该地图中，得到标注后的地图，该目标标注方式可以是指与第一路段的实际侧边车道线的标注方式不同的标注方式，目标标注方式包括车道线颜色、车道线的粗细、车道线的类型（如实线或虚线等）等等。
39.本技术中，计算机设备可以获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线，第一路段与第二路段之间具有相邻关系，第二路段未包含实际侧边车道线，即第二路段未缺乏侧边车道线的路段；然后，通过第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的宽度信息，从第二路段的中心车道线上提取用于反映第二路段的中心线的轮廓的中心位置点。由于第二路段的侧边车道线与第二路段的中心车道线具有相似性，也即第二路段的侧边车道线的轮廓与第二路段的中心车道线的轮廓具有相似性；因此，可通过中心位置点和第二路段的宽度确定用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的侧边位置点，基于该侧边位置点生成第二路段的虚拟侧边车道线。可见，本技术中可根据第二路段的中心车道线上的中心位置点和第二路段的宽度信息，自动生成第二路段的虚拟侧边车道线，生成虚拟侧边车道线的过程，不需要人工参与，提高生成侧边车道线的准确度以及效率。本方案可应用于自动驾驶、辅助驾驶等场景中，根据虚拟侧边车道线，能够为车辆提供准确地导航信息。
40.进一步地，请参见图5，是本技术实施例提供的一种车道线生成方法的流程示意图。如图5所示，该方法可由图1中的终端来执行，也可以由图1中的服务器来执行，还可以由图1中的终端和服务器共同执行，本技术中用于执行该方法的设备可以统称为计算机设备。其中，该车道线生成方法可以包括如下步骤s201~s207：s201、获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；该第二路段与该第一路段之间具有相邻关系，该第二路段未包含实际侧边车道线。
41.s202、根据该第一路段的实际侧边车道线，确定该第二路段的宽度信息。
42.本技术中，第一路段的实际侧边车道线包括实际左侧车道线和实际右侧车道线，可以获取实际左侧车道线与实际右侧车道线之间的距离，将实际左侧车道线与实际右侧车道线之间的距离确定为第一路段的路段宽度。由于具有相邻关系的路段之间的路段宽度相等或近似相等，因此，计算机设备可以根据第一路段的路段宽度确定第二路段的路段宽度，根据第二路段的路段宽度生成第二路段的宽度信息。
43.s203、从该第二路段的中心车道线上，提取用于反映该第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点。
44.可选的，如果从第二路段的中心车道线上提取的中心位置点过度稀疏，会使侧边位置点过度稀疏，进而，容易导致虚拟侧边车道线过度平滑，即使虚拟侧边车道线失真；如果从第二路段的中心车道线上提取的中心位置点过度密集，会使侧边位置点过度密集，进而，容易导致获取虚拟侧边车道线失败，且需要消耗过多资源。因此，计算机设备可以根据第二路段的路段属性信息，从第二路段的中心车道线上提取中心位置点，具体的，计算机设备可以获取该第二路段的路段属性信息，此处第二路段的路段属性信息包括第二路段的宽度、第二路段的长度（即中心车道线的长度）、角度的一种或多种，第二路段通常为转弯路段，第二路段的角度可以称为第二路段的转弯角度。进一步，可以根据该第二路段的路段属
性信息确定中心位置点之间的限制距离，该限制距离是指中心位置点之间的允许间隔的最大距离、最小距离、或者最大距离和最小距离。然后，按照该限制距离从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映该中心车道线的轮廓的中心位置点；该中心位置点中的相邻中心位置点之间的距离小于所述限制距离。通过根据限制距离从第二路段的中心车道线上提取中心位置点，可有效避免获取的中心位置点过度稀疏或过度密集，提高获取中心位置点的准确度，并避免中心位置点固定密集，导致资源浪费的问题。
45.需要说明的是，当限制距离包括最大距离时，中心位置点中具有相邻关系的中心位置点之间的距离小于最大距离；当限制距离包括最小距离时，中心位置点中具有相邻关系的中心位置点之间的距离大于最小距离；当限制距离包括最大距离和最小距离时，中心位置点中具有相邻关系的中心位置点之间的距离小于最大距离，且大于最小距离。
46.需要说明的是，限制距离可以是目标距离获取模型对第二路段的路段属性信息进行识别得到的，该目标距离获取模型是采用大量样本路段的路段属性信息和标注限制距离对候选距离获取模型训练得到的，该标注限制距离可以是指人工对样本路段的路段属性信息进行分析得到最优限制距离。该目标距离获取模型的生成过程包括：计算机设备可以获取样本路段的路段属性信息和标注限制距离，采用候选距离获取模型对样本路段的路段属性信息进行预测，得到预测限制距离。根据该距离限制距离和标注限制距离确定该候选距离获取模型的距离预测误差，如果该距离预测误差处于收敛状态，表明预测限制距离与标注限制距离相似或相同，即候选距离获取模型的预测准确度比较高，可将该候选距离获取模型作为目标距离获取模型。如果该距离预测误差未处于收敛状态，表明预测限制距离与标注限制距离之间的差异比较大，即候选距离获取模型的预测准确度比较低，可根据该距离预测误差对候选距离获取模型进行调整，得到目标距离获取模型。
47.s204、根据该中心位置点和该第二路段的宽度信息，确定用于反映该第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
48.可选的，所述中心位置点包括第一中心位置点、第二中心位置点以及第三中心位置点；所述第一中心位置点与所述第二中心位置点之间具有相邻关系，所述第二中心位置点与所述第三中心位置点之间具有相邻关系；上述根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点，包括：获取用于反映所述第一中心位置点到所述第二中心位置点的方向的第一方向矢量，以及获取用于反映所述第二中心位置点到所述第三中心位置点的方向的第二方向矢量，对所述第一方向矢量和所述第二方向矢量进行平均化处理，得到第一平均矢量；根据所述第一平均矢量以及所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
49.例如，该第一方向矢量可以是指该第一中心位置点到该第二中心位置点的单位方向矢量，第二方向矢量可以是指第二中心位置点到第三中心位置点的单位方向矢量。第一中心位置点、第二中心位置点、第三中心位置点分别采用字母a、b、c表示，计算机设备可以将向量与a点到b点之间的距离之间的比值作为第一方向矢量，计算机设备可以将向量与b点到c点之间的距离之间的比值作为第二方向矢量，然后，可以对第一方向矢量和第二方向矢量进行平均化处理，得到第一平均矢量。该第一方向矢量、第二方
