道路识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种道路识别方法、装置及电子设备，属于人工智能领域。在该方法中，对获取到的待处理道路的街景图像进行特征提取，得到道路特征，然后基于道路识别模型对道路特征进行识别，得到识别结果，以确定待处理道路的道路通行类别。可以使得通过待处理道路的道路特征和人工智能模型识别，解决现有技术中通过人工采集道路信息进行判断的成本高的问题，同时结合道路特征能够有效对道路的类别进行识别的，还可以获得道路通行类别更加符合应用需求，使得识别结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
道路识别方法、装置及电子设备
本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种道路识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着计算机技术的发展，出现了导航技术。用户可以通过导航技术生成导航路线，以便从出发点沿着预定的导航路线到达目的地。但是，在导航路线中会存在一些小路(即低等级道路)，由于小路本身的路况较差，还会存在对车辆的损害性，对于驾车用户来说体验效果较差。但是由于小路的用户行驶数据较少，以及人工对小路的采集成难度较大，使得目标的小路识别过程存在投入成本高，以及识别准确率低的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种道路识别方法、装置及电子设备，以使得能够降低小路识别的成本以及提升小路识别准确度。为实现上述目的，一方面，本申请提供了一种道路识别方法，其特征在于，包括：获取待处理道路的街景图像；对所述街景图像进行特征提取，获得道路特征；触发道路识别模型，对所述道路特征进行识别，所述道路识别模型为多级分类模型；基于所述道路识别模型的识别结果，确定所述待处理道路的道路通行类别。在一种可能的实现方式中，所述获取待处理道路的街景图像，包括：接收导航路线生成请求；确定与所述导航路线生成请求相匹配的道路信息；将所述道路信息中满足处理条件的道路确定为待处理道路；获取所述待处理道路的街景图像。对应的，所述方法还包括：基于所述待处理道路的道路通行类别，生成与所述导航路线生成请求相匹配的目标导航路线。在又一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取训练样本集，所述训练样本集是标注有道路特征信息的道路街景图像；基于所述训练样本集进行模型训练，得到道路识别模型。对应的，所述道路识别模型包括第一模型、第二模型和第三模型，所述基于所述训练样本集进行模型训练，得到道路识别模型，包括：获取所述训练样本集的每个样本的道路特征信息；基于每个样本的所述道路特征信息将所述训练样本集划分为第一样本和第二样本，所述第一样本为小路的样本，所述第二样本为非小路的样本；基于所述第一样本和所述第二样本进行模型训练，得到第一模型；基于小路可通行条件，将所述第一样本划分为第一子样本和第二子样本，所述第一子样本为表征小路可通行的样本，所述第二子样本为表征小路不可通行的样本；依据所述第一子样本和所述第二子样本，对所述第一模型进行参数调整获得第二模型；基于小路的路况信息，将所述第一子样本划分为负样本和正样本，所述负样本的小路路况优于所述正样本的小路路况；基于所述负样本和所述正样本对所述第二模型进行参数调整，得到第三模型。又一方面，本申请还提供了一种道路识别装置，包括：获取单元，用于获取待处理道路的街景图像；提取单元，用于对所述街景图像进行特征提取，获得道路特征；识别单元，用于触发道路识别模型，对所述道路特征进行识别，所述道路识别模型为多级分类模型；确定单元，用于基于所述道路识别模型的识别结果，确定所述待处理道路的道路通行类别。又一方面，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如上任一项所述的道路识别方法。又一方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器用于执行所述处理器中存储的程序；所述存储器用于存储程序，所述程序至少用于：获取待处理道路的街景图像；对所述街景图像进行特征提取，获得道路特征；触发道路识别模型，对所述道路特征进行识别，所述道路识别模型为多级分类模型；基于所述道路识别模型的识别结果，确定所述待处理道路的道路通行类别。可见，在对道路进行识别时，对获取到的待处理道路的街景图像进行特征提取，得到道路特征，然后基于道路识别模型对道路特征进行识别，得到识别结果，以确定待处理道路的道路通行类别。可以使得通过待处理道路的道路特征和模型识别，解决现有技术中通过人工采集道路信息进行判断的成本高的问题，同时结合道路特征能够有效对道路的类别进行识别的，还可以获得道路通行类别更加符合应用需求，使得识别结果更加准确。