CN112634655B - 基于车道线的变道处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种基于车道线的变道处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉、图像处理、智能交通、自动驾驶、地图导航等领域。具体实现方案为：采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息；获取车辆行驶的当前位置；根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息；所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件；将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。采用本公开，可以更好的引导驾驶，至少提高了驾驶的安全性。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术处理领域。本公开尤其涉及计算机视觉、图像处理、智能交通、自动驾驶、地图导航等领域。。
背景技术
在智能交通、自动驾驶、地图导航等领域中，可以对当前位置向前预定段距离的车道线形状进行识别，以精确引导车辆按照车道线行驶，以保持良好的行驶状态。
通过对当前位置向前预定段距离的车道线形状进行识别，可以对当前位置是否需要变道、及预计行驶预定段距离是否需要变道进行评估。如果评估不准确，未能及时执行变道或减速等，则不利于安全驾驶，增加了驾驶风险。
发明内容
本公开提供了一种基于车道线的变道处理方法、装置、电子设备及存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种基于车道线的变道处理方法，包括：
采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息；
获取车辆行驶的当前位置；
根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息；
所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件；
将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。
根据本公开的另一方面，提供了一种基于车道线的变道处理装置，包括：
采集模块，用于采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息；
位置获取模块，用于获取车辆行驶的当前位置；
信息获取模块，用于根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息；
变道触发模块，用于所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件；
变道上报模块，用于将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任意一实施例所提供的方法。
根据本公开的另一方面，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，该计算机指令用于使该计算机执行本公开任意一项实施例所提供的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现本公开任意一项实施例所提供的方法。
采用本公开，可以采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息。可以获取车辆行驶的当前位置，根据多帧图像及当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，可以触发变道事件，将当前位置、当前车道、变道事件上报云端，从而根据云端的反馈执行对应的变道处理，可以更好的引导驾驶，至少提高了驾驶的安全性。
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是根据本公开实施例的基于车道线的变道处理方法的流程示意图；
图2是根据本公开实施例的车道线信息的示意图；
图3是根据本公开实施例的车辆变道的示意图；
图4是根据本公开实施例的应用示例中基于车道线的变道处理装置的示意图；
图5是根据本公开实施例的基于车道线的变道处理装置的组成结构示意图；
图6是用来实现本公开实施例的基于车道线的变道处理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。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。本文中术语“第一”、“第二”表示指代多个类似的技术用语并对其进行区分，并不是限定顺序的意思，或者限定只有两个的意思，例如，第一特征和第二特征，是指代有两类/两个特征，第一特征可以为一个或多个，第二特征也可以为一个或多个。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
根据本公开的实施例，提供了一种基于车道线的变道处理方法，图1是根据本公开实施例的基于车道线的变道处理方法的流程示意图，该方法可以应用于基于车道线的变道处理装置，例如，该装置可以部署于终端或服务器或其它处理设备执行的情况下，可以执行多帧图像及车辆行驶的当前位置的获取、车道线信息发生变化的情况下触发变道事件、变道事件上报云端等等。其中，终端可以为用户设备(UE，User Equipment)、移动设备、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(PDA，Personal Digital Assistant)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该方法还可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图1所示，终端为车辆的情况下，包括：