向矢量，以及第一平均矢量可以采用如下公式（2）表示：其中，分别表示第一方向矢量、第二方向矢量，以及第一平均矢量，在获取到第一平均矢量后，可以对该第一平均矢量进行旋转以及平移等操作，得到用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点，具体的，可包括：获取待确定的虚拟侧边车道线位于所述第二路段的侧边方向，将所述第一平均矢量平移至所述第二中心位置点；在所述第二中心位置点处将所述第一平均矢量向所述侧边方向旋转指定角度，得到第二平均矢量；所述指定角度是根据所述第二路段的中心车道线的轮廓确定的；根据所述第二路段的宽度信息将所述第二平均矢量向所述侧边方向平移，得到用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
50.例如，当需要确定第二路段的虚拟左侧车道线时，计算机设备可以左侧方向作为侧边方向，将该第一平均矢量平移至第二中心位置点，在第二中心位置点处将该第一平均矢量向左侧方向旋转指定角度，得到第二平均矢量。将该第二平均矢量向左侧方向平移指定距离，得到用于反映该第二路段的虚拟左侧车道线的轮廓的一个左侧位置点，重复执行上述步骤，可得到用于反映该第二路段的虚拟左侧车道线的轮廓的多个左侧位置点。同理，当需要确定第二路段的虚拟右侧车道线时，计算机设备可以右侧方向作为侧边方向，将该第一平均矢量平移至第二中心位置点，在第二中心位置点处将该第一平均矢量向右侧方向旋转指定角度，得到第二平均矢量。将该第二平均矢量向右侧方向平移指定距离，得到用于反映该第二路段的虚拟右侧车道线的轮廓的一个右侧位置点，重复执行上述步骤，可得到用于反映该第二路段的虚拟右侧车道线的轮廓的多个右侧位置点。
51.例如，如图6所示，第二路段的中心车道线上包括中心位置点a、b、c、d，计算机设备可以依次遍历第二路段的中心车道线上具有相邻关系的三个中心位置点，首先，遍历中心位置点a、b、c，获取中心位置点a到中心位置点b的单位矢量，获取中心位置点b到中心位置点c的单位矢量，然后，计算对单位矢量和单位矢量进行平均化处理，得到第一平均矢量，将第一平均矢量移动至中心位置点b处，在中心位置点b处将第一单位矢量向左侧方向旋转90度，并将第一单位矢量向左平移w/2的距离，得到左侧位置点f。同理，在中心位置点b处将第一单位矢量向右侧方向旋转90度，并将第一单位矢量向左平移w/2的距离，得到右侧位置点j。进一步，计算机设备可以遍历中心位置点b、c、d，按照重复执行上述步骤，得到左侧位置点j和右侧位置点k。特别地，计算机设备可以将中心位置点a向左平移
w/2的距离，得到左侧位置点e，将中心位置点a向右平移w/2的距离，得到右侧位置点i；同理，将中心位置点d向左平移w/2的距离，得到左侧位置点h，将中心位置点d向右平移w/2的距离，得到右侧位置点l。如图6中，通过上述步骤可得到用于反映第二路段的虚拟左侧车道线的轮廓的左侧位置点e、f、g、h；并可得到用于反映第二路段的虚拟右侧车道线的轮廓的右侧位置点i、j、k、l。
52.s205、获取至少两个侧边位置点的位置信息。
53.s206、根据该至少两个侧边位置点的位置信息，依次连接该至少两个侧边位置点，得到候选侧边车道线。
54.s207、对该候选侧边车道线进行平滑处理，得到该第二路段的虚拟侧边车道线。
55.在步骤s205~s207中，侧边位置点包括左侧位置点和右侧位置点，左侧位置点和右侧位置点的数量均为至少两个，计算机设备可以获取至少两个左侧位置点中各个左侧位置点的位置信息，根据各个左侧位置点的位置信息，依次连接各个左侧位置点，即将具有相邻关系的左侧位置点之间进行连接，得到候选左侧车道线，对该候选左侧车道线进行平滑处理，得到该第二路段的虚拟左侧车道线。同理，计算机设备可以获取至少两个右侧位置点中各个右侧位置点的位置信息，根据各个右侧位置点的位置信息，依次连接各个右侧位置点，即将具有相邻关系的右侧位置点之间进行连接，得到候选右侧车道线，对该候选右侧车道线进行平滑处理，得到该第二路段的虚拟右侧车道线。通过对候选左侧车道线和候选右侧车道线进行平滑处理，有利于提高第二路段的虚拟车道线的平滑度，使第二路段的虚拟侧边车道线更加贴近实际侧边车道线，提高获取侧边车道线的准确度。
56.可选的，计算机设备可以通过目标参数获取模型获取关于候选侧边车道线的平滑处理参数，根据该平滑处理参数对候选侧边车道线进行平滑处理，得到第二路段的虚拟侧边车道线。具体的，采用目标参数获取模型对所述至少两个侧边位置点的位置信息进行识别，得到关于所述候选侧边车道线的平滑处理参数；根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
57.例如，候选侧边车道线包括候选左侧车道线和候选右侧车道线，针对候选左侧车道线，计算机设备可以采用目标参数获取模型对该至少两个左侧位置点的位置信息进行识别，得到关于该候选左侧车道线的第一平滑处理参数；根据第一平滑处理参数对所述候选左侧车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟左侧车道线。同理，计算机设备可以采用目标参数获取模型对该至少两个右侧位置点的位置信息进行识别，得到关于该候选右侧车道线的第二平滑处理参数；根据第二平滑处理参数对所述候选右侧车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟右侧车道线。通过采用人工智能中的机器学习技术，来获取平滑处理参数，有利于提高平滑处理参数的准确度，避免第二路段的虚拟侧边车道线的平滑度比较差的问题，以及避免第二路段的虚拟侧边车道线过度平滑的问题。
58.其中，此处平滑处理参数包括车道线段之间的限制角度、平滑处理的迭代限制次数中的任一个参数或两个参数。
59.可选的，当平滑处理参数包括车道线段之间的限制角度；上述根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：依次遍历所述候选侧边车道线上具有相邻关系的三个侧边位置点，获取所述候选侧边车道线上的第一侧边车道线段和第二侧边车道线段；所述第一侧边车道线段由第一侧边位置点
和所述第四侧边位置点q
i
‑1构成的第四侧边车道线段，以及由所述第四侧边位置点q
i
‑1和所述第三侧边位置点p
i
构成的第五侧边车道线段；若所述第四侧边车道线段的延长线与所述第五侧边车道线段之间的角度小于或等于所述限制角度，也就是说，对于候选侧边车道线上任意具有相邻关系的三个侧边位置点，所对应的延长车道线段与车道线段之间角度均小于或等于限制角度时，结束对候选侧边车道线进行平滑处理，根据所述第四侧边车道线段和所述第五侧边车道线段，生成该第二路段的虚拟侧边车道线。通过车道线段之间的限制角度，来控制结束对候选侧边车道线进行平滑处理的时机，有利于使第二路段的虚拟侧边车道线达到整体平滑的效果，提高第二路段的虚拟侧边车道线的平滑效果，使第二路段的虚拟侧边车道线更贴近实际侧边车道线。