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1示出了本申请实施例的一种道路识别系统一种组成架构示意图；图2示出了本申请实施例的一种道路识别方法的一种流程交互示意图；图3示出了本申请实施例的一种道路路线路口信息示意图；图4示出了本申请实施例的一种候选道路路线与其相连道路的示意图；图5示出了本申请实施例的一种候选道路路线以及周边信息点的示意图；图6示出了本申请实施例的一种多级二分类GBDT模型训练架构图；图7示出了本申请实施例的一种导航路线生成方法的流程示意图；图8示出了本申请实施例的一种道路识别装置的组成示意图；图9示出了本申请实施例的一种电子设备的组成结构示意图。具体实施方式本申请的方案可以在需要对道路的类别、通行信息等进行准确识别的场景中，如电子地图应用场景中或者路线导航应用场景中，能够较为及时、准确的对道路进行识别，以保证道路识别的准确性和识别低成本。其中，在本申请实施例中道路待处理道路是指需要进行识别的道路，可以是明确指出的某条道路，也可以是某个应用场景中出现的所有道路，还是可以满足某些条件的道路，如，用户驾驶流量较少的道路即用户不经常行驶的道路。在本申请中获取道路特征并不是基于简单的道路信息，如道路位置信息、人流量信息等，而是需要通过对待处理道路的街景图像进行特征提取得到的特征。该街景图像是指该待处理道路所在环境的360度全景图像，即可以获得该道路所处的实际环境以及道路的各个角度的信息。这样可以适用于道路这种能够发生变化的应用场景。在本申请实施例识别结果不仅可以识别道路的类别，如道路是否属于小路，也可以具体识别出道路通行类型，如是否是可以通行的小路，通行路况适合哪种车辆等信息。其中，小路是指低等级道路，即平时车辆通行较少的道路。为了便于理解本申请的道路识别方法，下面对于本申请的道路识别方法所适用的系统进行介绍。参见图1，其示出了本申请一种道路识别系统一种组成架构示意图。如图1所示，本申请实施例提供的道路识别系统包括：终端10和服务器20。终端10与服务器20之间通过网络30实现通信连接。其中，终端10可以为手机、平板电脑等移动终端，也可以为具有信息输出功能的个人计算机等固定终端。在本申请实施例中，终端10可以通过其配置的或者连接信息输入模块获取到用户输入的待处理道路，也可以是输入对应的关于道路识别的请求，这些请求可以是直接的道路识别请求，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种道路识别方法，其特征在于，包括：/n获取待处理道路的街景图像；/n对所述街景图像进行特征提取，获得道路特征；/n触发道路识别模型，对所述道路特征进行识别，所述道路识别模型为多级分类模型；/n基于所述道路识别模型的识别结果，确定所述待处理道路的道路通行类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种道路识别方法，其特征在于，包括：
获取待处理道路的街景图像；
对所述街景图像进行特征提取，获得道路特征；
触发道路识别模型，对所述道路特征进行识别，所述道路识别模型为多级分类模型；
基于所述道路识别模型的识别结果，确定所述待处理道路的道路通行类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理道路的街景图像，包括：
接收导航路线生成请求；
确定与所述导航路线生成请求相匹配的道路信息；
将所述道路信息中满足处理条件的道路确定为待处理道路；
获取所述待处理道路的街景图像。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述待处理道路的道路通行类别，生成与所述导航路线生成请求相匹配的目标导航路线。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取训练样本集，所述训练样本集是标注有道路特征信息的道路街景图像；
基于所述训练样本集进行模型训练，得到道路识别模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述道路识别模型包括第一模型、第二模型和第三模型，所述基于所述训练样本集进行模型训练，得到道路识别模型，包括：
获取所述训练样本集的每个样本的道路特征信息；
基于每个样本的所述道路特征信息将所述训练样本集划分为第一样本和第二样本，所述第一样本为小路的样本，所述第二样本为非小路的样本；
基于所述第一样本和所述第二样本进行模型训练，得到第一模型；
基于小路可通行条件，将所述第一样本划分为第一子样本和第二子样本，所述第一子样本为表征小路可通行的样本，所述第二子样本为表征小路不可通行的样本；
依据所述第一子样本和所述第二子样本，对所述第一模型进行参数调整获得第二模型；
基于小路的路况信息，将所述第一子样本划分...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴跃进，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44