【技术实现步骤摘要】
基于矢量线的道路结构提取系统及方法
本专利技术涉及测控
，尤其涉及一种基于矢量线的道路结构提取系统及方法。
技术介绍
随着交通网络的复杂化及车辆类型的多样化；对高精度电子地图的精细化要求越来越高。高精度地图被应用于自动驾驶领域时，必要的提供有基于道路和车道的位置及拓扑信息。那么在高精度地图制作时需必要的提取路口、车道变化等结构信息，诸如普通红绿灯处的交叉路口等。现有技术中高精度的提取路口、车道增减等所述道路结构信息的方法普遍是基于激光点云等原始数据，或是基于原始数据提取后的形状线。再由作业人员人工的确认道路结构变化的位置，并提取道路结构。那么受限于作业人员的人工作业，造成作业流程繁琐，耗时长，并且由于作业员技术背景不同，其制作出的高精度数据可能有差异，不能够满足高精度地图的数据要求。
技术实现思路
本专利技术实施例至少揭露了一种基于矢量线的道路结构提取方法。通过本实施例揭露的方法能够根据标准化的标准道路结构模型自动的提取标准化的先选道路结构，并且标记非标准化的疑似道路结构，再...
【技术保护点】
1.一种基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，/n所述方法被配置为：/n获取高精度地图的矢量线数据；/n根据至少一在先获取的标准道路结构模型提取所述矢量线数据中的至少一先选道路结构和/或至少一疑似道路结构，并且标记所述疑似道路结构；/n判断至少一标记的所述疑似道路结构是否为一候选道路结构；/n在判断标记的所述疑似道路结构为一候选道路结构后，提取所述候选道路结构；/n修正和/或补充所述先选道路结构和/或所述候选道路结构。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，
所述方法被配置为：
获取高精度地图的矢量线数据；
根据至少一在先获取的标准道路结构模型提取所述矢量线数据中的至少一先选道路结构和/或至少一疑似道路结构，并且标记所述疑似道路结构；
判断至少一标记的所述疑似道路结构是否为一候选道路结构；
在判断标记的所述疑似道路结构为一候选道路结构后，提取所述候选道路结构；
修正和/或补充所述先选道路结构和/或所述候选道路结构。
2.如权利要求1所述的基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，
所述方法被配置有：
获取所述候选道路结构的第一候选道路图像；
选取至少一所述第一候选道路图像作为样本，修正所述标准道路结构模型。
3.如权利要求1所述的基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，
所述方法被配置有：
生成修正和/或补充后所述先选道路结构的先选道路图像；
选取至少一所述先选道路图像作为样本，修正所述标准道路结构模型。
4.如权利要求1所述的基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，
所述方法被配置有：
生成修正和/或补充后所述候选道路结构的第二候选道路图像；
选取至少一所述第二候选道路图像作为样本，修正所述标准道路结构模型。
5.如权利要求1所述的基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，
获取所述先选道路结构，被配置为：
获取所述矢量线数据中的至少一矢量线；
获取所述矢量线的起点坐标；
获取所有矢量线的起点坐标集合；
历遍所述起点坐标集合，获取至少一第一预置区域内的起点坐标；
根据所述起点坐标及对应所述矢量线的类型区分所述第一预置区域中所述起点坐标的起点场景类型；
截取所述第一预置区域中所述起点坐标对应的第一矢量线段，并且根据所述标准道路结构模型及所述起点场景类型提取所述第一矢量线段为所述先选道路结构。
6.如权利要求5所述的基于矢量线的道路结构提取方法，其特征在于，
获取所述先选道路结构，被配置为：
获取所述矢量线数据中的至少一矢量线；
获取所述矢量线的终点坐标；
获取所有矢量线的终...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈琦，杨迪，张伟，罗跃军，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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