道路筛选方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种道路筛选方法、装置、服务器和存储介质。该方法包括：确定目标卫星图像中包括的各候选道路；从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹；将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定所述各候选道路中包括的道路。通过结合卫星图像和设备轨迹数据进行道路识别，提高了道路识别效率，能够有效地进行实际道路的筛选，提高道路筛选的准确性和新路提取的及时性，并降低了道路识别成本。

Road screening methods, devices, servers and storage media

【技术实现步骤摘要】
道路筛选方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术实施例涉及道路识别领域，尤其涉及一种道路筛选方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
目前，终端中集成了越来越多的功能，这些功能可以通过各种各样的应用程序实现。用户可以通过应用各种功能使生活变得更加便捷。道路识别功能和定位功能由于其实时性和便利性被用户广泛应用。在道路识别服务中，服务器存储了大量的道路信息，包括道路名称、道路长宽信息、位置信息、卫星图像、实时路况等，可以通过用户端向用户提供道路信息，以方便用户出行。目前在道路识别和提取中常用的方法有半自动道路提取算法，该算法首先由人工选取一定的道路种子点，然后结合道路的影响特征信息等使用一定的搜索策略进行道路边缘检测，最后使用一定的道路边缘跟踪算法连接道路段，提取出道路，此算法需要消耗一定的人力，并且需要获得道路的特征信息，成本较高。另外，在新的道路铺设完成后，由于测绘人员进行道路信息采集的时间延迟或地区条件干扰，道路信息不能够及时更新。另一种常用的道路提取算法为基于机器学习的自动提取，但是由于绿化带、建筑物、山地丘陵等对道路提取产生干扰，河流等现状无在遥感卫星图像中与道路形状相似，基于机器学习的自动提取算法难以进行区分以排除干扰，因此道路提取的准确率低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种道路筛选方法、装置、服务器和存储介质，以提高道路筛选的准确性和新路提取的及时性，并降低了道路识别成本。第一方面，本专利技术实施例提供了一种道路筛选方法，该方法包括：确定目标卫星图像中包括的各候选道路；从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹；将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定所述各候选道路中包括的道路。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种道路筛选装置，该装置包括：道路确定模块，用于确定目标卫星图像中包括的各候选道路；轨迹获得模块，用于从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹；匹配模块，用于将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定所述各候选道路中包括的道路。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例中的任一种道路筛选方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术实施例中的任一种道路筛选方法。本专利技术实施例通过确定目标卫星图像中包含的各候选道路，并从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹，并根据各候选道路与驾车轨迹的匹配结果确定各候选道路中包括的道路，从而提高道路筛选的准确定，提高了道路识别的效率，并且降低了道路识别的成本。附图说明图1是本专利技术实施例一中的一种道路筛选方法的流程图；图2是本专利技术实施例二中的一种道路筛选方法的流程图；图3是本专利技术实施例三中的一种道路筛选装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例四中的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一本实施例提供的道路筛选方法可适用于从各候选道路中对实际的道路进行筛选的情况，该方法可以由道路筛选装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在服务器中。参见图1，本实施的方法具体包括如下步骤：S110、确定目标卫星图像中包括的各候选道路。其中，所述目标卫星图像为人造地球卫星在运行过程中，通过照相机、电视摄像机、多光谱扫描仪等设备，对地面地物进行摄影或扫描所获得的图像资料，包括图片或视频。其中，所述各候选道路可以包括道路名称、道路长宽信息、位置信息、卫星图像、实时路况等信息。通过目标卫星图像提取出各候选道路，示例性的，对目标卫星图像进行预处理，以提高图像的质量，包括直方图均衡化、滤波处理等。再进行低层次处理，把原始图像转换为便于提取道路特征的图像，主要进行二值化、灰度、边缘、文理、顶点、方向等方面的处理。然后进行中层次处理，对进行过处理的图像进行分析，提取出道路特征，包括几何特征、辐射特征、拓扑特征和上下文特征等。进一步进行高层次处理，利用计算机等手段，将经过中层次处理后的图像上的道路特征按一定的规则组织起来，利用要素的结构和关系、道路模型以及道路有关的规则、知识理解识别道路。由于绿化带、建筑物、山地丘陵等对道路提取产生干扰，河流等线状物在遥感卫星图像中与道路形状相似，通过目标卫星图像提取道路的过程中可能会产生误判，从而将其他与道路形状相似的影像确定为道路，因此，在本实施例中，并不是将通过目标卫星图像提取的道路作为最终确定道路，而是作为各候选道路，以便对各候选道路做进一步筛选得到真实的道路，提高道路识别的准确性。可选的，获取高分辨率目标卫星图像，通过高分辨率目标卫星图像进行各候选道路提取作为各候选道路，从而提高各候选道路提取的准确性。S120、从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹。其中，所述设备可以为移动设备、穿戴设备、车载设备等，其中部署有卫星跟踪定位器和定位软件开发工具包，能够获取设备的定位数据，将定位数据保存至数据库，并向服务器发送定位数据。服务器接收定位数据，通过每组定位数据得到对应设备的轨迹数据，示例性的，分析定位数据的时间和地点信息，将时间和地点连续的一系列定位数据中的定位点相连接，得到对应设备的轨迹数据。从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹，示例性的，通过分析定位数据得到各设备轨迹数据中定位点连续运动的速度，各类型的轨迹中定位点连续运动的速度不同，因此可以通过定位点连续运动的速度得到设备轨迹分类，其中，所述轨迹分类包括步行轨迹、驾车轨迹、骑行轨迹、火车轨迹等，从中筛选得到驾车轨迹。S130、将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定所述各候选道路中包括的道路。具体的，仅根据卫星图像进行道路提取，会受到绿化带、建筑物、山地丘陵、河流等线状物对道路提取的干扰，降低道路提取的准确性。将目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定各候选道路中包括的道路，充分利用了道路的实际应用情况，由于步行、骑行的路线了可能是非常用道路，火车轨迹为固定的火车用道，均不能作为常用的行车道路，因此从步行轨迹、驾车轨迹、骑行轨迹、火车轨迹中选择驾车轨迹作为确定条件与各候选道路进行匹配，即驾车轨迹最能体现此为一条道路，并能够排除了绿化带、河流等干扰，提高了道路提取的准确性。具体的，将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果，确定所述各候选道路中包括的道本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种道路筛选方法，其特征在于，包括：/n确定目标卫星图像中包括的各候选道路；/n从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹；/n将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定所述各候选道路中包括的道路。/n