63.控制方式二：通过车道线段之间的迭代限制次数，来控制结束对候选侧边车道线进行平滑处理的时机。具体的，若所述目标角度大于所述限制角度，表明第一侧边车道线段和第二侧边车道线段之间角度不够平滑，因此，可以获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第三侧边位置点p
i
构成的第三侧边车道线段。然后，将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1，获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第四侧边位置点q
i
‑1构成的第四侧边车道线段，以及由所述第四侧边位置点q
i
‑1和所述第三侧边位置点p
i
构成的第五侧边车道线段。当所述候选侧边车道线上的任意具有相邻关系的三个侧边位置点均完成遍历操作时，统计平滑处理的迭代次数；若迭代次数大于该迭代限制次数，则根据该第四侧边车道线段和该第五侧边车道线段，生成该第二路段的虚拟侧边车道线。也就是说，当候选侧边车道线上任意侧边位置点的遍历操作次数均大于迭代限制次数时，结束对候选侧边车道线进行平滑处理，根据所述第四侧边车道线段和所述第五侧边车道线段，生成该第二路段的虚拟侧边车道线。通过平滑处理的迭代限制次数，来控制结束对候选侧边车道线进行平滑处理的时机，有利于使第二路段的虚拟侧边车道线达到整体平滑的效果，提高第二路段的虚拟侧边车道线的平滑效果，使第二路段的虚拟侧边车道线更贴近实际侧边车道线。
64.控制方式三：如图7所示，通过车道线段之间的迭代限制次数和车道线段之间的限制角度，来控制结束对候选侧边车道线进行平滑处理的时机。具体的，可以包括如下步骤s11~s15：s11、若所述目标角度大于所述限制角度，则获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第三侧边位置点p
i
构成的第三侧边车道线段。
65.s12、将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1。
66.s13、获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第四侧边位置点q
i
‑1构成的第四侧边车道线段，以及由所述第四侧边位置点q
i
‑1和所述第三侧边位置点p
i
构成的第五侧边车道线段。
67.s14、当所述候选侧边车道线上的任意具有相邻关系的三个侧边位置点均完成遍历操作时，统计平滑处理的迭代次数。
68.s15、若所述第四侧边车道线段的延长线与所述第五侧边车道线段之间的角度小于或等于所述限制角度，或者，所述迭代次数大于所述迭代限制次数，则根据所述第四侧边车道线段和所述第五侧边车道线段，生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
69.在步骤s11~s15中，若该第一角度大于该限制角度，表明第一侧边车道线段和第二侧边车道线段之间角度不够平滑，因此，可以获取由该第一侧边位置点p
i
‑2和该第三侧边位置点p
i
构成的第三侧边车道线段。然后，将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1，获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第四侧边位置点q
i
‑1构成的第四侧边车道线段，以及由所述第四侧边位置点q
i
‑1和所述第三侧边位置点p
i
构成的第五侧边车道线段。当所述候选侧边车道线上的任意具有相邻关系的三个侧边位置点均完成遍历操作时，统计平滑处理的迭代次数；如果所述第四侧边车道线段的延长线与所述第五侧边车道线段之间的角度小于或等于所述限制角度，或者，所述迭代次数大于所述迭代限制次数。也就是说，当候选侧边车道线上任意侧边位置点的遍历操作次数均大于迭代限制次数时，或者，对于候选侧边车道线上任意具有相邻关系的三个侧边位置点，所对应的延长车道线段与车道线段之间角度均小于或等于限制角度时，结束对候选侧边车道线进行平滑处理，然后，根据所述第四侧边车道线段和所述第五侧边车道线段，生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。通过平滑处理的迭代限制次数和车道线段之间的限制角度，来控制结束对候选侧边车道线进行平滑处理的时机，有利于使第二路段的虚拟侧边车道线达到整体平滑的效果，提高第二路段的虚拟侧边车道线的平滑效果，使第二路段的虚拟侧边车道线更贴近实际侧边车道线。
70.可选的，上述将所述第二侧边位置点向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点，包括：计算机设备可以确定该第三侧边车道线段上的中心位置点，第三侧边车道线段上的中心位置点到第一侧边位置点p
i
‑2的距离，与第三侧边车道线段上的中心位置点到第三侧边位置点p
i
的距离相同。进一步，计算机设备可以获取由该第三侧边车道线段上的中心位置点和该第二侧边位置点构成的第六侧边车道线段，确定所述第六侧边车道线段上的中心位置点，将所述第二侧边位置点p
i
‑1平移至所述第六侧边车道线段上的中心位置点处，得到所述第四侧边位置点q
i
‑1。通过移动任意具有相邻关系的三个侧边位置点中处于中间位置的侧边位置点，以减少延长车道线段与车道线段之间的角度，以实现对候选侧边车道线进行平滑处理，这样可以节省资源。
71.例如，如图8所示，用于反映第二路段的虚拟左侧车道线的轮廓的左侧位置点包括e、f、g、h；用于反映第二路段的虚拟右侧车道线的轮廓的右侧位置点包括i、j、k、l。依次连接左侧位置点e、f、g、h，得到第二路段的候选左侧车道线，依次连接右侧位置点i、j、k、l，得到第二路段的候选右侧车道线。首先，计算机设备可以对第二路段的候选左侧车道线进行平滑处理，具体的，计算机设备遍历左侧位置点e、f、g，获取车道线段ef的延长车道线段与车道线段fg之间的角度，如果车道线段ef的延长车道线段与车道线段fg之间的角度大于限制角度，连接左侧位置点e、g，得到车道线段eg，并车道线段eg的中心位置点m，连接中心位置点m和左侧位置点f，得到车道线段mf，将左侧位置点f移动至车道线段mf的中心位置点n处。如果车道线段en的延长车道线段与车道线段ng之间的角度小于限制角度，可以生成由该车道线段en与车道线段ng构成的第二路段的虚拟左侧车道线。如果车道线段en的延长车道线段与车道线段ng之间的角度大于限制角度，将中心位置点n移动至车道线段mn的中心位置处，并重复执行上述步骤，直到车道线段的延长车道线段与另一个车道线段之间的角度小于或等于限制角度，然后，遍历f、g、h，并重复执行上述步骤，迭代次数增加1，并判断迭代次数是否大于迭代限制次数。如果迭代次数大于迭代限制次数，则结束对候选左侧车道
