地图离散型要素的匹配方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种地图离散型要素的匹配方法、装置、系统及存储介质，该方法，包括：分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合；对所述第一要素簇集合和所述第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对；对所述要素簇对中的要素进行匹配，得到两个不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。本发明专利技术可以有效地缩小匹配范围，降低匹配难度，获得更高的匹配精度，从而满足地图离散型要素分布较密的地图场景下，高精度地图的要素更新要求。

Matching method, device, system and storage medium of map discrete elements

【技术实现步骤摘要】
地图离散型要素的匹配方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及高精度地图
，尤其涉及一种地图离散型要素的匹配方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
高精度地图是自动驾驶不可或缺的重要支撑技术，而高精度众包数据源是高精度地图更新的一种重要数据来源。在利用高精度众包数据源对地图进行更新时，众包数据源与高精度地图之间、不同来源的众包数据源之间、不同时间段采集的众包数据源之间，需要对地图离散型要素进行匹配。地图离散型要素是指地图中不连续的、具有明确边界的要素，例如：交通标牌、箭头等等。目前，一般直接通过计算地图离散型要素之间的欧式距离来实现对不同数据源中地图离散型要素的匹配。但是，当某些地图离散型要素分布较密时，上述匹配方式容易出现匹配错误，其匹配精度无法满足高精度地图的匹配精度要求。
技术实现思路
本专利技术提供一种地图离散型要素的匹配方法、装置、系统及存储介质，可以有效地缩小匹配范围，降低匹配难度，获得更高的匹配精度，从而满足地图离散型要素分布较密的地图场景下，高精度地图的要素更新要求。第一方面，本专利技术实施例提供一种地图离散型要素的匹配方法，包括：分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合；对所述第一要素簇集合和所述第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对；对所述要素簇对中的要素进行匹配，得到两个不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。第二方面，本专利技术实施例提供一种地图离散型要素的匹配装置，包括：划分模块，用于分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合；第一匹配模块，用于对所述第一要素簇集合和所述第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对；第二匹配模块，用于对所述要素簇对中的要素进行匹配，得到两个不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。第三方面，本专利技术实施例提供一种地图离散型要素的匹配系统，包括：包括：处理器和存储器，所述存储器中加载有程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如第一方面中所述的地图离散型要素的匹配方法。第四方面，本专利技术实施例提供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第一方面所述的地图离散型要素的匹配方法。本专利技术提供一种地图离散型要素的匹配方法、装置、系统及存储介质，通过分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合；对所述第一要素簇集合和所述第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对；对所述要素簇对中的要素进行匹配，得到两个不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。本专利技术可以有效地缩小匹配范围，降低匹配难度，获得更高的匹配精度，从而满足地图离散型要素分布较密的地图场景下，高精度地图的要素更新要求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一应用场景的原理示意图；图2为本专利技术一实施例提供的地图离散型要素的匹配方法的流程图；图3为本专利技术又一实施例提供的要素簇匹配的示意图；图4为本专利技术另一实施例提供的要素匹配的示意图；图5为本专利技术一实施例提供的地图离散型要素的匹配装置的结构示意图；图6为本专利技术一实施例提供的地图离散型要素的匹配系统的结构示意图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。高精度地图是自动驾驶不可或缺的重要支撑技术，而高精度众包数据源是高精度地图更新的一种重要数据来源。在利用高精度众包数据源对地图进行更新时，众包数据源与高精度地图之间、不同来源的众包数据源之间、不同时间段采集的众包数据源之间，需要对地图离散型要素进行匹配。地图离散型要素是指地图中不连续的、具有明确边界的要素，例如：交通标牌、箭头等等。目前，一般直接通过计算地图离散型要素之间的欧式距离来实现对不同数据源中地图离散型要素的匹配。但是，当某些地图离散型要素分布较密时，上述匹配方式容易出现匹配错误，其匹配精度无法满足高精度地图的匹配精度要求。针对上述技术问题，本专利技术提供一种方法，可以有效地缩小匹配范围，降低匹配难度，获得更高的匹配精度，从而满足地图离散型要素分布较密的地图场景下，高精度地图的要素更新要求。图1为本专利技术一应用场景的原理示意图，如图1所示，对数据源S0、S1中的离散型地图要素进行匹配。首先，在数据源S0、数据源S1中分别对离散型地图要素进行分组，即将距离比较近的离散型地图要素划分为一个要素簇，这样在数据源S0、数据源S1中会各自得到1个要素簇的集合。然后，对要素簇的集合中的要素簇进行匹配，得到匹配的要素簇对。最后，对要素簇对中的要素进行匹配，从而实现S0、S1中所有离散型地图要素的匹配，得到不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。应用上述方法可以有效地缩小匹配范围，降低匹配难度，获得更高的匹配精度，从而满足地图离散型要素分布较密的地图场景下，高精度地图的要素更新要求。下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本专利技术的实施例进行描述。图2为本专利技术一实施例提供的地图离散型要素的匹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地图离散型要素的匹配方法，其特征在于，包括：/n分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合；/n对所述第一要素簇集合和所述第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对；/n对所述要素簇对中的要素进行匹配，得到两个不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种地图离散型要素的匹配方法，其特征在于，包括：
分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合；
对所述第一要素簇集合和所述第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对；
对所述要素簇对中的要素进行匹配，得到两个不同数据源中地图离散型要素的匹配结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对两个不同数据源中的地图离散型要素进行簇的划分，得到第一要素簇集合和第二要素簇集合，包括：
将每个数据源中的所有地图离散型要素作为独立的要素簇，并计算两两要素簇之间的距离；
将距离最小的两个要素簇合并为一个新的要素簇，重新计算两两要素簇之间的距离；所述距离包括：绝对值距离、欧式距离、切比雪夫距离中的任一种。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将距离最小的两个要素簇合并为一个新的要素簇，重新计算两两要素簇之间的距离之后，还包括：
判断数据源中任意两个要素簇之间的距离是否大于预设的第一阈值，
若大于预设的第一阈值，则得到所述数据源对应的要素簇集合；
若数据源中任意两个要素簇之间的距离不大于预设的第一阈值，则将距离最小的两个要素簇合并为一个新的要素簇，重新计算两两要素簇之间的距离；直到数据源中任意两个要素簇之间的距离均大于预设的第一阈值。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一要素簇集合和第二要素簇集合中的要素簇进行两两匹配，得到匹配的要素簇对，包括：
获取所述第一要素簇集合中的任一待匹配的要素簇；
计算所述待匹配的要素簇与所述第二要素簇集合中所有要素簇之间的几何距离；
从所述第二要素簇集合中选取出与所述待匹配的要素簇几何距离最小的要素簇作为候选要素簇。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述第二要素簇集合中选取出与所述待匹配的要素簇几何距离最小的要素簇作为候选要素簇之后，还包括：
判断所述待匹配要素簇与所述候选要素簇之间的几何距离是否小于预设的第二阈值；
若小于所述预设的第二阈值，则将所述待匹配要素簇和所述候选要素簇作为匹配的要素簇对；并从所述第一要素簇集合中剔除所述待匹配要素簇，从所述第二要素簇集合中剔除已经匹配的所述候选要素簇，得到更新后的第一要素簇集合和更新后的第二要素簇集合...

【专利技术属性】
技术研发人员：付兵杰，宋向勃，王辉，李鹏航，郭兆钟，
申请(专利权)人：武汉四维图新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42