【技术特征摘要】
1.一种道路筛选方法，其特征在于，包括：
确定目标卫星图像中包括的各候选道路；
从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹；
将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果确定所述各候选道路中包括的道路。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标卫星图像中包括的各候选道路，包括：
将目标卫星图像作为道路识别模型的输入，提取所述目标卫星图像中包括的各候选道路；
其中，所述道路识别模型通过如下方式生成：
将基础道路数据与样本卫星图像进行匹配，确定样本卫星图像中包括的道路；
根据样本卫星图像中包括的道路，对卷积网络模型进行训练，生成所述道路识别模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从各设备轨迹数据中筛选得到驾车轨迹，包括：
将各设备轨迹数据作为轨迹分类模型的输入，得到各设备轨迹数据中包括的驾车轨迹；
其中，所述轨迹分类模型通过如下方式生成：
确定样本轨迹数据的交通类型以及样本轨迹数据的轨迹特征，其中所述轨迹特征包括平均速度、加速度、速度方差、最大速度、曲率和方向中的至少一个；
根据所述样本轨迹数据的交通类型以及所述样本轨迹数据的轨迹特征，对分类模型进行训练，生成所述轨迹分类模型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配之前，还包括：
根据基础道路数据中包括的道路，从所述目标卫星图像中包括的各候选道路中滤除已有道路。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标卫星图像中包括的各候选道路与所述驾车轨迹进行匹配，并根据匹配结果，确定所述各候选道路中包括的道路，包括：
若所述目标卫星图像中包括的各候选道路上的驾车轨迹数量大于轨迹阈值，则确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭继东，万程，刘鹏，杨敬，杨旭虹，陈程，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11