一种道路图生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种道路图生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质。该方法的一具体实施方式包括：将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息；将所述多通道的第一道路特征信息输入第三神经网络，以经所述第三神经网络提取多通道的第三道路特征信息，其中，所述第三神经网络为至少以道路方向信息为监督而训练完成的神经网络；融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；根据融合结果生成道路图。该实施方式提高了提取遥感图像对道路宽度特征和道路方向特征的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种道路图生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质
本申请涉及数据处理
，具体涉及图像处理
，尤其涉及一种道路图生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
技术介绍
随着科技的发展和社会的进步，地图在人们的出行中起到了越来越重要的作用。地图能够使得人们随时确定自己的位置信息或目的地的位置信息，有利于出行的规划，提高了人们生活的便利性。随着智能终端的普及，电子地图成为智能终端的常用应用。为了提高电子地图的准确性，需要获取实际的地图图像，然后再从地图图像中找出道路信息。计算机视觉和图像处理技术(如支持向量机、随机森林等方法)等，在道路图像识别中有重要的应用。
技术实现思路
本申请提供了一种道路图生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质，以解决
技术介绍
中提到的技术问题。第一方面，本申请提供了一种道路图生成方法，该方法包括：将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息；将所述多通道的第一道路特征信息输入第三神经网络，以经所述第三神经网络提取多通道的第三道路特征信息，其中，所述第三神经网络为至少以道路方向信息为监督而训练完成的神经网络；融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；根据融合结果生成道路图。在一些实施例中，所述融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息，包括：相加或加权相加所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；或者，串接所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息。在一些实施例中，所述第一神经网络包括：第二子神经网络，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络；所述将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息，包括：将所述遥感图像输入所述第二子神经网络，以经所述第二子神经网络提取多通道的第二道路特征图。在一些实施例中，所述第一神经网络包括：第一子神经网络和第二子神经网络；所述将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息，包括：将所述遥感图像输入所述第一子神经网络，以经所述第一子神经网络提取多通道的第一道路特征图；将所述多通道的第一道路特征图输入第二子神经网络，以经所述第二子神经提取多通道的第二道路特征图，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络。在一些实施例中，所述第一神经网络包括：第一子神经网络、第二子神经网络和第三子神经网络；所述将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息，包括：将所述遥感图像输入所述第一子神经网络，以经所述第一子神经网络提取多通道的第一道路特征图；将所述多通道的第一道路特征图输入第二子神经网络，以经所述第二子神经提取多通道的第二道路特征图，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络；将所述多通道的第二道路特征图输入第三子神经网络，以经所述第三子神经提取多通道的第三道路特征图。在一些实施例中，所述容许道路宽度信息为一容许道路宽度范围，所述道路图中各道路的宽度落入所述容许道路宽度范围；或者，所述容许道路宽度信息为一预定道路宽度，所述道路图中各道路的宽度为所述预定道路宽度。在一些实施例中，所述根据融合结果生成道路图，包括：将所述融合结果输入第五神经网络，以经所述第五神经网络提取多通道的第四道路特征信息；经所述多通道的第四道路特征信息确定道路图。在一些实施例中，所述第五神经网络为基于容许道路宽度信息监督信息训练完成的神经网络。在一些实施例中，经所述第五神经网络获取道路图之后，还包括：确定所述道路图中道路的中心线。在一些实施例中，经所述第五神经网络获取道路图之后，还包括：将所述道路图进行矢量化处理，获得道路矢量图。在一些实施例中，所述第三神经网络的训练方法，包括：获取训练用遥感图像的道路方向基准图；将训练用遥感图像或其多通道的道路特征图输入待训练的第三神经网络，以经待训练的第三神经网络提取多通道的第四道路特征图；根据所述多通道的第四道路特征图确定一道路方向回归图；至少将所述道路方向回归图和所述道路方向基准图之间的第一损失回传所述待训练的第三神经网络，以调整所述待训练的第三神经网络的网络参数。在一些实施例中，所述第二子神经网络的训练方法，包括：获取训练用遥感图像的等宽道路基准图；将训练用的遥感图像或其多通道的道路特征图输入待训练的第二子神经网络，以经待训练的第二子神经网络提取多通道的第五道路特征图；根据所述多通道的第五道路特征图确定一第一道路概率图；至少将所述第一道路概率图和所述等宽道路基准图之间的第二损失回传所述待训练的第二子神经网络，以调整所述待训练的第二子神经网络的网络参数。