线进行平滑处理，如果迭代次数小于或等于迭代限制次数，则可以再次遍历左侧位置点e、f、g，并重复上述步骤，得到第二路段的虚拟左侧车道线。同理，计算机设备可以依次遍历各个右侧位置点，对候选右侧车道线进行平滑处理，得到第二路段的虚拟右侧车道线，具体执行过程可以参考上述获取第二路段的虚拟左侧车道线的执行过程，重复之处，不再赘述。
72.需要说明的是，如果从第二路段的中心车道线提取的中心位置点比较稀疏，这样计算得到的侧边位置点也比较稀疏，在对候选侧边车道线进行平滑处理的时候更容易改变原来车道线的形状，导致获取到的虚拟车道线失真。例如，如图9所示，如果从第二路段的中心车道线提取的中心位置点比较稀疏，容易导致虚拟左侧车道线和虚拟右侧车道线过度平滑，且与中心车道线的轮廓相差较大。为了保证虚拟侧边车道的轮廓不发生过大的变化，在计算侧边位置点之前先控制中心车道线上中心位置点的密度，如果密度过低，进行加密，即增加中心位置点的数量；如果密度过大，进行抽稀，即减少中心位置点的数量。如图9所示，当中心车道上的中心位置点的密度过低，对中心位置点进行加密，根据加密后的中心位置点确定候选侧边车道线，并对候选侧边车道线进行平滑处理，得到第二路段的虚拟侧边车道线。如图9中，通过对中心位置点进行加密后所得到的虚拟左侧车道线和虚拟右侧车道线的轮廓，均与中心车道线的轮廓相似，即未改变虚拟侧边车道线的轮廓，提高获取虚拟侧边车道线的准确度。其中，中心车道线上的中心位置点的密度可以是根据相邻中心位置点之间的距离确定的。
73.可选的，计算机设备可以采用大量样本侧边车道线上的样本侧边位置点，以及样本车道线的标注平滑处理参数，对候选参数获取模型进行训练，得到目标参数获取模型，有利于提高目标参数获取模型所获取的参数的准确度。具体的，计算机设备可以获取用于反映样本侧边车道线的轮廓的样本侧边位置点的位置信息，以及关于所述样本侧边车道线的标注平滑处理参数，采用候选参数获取模型对所述样本侧边位置点的位置信息进行预测，得到关于所述样本侧边车道线的预测平滑处理参数。根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数对所述候选参数获取模型进行调整，得到所述目标参数获取模型。
74.计算机设备可以获取用于反映样本侧边车道线的轮廓的样本侧边位置点的位置信息，以及关于所述样本侧边车道线的标注平滑处理参数，标注平滑处理参数可以是指专业人员对样本侧边车道线的轮廓的样本侧边位置点的位置信息进行分析得到的。然后，采用候选参数获取模型对所述样本侧边位置点的位置信息进行预测，得到关于所述样本侧边车道线的预测平滑处理参数，如果预测平滑处理参数与标注平滑处理参数之间差异比较小，表明候选参数获取模型的准确度比较高；如果预测平滑处理参数与标注平滑处理参数之间差异比较大，表明候选参数获取模型的准确度比较低。因此，计算机设备可以根据该标注平滑处理参数和该预测平滑处理参数对该候选参数获取模型进行调整，得到该目标参数获取模型；通过采用大量样本侧边车道线上的样本侧边位置点，以及样本车道线的标注平滑处理参数，对候选参数获取模型进行训练，得到目标参数获取模型，有利于提高目标参数获取模型所获取的参数的准确度。
75.可选的，上述根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数对所述候选参数获取模型进行调整，得到所述目标参数获取模型，包括：根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数，确定所述候选参数获取模型的参数预测误差，若所述参数预测误差未处于收敛状态，则根据所述参数预测误差对所述候选参数获取模型进行调整，得到调整
后的候选参数获取模型；将所述调整后的候选参数获取模型确定为所述目标参数获取模型。
76.计算机设备可以根据该标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数，确定该候选参数获取模型的参数预测误差，若所述参数预测误差处于收敛状态，即参数预测误差小于预测误差阈值，表明候选参数获取模型所获取的参数的准确度比较高，可以直接将候选参数获取模型作为目标参数获取模型。若所述参数预测误差未处于收敛状态，即参数预测误差大于或等于预测误差阈值，表明候选参数获取模型所获取的参数的准确度比较低。因此，根据所述参数预测误差对所述候选参数获取模型进行调整，得到调整后的候选参数获取模型；将该调整后的候选参数获取模型确定为所述目标参数获取模型。通过根据候选参数获取模型的参数预测误差对候选参数获取模型进行训练，有利于降低目标参数获取模型的参数获取误差，提高目标参数获取模型所获取的参数的准确度。
77.本技术中，计算机设备可以获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线，第一路段与第二路段之间具有相邻关系，第二路段未包含实际侧边车道线，即第二路段未缺乏侧边车道线的路段；然后，通过第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的宽度信息，从第二路段的中心车道线上提取用于反映第二路段的中心线的轮廓的中心位置点。由于第二路段的侧边车道线与第二路段的中心车道线具有相似性，也即第二路段的侧边车道线的轮廓与第二路段的中心车道线的轮廓具有相似性；因此，可通过中心位置点和第二路段的宽度确定用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的侧边位置点，基于侧边位置点的位置信息，依次连接侧边位置点，得到候选侧边车道线，对候选侧边车道线进行平滑处理，得到第二路段的虚拟侧边车道线。可见，本技术中可根据第二路段的中心车道线上的中心位置点和第二路段的宽度信息，自动生成第二路段的虚拟侧边车道线，生成虚拟侧边车道线的过程，不需要人工参与，提高生成侧边车道线的准确度以及效率。同时，通过对候选侧边车道线进行平滑处理，有利于提高第二路段的虚拟车道线的平滑度，使第二路段的虚拟侧边车道线更加贴近实际侧边车道线，提高获取侧边车道线的准确度。本方案可应用于自动驾驶、辅助驾驶等场景中，根据虚拟侧边车道线，能够为车辆提供准确地导航信息。
78.请参见图10，是本技术实施例提供的一种车道线生成装置的结构示意图。上述车道线生成装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序（包括程序代码），例如该车道线生成装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本技术实施例提供的方法中的相应步骤。如图10所示，该车道线生成装置可以包括：获取模块111、确定模块112、提取模块113以及生成模块114、调整模块115。
