本申请公开了一种变道识别方法、装置、设备、存储介质以及产品，涉及智能驾驶技术领域，方法通过获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧；确定当前车道场景，所述当前车道场景包括车道分离场景和/或车道合并场景；根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别，通过上述方案对车辆在车道分离场景和车道合并场景的行为进行识别，从而提高了智驾系统对车辆进行车道分离和车道合并时的行为识别的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶，尤其涉及一种变道识别方法、装置、设备、存储介质以及产品。
技术介绍
1、在智能驾驶技术迅速发展的今天，交通参与智能体(车辆、agent)的变道识别已成为该领域的关键技术之一。变道行为的准确识别对于车辆意图的识别和轨迹预测至关重要，这直接关系到智能驾驶系统的安全性和可靠性。
2、现有技术中，变道识别通常依赖于车辆的轨迹数据和行为模式分析。这些方法在一定程度上能够识别车辆的变道行为，但它们往往受限于传感器精度、环境因素以及数据处理能力。特别是在复杂的交通场景，如合并车道或分离车道的场景中，现有技术难以准确捕捉车辆的变道行为，导致预测模型在推理时的准确性不足。
3、现有技术的缺陷主要表现在以下几个方面：首先，对于车道拓扑结构的理解不足，导致在车道合并或分离的场景下难以准确识别车辆的车道变换；其次，现有算法在处理连续帧之间的车道关联性时，往往缺乏足够的考虑，因而导致在跟踪车辆在车道分离或识别时的连续运动时，容易对车辆变道行为做出误判或漏判。
4、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种变道识别方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，旨在提高智驾系统对车辆进行车道分离和/或车道合并时的行为识别的准确性。
2、为实现上述目的，本申请提出一种变道识别方法，所述的方法包括：
3、获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧；
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p>4、确定当前车道场景，所述当前车道场景包括车道分离场景和/或车道合并场景；5、根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别。
6、在一实施例中，所述行车地图拓扑关系信息包括车道信息，所述行车场景目标数据帧包括场景当前帧和场景前一帧，所述获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧的步骤之后还包括：
7、根据所述场景当前帧和所述车道信息确定当前帧车辆车道以及当前帧车道序列；
8、根据所述场景前一帧和所述车道信息确定前一帧车辆车道以及前一帧车道序列。
9、在一实施例中，所述行车场景目标数据帧还包括历史帧和未来帧，所述根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别的步骤包括：
10、基于所述历史帧、未来帧和所述车道信息，计算所述当前帧车道序列对应的车辆第一稳定度，以及所述前一帧车道序列对应的车辆第二稳定度；
11、基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道分离场景进行车道分离变道识别；和/或
12、基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道合并场景进行车道合并变道识别。
13、在一实施例中，所述车道信息包括车道朝向角，所述基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道分离场景进行车道分离变道识别的步骤包括：
14、获取所述未来帧中的车辆与车道绑定数据；
15、将所述未来帧中的车辆与车道绑定数据最大值对应的车道确定为未来帧关联车道；
16、判断所述未来帧关联车道和所述前一帧车辆车道是否一致；
17、若所述未来帧关联车道和所述前一帧车辆车道不一致，则判断所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度是否均超过预设的稳定度阈值；
18、若所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度均超过预设的稳定度阈值，则基于所述前一帧车辆车道的朝向角和当前帧车辆车道的朝向角进行车道分离识别。
19、在一实施例中，所述基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道合并场景进行车道合并变道识别的步骤包括：
20、获取所述历史帧中的车辆与车道绑定数据；
21、将所述历史帧中的车辆与车道绑定数据最大值对应的车道确定为历史帧关联车道；
22、判断所述历史帧关联车道和所述前一帧车辆车道是否一致；
23、若所述历史帧关联车道和所述前一帧车辆车道不一致，则判断所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度是否均超过预设的稳定度阈值；
24、若所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度均超过预设的稳定度阈值，则基于所述前一帧车辆车道的朝向角和当前帧车辆车道的朝向角进行车道合并识别。
25、在一实施例中，所述基于所述前一帧车辆车道的朝向角和当前帧车辆车道的朝向角进行车道分离识别的步骤包括：
26、判断所述当前帧车辆车道的朝向角和所述前一帧车辆车道的朝向角之间的第一差值是否大于预设角度阈值；
27、若所述第一差值大于预设角度阈值，则得到车辆进行车道分离变道的结果；
28、所述基于所述前一帧车辆车道的朝向角和当前帧车辆车道的朝向角进行车道合并识别的步骤包括：
29、判断所述当前帧车辆车道的朝向角和所述前一帧车辆车道的朝向角之间的第二差值是否大于预设角度阈值；
30、若所述第二差值大于预设角度阈值，则得到车辆进行车道合并变道的结果。
31、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种变道识别装置，所述变道识别装置包括：
32、获取模块，用于获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧；
33、确定模块，用于确定当前车道场景，所述当前车道场景包括车道分离场景和/或车道合并场景；
34、识别模块，用于根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别。
35、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种变道识别设备，所述设备包括：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，所述计算机程序配置为实现如上文所述的变道识别方法的步骤。
36、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的变道识别方法的步骤。
37、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的变道识别方法的步骤。
38、本申请提出的一个或多个技术方案，通过获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧；确定当前车道场景，所述当前车道场景包括车道分离场景和/或车道合并场景；根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别，通过上述方案对车辆在车道分离场景和车道合并场景的行为进行识别，从而提高了智驾系统对车辆进行车道分离和车道合并时的行为识别的准确性。
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【技术保护点】
1.一种变道识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行车地图拓扑关系信息包括车道信息，所述行车场景目标数据帧包括场景当前帧和场景前一帧，所述获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧的步骤之后还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行车场景目标数据帧还包括历史帧和未来帧，所述根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别的步骤包括：
4.如权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述车道信息包括车道朝向角，所述基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道分离场景进行车道分离变道识别的步骤包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道合并场景进行车道合并变道识别的步骤包括：
6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述前一帧车辆车道的朝向角和当前帧车辆车道的朝向角进行车道分离识别的步骤包括：
7.一种变道识别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种变道识别设备，其特征在于，所述设备包括：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，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的变道识别方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的变道识别方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的变道识别方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种变道识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行车地图拓扑关系信息包括车道信息，所述行车场景目标数据帧包括场景当前帧和场景前一帧，所述获取行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧的步骤之后还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行车场景目标数据帧还包括历史帧和未来帧，所述根据所述行车地图拓扑关系信息和行车场景目标数据帧对所述车道分离场景进行车道分离变道识别，和/或对所述车道合并场景进行车道合并变道识别的步骤包括：
4.如权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述车道信息包括车道朝向角，所述基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道分离场景进行车道分离变道识别的步骤包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆第一稳定度和车辆第二稳定度，对所述车道合并场景进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈建国，赵海伟，汪振，杜明博，
申请(专利权)人：浙江极氪智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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