【技术实现步骤摘要】
一种地图构建方法及装置
本申请涉及定位
，尤其涉及一种地图构建方法及装置。
技术介绍
随着计算机视觉技术的发展，基于三维重建技术构建的三维地图在导航定位以及虚拟现实等领域中得到广泛应用。其中，基于三维重建技术构建三维地图的方法之一为运动恢复结构(StructureFromMotion，SFM)方法。具体的，在通过SFM方法构建三维地图时，首先，通过相机遍历待构建三维地图的场景，采集若干环境图像。之后，提取各环境图像的特征点，确定特征点的图像特征，并进行各环境图像之间特征点的匹配。然后，根据各特征点的匹配结果以及该相机的相机内参，确定各特征点对应的目标点的三维坐标以及特征信息，最后根据各目标点的三维坐标以及特征信息，构建三维地图。但是，基于上述SFM方法构建出的三维地图中的数据量较多，例如，当将该三维地图应用于无人车导航定位场景中时，无人车需要较大的存储空间存储该三维地图，导致使用三维地图的成本较高。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种地图构建方法及装置，用于部分解决现有技术中存在的...
【技术保护点】
1.一种地图构建方法，其特征在于，包括：/n获取各环境图像以及确定采集各环境图像的相机的相机内参；/n针对每个目标点，将该目标点分别投影到各环境图像中，确定该目标点对应的各像素点，所述目标点位于环境中物体上；/n根据预先训练的语义分割模型，确定各环境图像中各像素点的类型，所述像素点的类型包括静态物体以及动态物体；/n根据该目标点对应的各像素点的类型，确定该目标点位于静态物体的概率；/n根据各目标点位于静态物体的概率，从各目标点中确定静态目标点；/n根据各静态目标点的三维坐标以及各静态目标点的特征信息，确定三维地图，所述三维地图用于无人车定位。/n
【技术特征摘要】
1.一种地图构建方法，其特征在于，包括：
获取各环境图像以及确定采集各环境图像的相机的相机内参；
针对每个目标点，将该目标点分别投影到各环境图像中，确定该目标点对应的各像素点，所述目标点位于环境中物体上；
根据预先训练的语义分割模型，确定各环境图像中各像素点的类型，所述像素点的类型包括静态物体以及动态物体；
根据该目标点对应的各像素点的类型，确定该目标点位于静态物体的概率；
根据各目标点位于静态物体的概率，从各目标点中确定静态目标点；
根据各静态目标点的三维坐标以及各静态目标点的特征信息，确定三维地图，所述三维地图用于无人车定位。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将该目标点分别投影到各环境图像中，确定该目标点对应的各像素点，具体包括：
确定所述相机在采集各环境图像时的相机位姿；
根据所述相机在采集各环境图像时的相机位姿以及所述相机内参，确定所述相机采集各环境图像的视野范围；
根据该目标点的三维坐标以及所述相机采集各环境图像的视野范围，确定所述相机可采集到该目标点的相机位姿，作为待投影位姿；
针对每个待投影位姿，根据该目标点的三维坐标以及该待投影位姿，确定该目标点投影到所述相机在该待投影位姿采集的环境图像时，该目标点所对应的像素点。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割模型采用下述方法进行训练，其中：
获取历史采集的各环境图像，作为训练样本；
针对所述训练样本中的每个像素点，确定该像素点所属图像区域的真实类型，作为该像素点的标注，所述真实类型包括静态物体以及动态物体；
针对每个训练样本，将该训练样本作为输入，输入待训练的语义分割模型中，输出该训练样本中各像素点的预测类型；
以最小化该训练样本中各像素点的预测类型与各像素点的标注之间的差异为优化目标，调整所述语义分割模型中的模型参数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该目标点对应的各像素点的类型，确定该目标点位于静态物体的概率，具体包括：
根据该目标点对应的各像素点的类型，确定类型为静态物体的像素点的数量；
根据确定出的类型为静态物体的像素点的数量以及该目标点对应的各像素点的数量，确定该目标点位于...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂琼，申浩，王赛，吴垚垚，陈宝华，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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