S101、采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息。
S102、获取车辆行驶的当前位置。
S103、根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。
S104、所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件。
S105、将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。
基于S101-S105的一示例中，通过车辆的上报(当前位置、所述当前车道、所述变道事件的上报)，云端对该上报进行解析及分析后再反馈给车辆，以便于车辆针对该云端的反馈来决定是否执行对应的变道处理。
具体的，车辆可以采用计算机视觉技术来检测车道线，针对计算机视觉技术而言，可以采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息，还可以包括车辆周边环境信息。比如，道路上预先设置的多个车道(如二车道、四车道、六车道等)，其中，图2是根据本公开实施例的车道线信息的示意图，如图2所示的四车道中，当前车道用车道两侧的虚线段来表示当前车道左右两侧的车道线信息，该四车道的路沿可以用实线段来表示，该四车道中除了车道线，还可以包括障碍物，指示箭头(如图2中的转弯箭头)，路边的建筑物等等。通过计算机视觉技术可以识别出这些信息，可以通过预先训练好的图像特征提取及检测网络来识别出这些信息，或者非神经网络的计算机视觉算法来识别出这些信息，从而可以根据这些信息至少可以得到上述车道线信息。通过车载GPS可以获取车辆行驶的当前位置。根据当前车道的左右两侧车道线的变化触发变道事件后，还可以进一步判断当前速度是否小于给的阈值、或者加速度小于给定的阈值，若满足条件，将该当前车道、车辆当前位置及该变道事件上报云端(即车辆告诉云端“用户要在当前位置变道及所处的当前车道，以请求云端反馈是否可以执行变道行为的可能性”)。)云端接收到该上报后，在该车辆当前位置附近统计最近一段时间内的定位聚集结果，以发现各车道是否存在异常路况，一旦发现异常路况，则云端还可以将该异常路况下发给车端(或车辆的导航系统)，以便车辆根据各车道的异常路况引导用户提前变道，避免事故发生，提高驾驶安全性，且避免在异常路况被拥堵也可以改善用户的驾驶体验。
采用本公开，可以采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息。可以获取车辆行驶的当前位置，根据多帧图像及当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，可以触发变道事件，将当前位置、当前车道、变道事件上报云端，从而根据云端的反馈执行对应的变道处理，可以更好的引导驾驶，至少提高了驾驶的安全性。
一实施方式中，所述根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息，包括：从所述多帧图像中，提取与所述当前位置在时间上匹配的待识别图像，所述待识别图像为在时间上大于当前位置所对应的当前时刻且不超过采样时间阈值的多个图像帧；根据所述待识别图像中的变道相关特征信息，得到所述车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。
采用本实施方式，由于待识别图像为在时间上大于当前位置所对应的当前时刻且不超过采样时间阈值的多个图像帧，也就是说，当前位置的下一时刻或多个时刻的图像为作为待识别对象，因此，针对该可行的采样时间阈值内的待识别对象，可以识别出在采样时间阈值的变道相关特征信息(如图2所示的转向箭头，障碍物，车道的虚线段及实线段、路沿、路边树木等植被)，从而可以根据该变道相关特征信息得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。
一实施方式中，所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件，包括：在所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，确定第一变道行为，根据所述第一变道行为触发所述变道事件。
采用本实施方式，可以实时检测变道行为，即一旦发生当前车道左右两侧的车道线信息的变化，则立即触发变道事件，从而提高变道的处理速度，避免延时变道。
一实施方式中，所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件，包括：所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，检测车辆行驶的速度和/或加速度；所述车辆行驶的速度和/或加速度低于阈值的情况下，确定第二变道行为，根据所述第二变道行为触发所述变道事件。
采用本实施方式，可以延时检测变道行为，即一旦发生当前车道左右两侧的车道线信息的变化，不会立即触发变道事件，以避免误检测，比如，可能用户是新手，或者是自动驾驶在操控，导致开的不够好，在视觉检测上车道线信息发生的变化这些情况，都会存在该误检测。该延时检测是考虑了速度及加速度的信息，比如，在当前车道堵车时，速度和/或加速度降低，则明确需要变道的，此时再触发变道事件。
图3是根据本公开实施例的车辆变道的示意图，一示例中，通过上述当前车道的左右两侧车道线的变化触发变道事件后，将该当前车道、车辆当前位置及该变道事件上报云端，云端接收到该上报后，在该车辆当前位置附近统计最近一段时间内的定位聚集结果，以发现各车道是否存在异常路况，一旦发现异常路况，则云端将该异常路况下发给车端(或车辆的导航系统)，从而，车辆根据各车道的异常路况引导用户提前变道，比如，当前车辆从当前车道提前变道至目标车道，如图3所示。