79.获取模块，用于获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；确定模块，用于根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；提取模块，用于从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；所述确定模块，还用于根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；生成模块，用于根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
80.可选的，所述中心位置点包括第一中心位置点、第二中心位置点以及第三中心位置点；所述第一中心位置点与所述第二中心位置点之间具有相邻关系，所述第二中心位置点与所述第三中心位置点之间具有相邻关系；所述确定模块根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点，包括：获取用于反映所述第一中心位置点到所述第二中心位置点的方向的第一方向矢量，以及获取用于反映所述第二中心位置点到所述第三中心位置点的方向的第二方向矢量；对所述第一方向矢量和所述第二方向矢量进行平均化处理，得到第一平均矢量；根据所述第一平均矢量以及所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
81.可选的，所述确定模块根据所述第一平均矢量以及所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点，包括：获取待确定的虚拟侧边车道线位于所述第二路段的侧边方向；将所述第一平均矢量平移至所述第二中心位置点；在所述第二中心位置点处将所述第一平均矢量向所述侧边方向旋转指定角度，得到第二平均矢量；所述指定角度是根据所述第二路段的中心车道线的轮廓确定的；根据所述第二路段的宽度信息将所述第二平均矢量向所述侧边方向平移，得到用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
82.可选的，所述侧边位置点的数量为至少两个；所述生成模块根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：获取至少两个侧边位置点的位置信息；根据所述至少两个侧边位置点的位置信息，依次连接所述至少两个侧边位置点，得到候选侧边车道线；对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
83.可选的，所述生成模块对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：采用目标参数获取模型对所述至少两个侧边位置点的位置信息进行识别，得到关于所述候选侧边车道线的平滑处理参数；根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
84.可选的，所述平滑处理参数包括车道线段之间的限制角度；所述生成模块根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：依次遍历所述候选侧边车道线上具有相邻关系的三个侧边位置点，获取所述候选侧边车道线上的第一侧边车道线段和第二侧边车道线段；所述第一侧边车道线段由第一侧边位置点p
i
‑2和第二侧边位置点p
i
‑1构成，所述第二侧边车道线段由所述第二侧边位置点p
i
‑1和第三侧边位置点p i
构成；i为大于3且小于或等于m的整数，m为所述候选侧边车道线上的侧边位置点的数量；
确定所述第一侧边车道线段的延长车道线段与所述第二侧边车道线段之间的目标角度；若所述目标角度大于所述限制角度，则根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行角度调整，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
85.可选的，所述平滑处理参数还包括平滑处理的迭代限制次数；所述生成模块若所述目标角度大于所述限制角度，则根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行角度调整，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：若所述目标角度大于所述限制角度，则获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第三侧边位置点p
i
构成的第三侧边车道线段；将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1；获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第四侧边位置点q
i
‑1构成的第四侧边车道线段，以及由所述第四侧边位置点q
i
‑1和所述第三侧边位置点p
i
构成的第五侧边车道线段；当所述候选侧边车道线上的任意具有相邻关系的三个侧边位置点均完成本次遍历操作时，统计平滑处理的迭代次数；若所述第四侧边车道线段的延长线与所述第五侧边车道线段之间的角度小于或等于所述限制角度，或者，所述迭代次数大于所述迭代限制次数，则根据所述第四侧边车道线段和所述第五侧边车道线段，生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
86.可选的，所述生成模块将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1，包括：确定所述第三侧边车道线段上的中心位置点，获取由所述第三侧边车道线段上的中心位置点和所述第二侧边位置点构成的第六侧边车道线段；确定所述第六侧边车道线段上的中心位置点；将所述第二侧边位置点p
i
‑1平移至所述第六侧边车道线段上的中心位置点处，得到所述第四侧边位置点q
i
‑1。
87.可选的，该装置还包括调整模块115，调整模块115，用于：获取用于反映样本侧边车道线的轮廓的样本侧边位置点的位置信息，以及关于所述样本侧边车道线的标注平滑处理参数；采用候选参数获取模型对所述样本侧边位置点的位置信息进行预测，得到关于所述样本侧边车道线的预测平滑处理参数；根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数对所述候选参数获取模型进行调整，得到所述目标参数获取模型。
