【技术实现步骤摘要】
一种关联停车位与车道方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及车载导航领域，尤其涉及一种关联停车位与车道的方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着自动驾驶技术的逐渐成熟，其对车载导航能力提出了更高的要求，车道级别的路径引导被广泛应用于高级自动驾驶。在现实驾驶场景中，对道路周围采集的停车位，需要关联至车道，构成矢量化的数字地图数据，停车位与车道的关联信息可以为自动泊车提供参考，提高驾驶系统决策能力。当前，对于停车位和车道的关联，处理方法是手动制作并设置每个停车位的关联类型和关联点，编译程序根据关联类型和关联点的位置，判断停车位所关联的车道，此种方法虽然准确度较高，但关联停车位和车道的处理速度较慢。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种关联停车位与车道的方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有关联方法数据处理速度较慢的问题。在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种关联停车位与车道的方法，包括：基于深度学习算法采集道路两侧的停车位信息；根据停车位邻近车...
【技术保护点】
1.一种关联停车位与车道的方法，其特征在于，包括：/n基于深度学习算法采集道路两侧的停车位信息；/n根据停车位邻近车道的方向及停车位位置分类，将停车位关联至一个或多个可进入车道。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种关联停车位与车道的方法，其特征在于，包括：
基于深度学习算法采集道路两侧的停车位信息；
根据停车位邻近车道的方向及停车位位置分类，将停车位关联至一个或多个可进入车道。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于深度学习算法采集道路两侧的停车位信息包括：
基于深度学习算法对停车位图像进行语义感知，确定点云对应的每个像素所属的停车位地图元素，检测获取停车位的点云边界。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于深度学习算法对停车位图像进行语义感知还包括：
根据语义感知结果对停车位进行三维重建，基于多视角几何，重建停车位上的多个关键点，并根据所述多个关键点获取停车位对应的点云。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据语义感知结果对停车位进行三维重建还包括：
通过参数拟合得到停车位的表征方程，根据所述表征方程和语义感知结果，得到停车位的参数信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据停车位邻近车道的方向及停车位位置分类，将停车位关联至一个或多个可进入车道还包括：
当停车位位于路段旁，根据车道方向关联邻近可进入停车位的车道。
技术研发人员：王敏，胡胜伟，罗跃军，刘奋，
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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