采用本示例，利用姬速计算机视觉技术识别出车道线信息后，可以准确检测上述变道事件并予以上报，利用云端这对该上报去统计聚集事件后，可以发现及时异常路况，以便提前变道，从而提高了驾驶安全性。
一实施方式中，所述将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理，包括：将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件通过已有通信协议或专用通信协议上报所述云端；解析出所述云端的反馈为当前采样区域存在异常路况的情况下，执行提前变道的处理。其中，所述当前采样区域包括：所述车辆行驶过程中以所述当前位置为参考点的预计行驶区域。
采用本实施方式，上报的通信协议不做限制，解析出云端的反馈为异常路况，则执行提前变道，从而提高了驾驶安全性且方案具备可扩展性。
应用示例：
针对车道线级别的定位，可以基于RTK进行车道线级别的定位，以基于定位轨迹进行变道判别。RTK可以包括针对车道线信息的施工放样、逐点放样等测量，需要用到高昂的基准站及机载端才可以实现该车道线级别的定位，成本较高，且在无信号的条件下失效，无法使用。
本应用示例，可以基于车道线检测及车道线的定位来检测车辆变道、减速等行为，统计此类行为的异常聚集，发现车道级路况异常，引导驾驶员对异常路况进行规避，实现车道级的引导，提高了驾驶安全性。
图4是根据本公开实施例的应用示例中基于车道线的变道处理装置的示意图；如图4所示，该车道线处理装置包括：车道线识别模块、车道定位模块、变道事件检测模块、定位模块、云端聚集统计模块、车道级导航引导模块。
基于该基于车道线的变道处理装置的处理流程，包括如下内容：
1)通过基于计算机视觉的该车道线识别模块，从车辆行驶过程中的多帧图像中识别出车道线信息，可以包括各个车道及各个车道左右两侧车道线。
2)通过基于GNSS定位的该定位模块进行定位处理，得到车辆行驶的当前位置。
3)通过车道定位模块进行定位处理，根据各个车道及各个车道左右两侧车道线、车辆行驶的当前位置确定出车辆行驶的当前车道。
4)通过车道线识别模块根据当前车道及当前车道左右两侧车道线变化，识别变道行为，发送给变道事件检测模块，变道事件检测模块还可以收集速度及加速度，来综合判断当前速度是否小于给的阈值、或者加速度(负值)示范小于给定的阈值，若满足条件，将当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端(如云端的统计平台)。
5)云端(如云端的统计平台)通过云端聚集统计模块对该上报进行分析，比如，在该定位位置附近统计最近一段时间内的定位聚集结果(多个车辆在该定位位置所上报的各个变道事件等)，发现异常路况后，通过云端聚集统计模块将异常路况下发车道级导航引导模块(该车道级导航引导模块可以设置于车端导航系统)，并根据各车道路况引导用户提前变道，避免事故发生，提升驾驶体验。也可以通过云端聚集统计模块将异常路况直接下发给发起该上报的车辆，同样可以去引导用户提前变道，避免事故发生，提升驾驶体验。
根据本公开的实施例，提供了一种基于车道线的变道处理装置，图5是根据本公开实施例的基于车道线的变道处理装置的组成结构示意图，如图5所示，所述装置包括：采集模块41，用于采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息；位置获取模块42，用于获取车辆行驶的当前位置；信息获取模块43，用于根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息；变道触发模块44，用于所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件；变道上报模块45，用于将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。
一实施方式中，所述信息获取模块，用于从所述多帧图像中，提取与所述当前位置在时间上匹配的待识别图像，所述待识别图像为在时间上大于当前位置所对应的当前时刻且不超过采样时间阈值的多个图像帧；根据所述待识别图像中的变道相关特征信息，得到所述车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。
一实施方式中，所述变道触发模块，用于在所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，确定第一变道行为，根据所述第一变道行为触发所述变道事件。
一实施方式中，所述变道触发模块，用于所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，检测车辆行驶的速度和/或加速度；所述车辆行驶的速度和/或加速度低于阈值的情况下，确定第二变道行为，根据所述第二变道行为触发所述变道事件。
一实施方式中，所述变道上报模块，用于将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件通过已有通信协议或专用通信协议上报所述云端；解析出所述云端的反馈为当前采样区域存在异常路况的情况下，执行提前变道的处理；其中，所述当前采样区域包括：所述车辆行驶过程中以所述当前位置为参考点的预计行驶区域。
本公开实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
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。
如图6所示，是用来实现本公开实施例的基于车道线的变道处理方法的电子设备的框图。该电子设备可以为前述部署设备或代理设备。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/或要求的本公开的实现。