88.可选的，所述调整模块根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数对所述候选参数获取模型进行调整，得到所述目标参数获取模型，包括：根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数，确定所述候选参数获取模型的参数预测误差；若所述参数预测误差未处于收敛状态，则根据所述参数预测误差对所述候选参数获取模型进行调整，得到调整后的候选参数获取模型；将所述调整后的候选参数获取模型确定为所述目标参数获取模型。
89.可选的，所述提取模块从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点，包括：获取所述第二路段的路段属性信息；根据所述第二路段的路段属性信息确定中心位置点之间的限制距离；按照所述限制距离从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述中心车道线的轮廓的中心位置点。
90.可选的，所述第一路段包括第一直行路段和第二直行路段；所述确定模块根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息，包括：根据所述第一直行路段的实际侧边车道线确定所述第一直行路段的路段宽度，根据所述第二直行路段的实际侧边车道线确定所述第二直行路段的路段宽度；对所述第一直行路段的路段宽度和所述第二直行路段的路段宽度进行平均化处理，得到平均路段宽度；根据所述平均路段宽度生成所述第二路段的宽度信息。
91.可选的，获取模块，还用于获取包括所述第二路段的地图；将所述第二路段的虚拟侧边车道线标注在所述地图中，得到标注后的地图；将所述标注后的地图发送给行驶在所述第二路段中的车辆。
92.根据本技术的一个实施例，图3所示的车道线生成方法所涉及的步骤可由图10所示的车道线生成装置中的各个模块来执行。例如，图3中所示的步骤s101可由图10中的获取模块111来执行，图3中所示的步骤s102可由图10中的确定模块112来执行；图3中所示的步骤s103可由图10中的提取模块113来执行；图3中所示的步骤s104可由图10中的确定模块112来执行；图3中所示的步骤s105可由图10中的生成模块114来执行。
93.同理，根据本技术的一个实施例，图5所示的车道线生成方法所涉及的步骤可由图10所示的车道线生成装置中的各个模块来执行。例如，图5中所示的步骤s201可由图10中的获取模块111来执行，图5中所示的步骤s202可由图10中的确定模块112来执行；图5中所示的步骤s203可由图10中的提取模块113来执行；图5中所示的步骤s204可由图10中的确定模块112来执行；图5中所示的步骤s205~s207可由图10中的生成模块114来执行。
94.根据本技术的一个实施例，图10所示的车道线生成装置中的各个模块可以分别或全部合并为一个或若干个单元来构成，或者其中的某个（些）单元还可以再拆分为功能上更小的至少两个子单元，可以实现同样的操作，而不影响本技术的实施例的技术效果的实现。上述模块是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个模块的功能也可以由至少两个单元来实现，或者至少两个模块的功能由一个单元实现。在本技术的其它实施例中，车道线生成装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由至少两个单元协作实现。
95.根据本技术的一个实施例，可以通过在包括中央处理单元（cpu）、随机存取存储介质（ram）、只读存储介质（rom）等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算机设备上运行能够执行如图3中所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序（包括程序代码），来构造如图10中所示的车道线生成装置，以及来实现本技术实施例的车道线生成方法。上述计算机程序可以记载于例如计算机可读记录介质上，并通过计算机可读记录介质装载于上述计算设备中，并在其中运行。
96.本技术中，计算机设备可以获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线，第一路段与第二路段之间具有相邻关系，第二路段未包含实际侧边车道线，即第二路段未缺乏侧边车道线的路段；然后，通过第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的宽度信息，从第二路段的中心车道线上提取用于反映第二路段的中心线的轮廓的中心位置点。由于第二路段的侧边车道线与第二路段的中心车道线具有相似性，也即第二路段的侧边车道线的轮廓与第二路段的中心车道线的轮廓具有相似性；因此，可通过中心位置点和第二路段的宽度确定用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的侧边位置点，基于该侧边位置点生成第二路段的虚拟侧边车道线。可见，本技术中可根据第二路段的中心车道线上的中心位置点和第二路段的宽度信息，自动生成第二路段的虚拟侧边车道线，生成虚拟侧边车道线的过程，不需要人工参与，提高生成侧边车道线的准确度以及效率。本方案可应用于自动驾驶、辅助驾驶等场景中，根据虚拟侧边车道线，能够为车辆提供准确地导航信息。
97.请参见图11，是本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图11所示，上述计算机设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述计算机设备1000还可以包括：媒体内容接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，媒体内容接口1003可以包括显示屏（display）、键盘（keyboard），可选媒体内容接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如w
i
‑
f
i
接口）。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是非易失性的存储器（non
‑
volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图11所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、媒体内容接口模块以及设备控制应用程序。
98.在图11所示的计算机设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而媒体内容接口1003主要用于为媒体内容提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线；所述第二路段与所述第一路段之间具有相邻关系，所述第二路段未包含实际侧边车道线；根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息；从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点；根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点；根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