在一些实施例中，训练所述第五神经网络的训练方法，包括：获取训练用遥感图像的等宽道路基准图；将训练用的遥感图像或其多通道的道路特征图输入待训练的第五神经网络，以经待训练的第五神经网络提取多通道的第六道路特征图；根据所述多通道的第六道路特征图确定一第二道路概率图；至少将所述第二道路概率图和所述等宽道路基准图之间的第三损失回传所述待训练的第五神经网络，以调整所述待训练的第五神经网络的网络参数。。在一些实施例中，训练过程中，将所述第一损失、所述第二损失和所述第三损失分别回传包括所述第三神经网络、所述第二子神经网络和所述第五神经网络的神经网络系统，以联合调整所述神经网络系统的网络参数。第二方面，本申请提供了一种道路图生成装置，该装置包括：第一道路特征信息获取单元，用于将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息；第三道路特征信息获取单元，用于将所述多通道的第一道路特征信息输入第三神经网络，以经所述第三神经网络提取多通道的第三道路特征信息，其中，所述第三神经网络为至少以道路方向信息为监督而训练完成的神经网络；信息融合单元，用于融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；道路图生成单元，用于根据融合结果生成道路图。在一些实施例中，所述信息融合单元包括：相加或加权相加所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；或者，串接所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息。在一些实施例中，所述第一神经网络包括：第二子神经网络，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络；所述第一道路特征信息获取单元包括：第二道路特征图获取第一子单元，将所述遥感图像输入所述第二子神经网络，以经所述第二子神经网络提取多通道的第二道路特征图。在一些实施例中，所述第一神经网络包括：第一子神经网络和第二子神经网络；所述第一道路特征信息获取单元包括：第一道路特征图获取第一子单元，用于将所述遥感图像输入所述第一子神经网络，以经所述第一子神经网络提取多通道的第一道路特征图；第二道路特征图获取第二子单元，用于将所述多通道的第一道路特征图输入第二子神经网络，以经所述第二子神经提取多通道的第二道路特征图，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络。在一些实施例中，所述第一神经网络包括：第一子神经网络、第二子神经网络和第三子神经网络；所述第一道路特征信息获取单元包括：第一道路特征图获取第二子单元，用于将所述遥感图像输入所述第一子神经网络，以经所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种道路图生成方法，其特征在于，包括：将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息；将所述多通道的第一道路特征信息输入第三神经网络，以经所述第三神经网络提取多通道的第三道路特征信息，其中，所述第三神经网络为至少以道路方向信息为监督而训练完成的神经网络；融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；根据融合结果生成道路图。

【技术特征摘要】
1.一种道路图生成方法，其特征在于，包括：将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息；将所述多通道的第一道路特征信息输入第三神经网络，以经所述第三神经网络提取多通道的第三道路特征信息，其中，所述第三神经网络为至少以道路方向信息为监督而训练完成的神经网络；融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；根据融合结果生成道路图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息，包括：相加或加权相加所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息；或者，串接所述第一道路特征信息和所述第三道路特征信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络包括：第二子神经网络，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络；所述将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息，包括：将所述遥感图像输入所述第二子神经网络，以经所述第二子神经网络提取多通道的第二道路特征图。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络包括：第一子神经网络和第二子神经网络；所述将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息，包括：将所述遥感图像输入所述第一子神经网络，以经所述第一子神经网络提取多通道的第一道路特征图；将所述多通道的第一道路特征图输入第二子神经网络，以经所述第二子神经提取多通道的第二道路特征图，其中，所述第二子神经网络为以容许道路宽度信息为监督而训练完成的神经网络。5.一种道路图生成装置，其特征在于，包括：第一道路特征信息获取单元，用于将遥感图像输入第一神经网络，以经所述第一神经网络提取多通道的第一道路特征信息；第三道路特征信息获取单元，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：程光亮，石建萍，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11