如图6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80执行上文所描述的各个方法和处理，例如基于车道线的变道处理方法。例如，在一些实施例中，基于车道线的变道处理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基于车道线的变道处理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)而被配置为执行基于车道线的变道处理方法。
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)、负载可编程逻辑设备(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。
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 (12)
1.一种基于车道线的变道处理方法，所述方法包括：
采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息；
获取车辆行驶的当前位置；
根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息；所述车道线信息为根据与变道相关的特征信息获得的；
所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件；
将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，以请求所述云端反馈是否可以执行变道行为的可能性，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息，包括：
从所述多帧图像中，提取与所述当前位置在时间上匹配的待识别图像，所述待识别图像为在时间上大于当前位置所对应的当前时刻且不超过采样时间阈值的多个图像帧；
根据所述待识别图像中的变道相关特征信息，得到所述车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件，包括：
在所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，确定第一变道行为，根据所述第一变道行为触发所述变道事件。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件，包括：
所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，检测车辆行驶的速度和/或加速度；
所述车辆行驶的速度和/或加速度低于阈值的情况下，确定第二变道行为，根据所述第二变道行为触发所述变道事件。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理，包括：
将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件通过已有通信协议或专用通信协议上报所述云端；
解析出所述云端的反馈为当前采样区域存在异常路况的情况下，执行提前变道的处理；
其中，所述当前采样区域包括：所述车辆行驶过程中以所述当前位置为参考点的预计行驶区域。
6.一种基于车道线的变道处理装置，所述装置包括：
采集模块，用于采集车辆行驶过程中的多帧图像，所述多帧图像包括车道线信息；
位置获取模块，用于获取车辆行驶的当前位置；
信息获取模块，用于根据所述多帧图像及所述当前位置，得到车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息；所述车道线信息为根据与变道相关的特征信息获得的；
变道触发模块，用于所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，触发变道事件；
变道上报模块，用于将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件上报云端，以请求所述云端反馈是否可以执行变道行为的可能性，根据所述云端的反馈执行对应的变道处理。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述信息获取模块，用于：
从所述多帧图像中，提取与所述当前位置在时间上匹配的待识别图像，所述待识别图像为在时间上大于当前位置所对应的当前时刻且不超过采样时间阈值的多个图像帧；
根据所述待识别图像中的变道相关特征信息，得到所述车辆行驶的当前车道、及当前车道左右两侧的车道线信息。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其中，所述变道触发模块，用于：
在所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，确定第一变道行为，根据所述第一变道行为触发所述变道事件。
9.根据权利要求6或7所述的装置，其中，所述变道触发模块，用于：
所述当前车道左右两侧的车道线信息发生变化的情况下，检测车辆行驶的速度和/或加速度；
所述车辆行驶的速度和/或加速度低于阈值的情况下，确定第二变道行为，根据所述第二变道行为触发所述变道事件。
10.根据权利要求6或7所述的装置，其中，所述变道上报模块，用于：
将所述当前位置、所述当前车道、所述变道事件通过已有通信协议或专用通信协议上报所述云端；
解析出所述云端的反馈为当前采样区域存在异常路况的情况下，执行提前变道的处理；
其中，所述当前采样区域包括：所述车辆行驶过程中以所述当前位置为参考点的预计行驶区域。
11.一种电子设备，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1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
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