99.可选的，所述中心位置点包括第一中心位置点、第二中心位置点以及第三中心位置点；所述第一中心位置点与所述第二中心位置点之间具有相邻关系，所述第二中心位置点与所述第三中心位置点之间具有相邻关系；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现根据所述中心位置点和所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点，包括：获取用于反映所述第一中心位置点到所述第二中心位置点的方向的第一方向矢
量，以及获取用于反映所述第二中心位置点到所述第三中心位置点的方向的第二方向矢量；对所述第一方向矢量和所述第二方向矢量进行平均化处理，得到第一平均矢量；根据所述第一平均矢量以及所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
100.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现根据所述第一平均矢量以及所述第二路段的宽度信息，确定用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点，包括：获取待确定的虚拟侧边车道线位于所述第二路段的侧边方向；将所述第一平均矢量平移至所述第二中心位置点；在所述第二中心位置点处将所述第一平均矢量向所述侧边方向旋转指定角度，得到第二平均矢量；所述指定角度是根据所述第二路段的中心车道线的轮廓确定的；根据所述第二路段的宽度信息将所述第二平均矢量向所述侧边方向平移，得到用于反映所述第二路段的虚拟侧边车道线的轮廓的侧边位置点。
101.可选的，所述侧边位置点的数量为至少两个；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现根据所述侧边位置点生成所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：获取至少两个侧边位置点的位置信息；根据所述至少两个侧边位置点的位置信息，依次连接所述至少两个侧边位置点，得到候选侧边车道线；对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
102.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：采用目标参数获取模型对所述至少两个侧边位置点的位置信息进行识别，得到关于所述候选侧边车道线的平滑处理参数；根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
103.可选的，所述平滑处理参数包括车道线段之间的限制角度；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行平滑处理，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：依次遍历所述候选侧边车道线上具有相邻关系的三个侧边位置点，获取所述候选侧边车道线上的第一侧边车道线段和第二侧边车道线段；所述第一侧边车道线段由第一侧边位置点p
i
‑2和第二侧边位置点p
i
‑1构成，所述第二侧边车道线段由所述第二侧边位置点p
i
‑1和第三侧边位置点p i
构成；i为大于3且小于或等于m的整数，m为所述候选侧边车道线上的侧边位置点的数量；确定所述第一侧边车道线段的延长车道线段与所述第二侧边车道线段之间的目标角度；若所述目标角度大于所述限制角度，则根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行角度调整，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线。
104.可选的，所述平滑处理参数还包括平滑处理的迭代限制次数；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现若所述目标角度大于所述限制角度，则根据所述平滑处理参数对所述候选侧边车道线进行角度调整，得到所述第二路段的虚拟侧边车道线，包括：若所述目标角度大于所述限制角度，则获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第三侧边位置点p
i
构成的第三侧边车道线段；将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1；获取由所述第一侧边位置点p
i
‑2和所述第四侧边位置点q
i
‑1构成的第四侧边车道线段，以及由所述第四侧边位置点q
i
‑1和所述第三侧边位置点p
i
构成的第五侧边车道线段；当所述候选侧边车道线上的任意具有相邻关系的三个侧边位置点均完成本次遍历操作时，统计平滑处理的迭代次数；若所述第四侧边车道线段的延长线与所述第五侧边车道线段之间的角度小于或等于所述限制角度，或者，所述迭代次数大于所述迭代限制次数，则根据所述第四侧边车道线段和所述第五侧边车道线段，生成所述第二路段的虚拟侧边车道线。
105.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：将所述第二侧边位置点p
i
‑1向靠近所述第三侧边车道线段的方向进行平移，得到第四侧边位置点q
i
‑1，包括：确定所述第三侧边车道线段上的中心位置点，获取由所述第三侧边车道线段上的中心位置点和所述第二侧边位置点构成的第六侧边车道线段；确定所述第六侧边车道线段上的中心位置点；将所述第二侧边位置点p
i
‑1平移至所述第六侧边车道线段上的中心位置点处，得到所述第四侧边位置点q
i
‑1。
106.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：获取用于反映样本侧边车道线的轮廓的样本侧边位置点的位置信息，以及关于所述样本侧边车道线的标注平滑处理参数；采用候选参数获取模型对所述样本侧边位置点的位置信息进行预测，得到关于所述样本侧边车道线的预测平滑处理参数；根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数对所述候选参数获取模型进行调整，得到所述目标参数获取模型。
