1.一种车道线的识别方法，应用于自动驾驶辅助设备，其特征在于，包括：获取周边环境的第一图像和第二图像；

从第一图像中识别出车道线信息，得到第一车道线；

融合多个第二图像，得到第三图像；其中，第三图像包括至少一个拥堵车道，拥堵车道上的车辆数大于预设值；

基于第三图像得到至少一条车道的车道中心线；

利用车道中心线对第一车道线进行校准，得到车道线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合多个第二图像，得到第三图像的步骤，具体包括:从多个第二图像中确定一个基准图像，并确定参考基准；

识别并提取除基准图像外的第二图像中的所有车辆；

基于参考基准，将提取的车辆融入基准图像中，得到第三图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用车道中心线对第一车道线进行校准，得到车道线的步骤，具体包括：确定各车道中心线对应的两侧的第一车道线；

获取图像传感器的参数，参数至少包括变焦；

基于图像传感器的参数，将车道中心线分别与两侧的第一车道线叠加融合，得到呈现车道线。

4.一种车道线的识别方法，应用于自动驾驶终端，其特征在于，包括：获取周边环境的第一历史图像和第二历史图像；

从第一历史图像中识别出车道线信息，得到第一车道线；

融合多个第二历史图像，得到合成图像；其中，合成图像包括至少一个拥堵车道，拥堵车道上的车辆数大于预设值；

基于合成图像得到至少一条车道的车道中心线；

利用车道中心线对第一车道线进行校准，得到第二车道线。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述融合多个第二历史图像，得到合成图像的步骤，具体包括：从第二历史图像中确定一张基准图像，并确定参考基准；

识别并提取除基准图像外的第二历史图像中的所有车辆；

基于参考基准，将提取的车辆融入基准图像中，得到合成图像。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用车道中心线对第一车道线进行校准，得到第二车道线的步骤，具体包括：确定各车道中心线对应的两侧的第一车道线；

获取拍摄第二历史图像的图像传感器的第一参数，第一参数至少包括变焦；

基于第一参数，将车道中心线分别与两侧车道线叠加融合，得到第二车道线。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：获取周边环境的实时图像，从实时图像中识别出第三车道线；其中，实时图像由自动驾驶终端的图像传感器拍摄得到；

结合第二车道线和第三车道线，得到输出车道线。

8.一种车道线识别装置，其特征在于，包括获取部件、图像识别部件、图像融合部件、中心线提取部件和校准部件，其中，获取部件，用于第一图像和第二图像；

图像识别部件，用于从第一图像中识别出车道线信息，得到第一车道线；

图像融合部件，用于融合多个第二图像，得到第三图像；其中，第三图像包括至少一个拥堵车道，拥堵车道上的车辆数大于预设值；

中心线提取部件，用于基于第三图像得到至少一条车道的车道中心线；

校准部件，用于利用车道中心线对第一车道线进行校准，得到车道线。

9.一种计算机设备，包括：处理器；存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其特征在于，所述处理器被配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1‑7任一项所述的方法的步骤。

10.一种机器可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在由处理器执行时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。