107.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数对所述候选参数获取模型进行调整，得到所述目标参数获取模型，包括：根据所述标注平滑处理参数和所述预测平滑处理参数，确定所述候选参数获取模型的参数预测误差；若所述参数预测误差未处于收敛状态，则根据所述参数预测误差对所述候选参数获取模型进行调整，得到调整后的候选参数获取模型；
将所述调整后的候选参数获取模型确定为所述目标参数获取模型。
108.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述第二路段的中心车道线的轮廓的中心位置点，包括：获取所述第二路段的路段属性信息；根据所述第二路段的路段属性信息确定中心位置点之间的限制距离；按照所述限制距离从所述第二路段的中心车道线上，提取用于反映所述中心车道线的轮廓的中心位置点。
109.可选的，所述第一路段包括第一直行路段和第二直行路段；可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现根据所述第一路段的实际侧边车道线，确定所述第二路段的宽度信息，包括：根据所述第一直行路段的实际侧边车道线确定所述第一直行路段的路段宽度，根据所述第二直行路段的实际侧边车道线确定所述第二直行路段的路段宽度；对所述第一直行路段的路段宽度和所述第二直行路段的路段宽度进行平均化处理，得到平均路段宽度；根据所述平均路段宽度生成所述第二路段的宽度信息。
110.可选的，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：获取包括所述第二路段的地图；将所述第二路段的虚拟侧边车道线标注在所述地图中，得到标注后的地图；将所述标注后的地图发送给行驶在所述第二路段中的车辆。
111.本技术中，计算机设备可以获取第一路段的实际侧边车道线，以及第二路段的中心车道线，第一路段与第二路段之间具有相邻关系，第二路段未包含实际侧边车道线，即第二路段未缺乏侧边车道线的路段；然后，通过第一路段的实际侧边车道线确定第二路段的宽度信息，从第二路段的中心车道线上提取用于反映第二路段的中心线的轮廓的中心位置点。由于第二路段的侧边车道线与第二路段的中心车道线具有相似性，也即第二路段的侧边车道线的轮廓与第二路段的中心车道线的轮廓具有相似性；因此，可通过中心位置点和第二路段的宽度确定用于反映第二路段的虚拟侧边车道线的侧边位置点，基于该侧边位置点生成第二路段的虚拟侧边车道线。可见，本技术中可根据第二路段的中心车道线上的中心位置点和第二路段的宽度信息，自动生成第二路段的虚拟侧边车道线，生成虚拟侧边车道线的过程，不需要人工参与，提高生成侧边车道线的准确度以及效率。本方案可应用于自动驾驶、辅助驾驶等场景中，根据虚拟侧边车道线，能够为车辆提供准确地导航信息。
112.同时，通过对候选侧边车道线进行平滑处理，有利于提高第二路段的虚拟车道线的平滑度，使第二路段的虚拟侧边车道线更加贴近实际侧边车道线，提高获取侧边车道线的准确度。
113.应当理解，本技术实施例中所描述的计算机设备1000可执行前文图3以及前文图5所对应实施例中对上述车道线生成方法的描述，也可执行前文图10所对应实施例中对上述车道线生成装置的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
114.此外，这里需要指出的是：本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且上述计算机可读存储介质中存储有前文提及的车道线生成装置所执行的计算机程序，且上述计算机程序包括程序指令，当上述处理器执行上述程序指令时，能够执行前文图3和图5对应实施例中对上述车道线生成方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。
115.作为示例，上述程序指令可被部署在一个计算机设备上执行，或者被部署位于一个地点的至少两个计算机设备上执行，又或者，在分布在至少两个地点且通过通信网络互连的至少两个计算机设备上执行，分布在至少两个地点且通过通信网络互连的至少两个计算机设备可以组成区块链网络。
116.上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的车道线生成装置或者上述计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，smc），安全数字（secure digital，sd）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该计算机设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
117.本技术实施例的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同媒体内容，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、装置、产品或设备固有的其他步骤单元。
118.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现前文图4和图7对应实施例中对上述车道线生成方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机程序产品的实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。
119.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
120.本技术实施例提供的方法及相关装置是参照本技术实施例提供的方法流程图和/或结构示意图来描述的，具体可由计算机程序指令实现方法流程图和/或结构示意图的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。这些计算机程序指令可提供到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程车道线生成设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程车道线生成设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的
功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程车道线生成设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程车道线生成设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
121.以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。