一种交通路口RPP点自动提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种交通路口RPP点自动提取方法及装置，该方法包括：获取采集的激光点云数据、车辆轨迹数据和双目图像数据；通过目标检测算法提取双目图像中路口车道分歧或汇流区域的包围框，标记包含有包围框的图像；对轨迹点位置对应的双目图像进行深度估计，预测双目图像深度；根据轨迹点位置对应的双目图像及双目图像深度构建三维点云，将三维点云与激光点云数据进行融合，预测融合后三维点云中RPP点的感兴趣区域；基于融合后的三维点云生成RPP点附近点云的俯视图，在俯视图的感兴趣区域中提取RPP基点。该方案可以实现路口RPP点的自动提取，不需要人工参与，且路口RPP点要素提取效率高、精度高，能有效降低高精度地图制作成本。能有效降低高精度地图制作成本。能有效降低高精度地图制作成本。

【技术实现步骤摘要】
一种交通路口RPP点自动提取方法及装置


[0001]本专利技术涉及高精度地图制作领域，尤其涉及一种交通路口RPP点自动提取方法及装置。

技术介绍

[0002]高精度地图可以为车辆自动驾驶提供辅助信息，相对于普通地图，高精度地图对精度有着更高要求。高精度地图制作过程中各要素制作精度要求高，需要对大量原始数据进行要素提取。交通要素RPP(road probable point)点，即道路变化特征点，作为高精度地图中道路口变化的重要因素，需要进行精准采集。一般在交通道路口RPP点的提取过程，需要人工参与，以保障数据提取的准确性，然而，这样不仅会增加地图制作成本，而且RPP点提取效率低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种交通路口RPP点自动提取方法及装置，以解决现有人工提取方法成本高且效率低的问题。
[0004]在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种交通路口RPP点自动提取方法，包括：
[0005]获取高精度地图采集车采集的激光点云数据、车辆轨迹数据和双目图像数据；r/>[0006]通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通路口RPP点自动提取方法，其特征在于，包括：获取高精度地图采集车采集的激光点云数据、车辆轨迹数据和双目图像数据；通过目标检测算法提取双目图像数据中路口车道分歧或汇流区域的包围框，标记包含有包围框的图像；获取标记图像对应的轨迹点位置，对所述轨迹点位置对应的双目图像进行深度估计，预测双目图像深度；根据所述轨迹点位置对应的双目图像及双目图像深度构建三维点云，将三维点云与激光点云数据进行融合，并预测融合后三维点云中RPP点的感兴趣区域；基于融合后的三维点云生成RPP点附近点云的俯视图，在俯视图的感兴趣区域中提取RPP基点。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对所述轨迹点位置对应的双目图像进行深度估计，预测双目图像深度包括：通过共享网络参数对左右目图像进行卷积，生成以左右图为基底的视差图，采用Encoder-Decoder框架，融合多个尺度层进行解码，获取左右图为基底的视差图；构建共享的预测网络，根据右目图像及左图视差图预测左目图像，根据左目图像及右目视差图预测右目图像；根据预测得到的左目图像和右目图像与真实采集的左右目图像的差值，计算损失函数，通过将损失函数反向传播优化预测模型参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于融合后的三维点云生成RPP点附近点云的俯视图，在俯视图的感兴趣区域中提取RPP基点包括：沿车辆轨迹方向，获取路口感兴趣区域附近激光点云的俯视投影图像，以及感兴趣区域投影后的二维包围框信息，保存激光点云俯视投影的映射关系；通过关键点检测网络提取投影投影图像中感兴趣区域内的特征关键点，所述特征关键点为左边线角点和右边线角点；对投影图像二值化，通过拉普拉斯边缘检测算子粗提取俯视投影图像中车道线的边缘信息；以特征关键点为基点，沿轨迹方向做垂线和平行线，获取垂线与车道线边缘的连接点，以及平行线与车道线边缘的连接点；根据连接点过滤杂点后，获取俯视投影图像中RPP点对应的三维坐标信息。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据连接点过滤杂点包括：根据连接点间的距离、车道线的宽度、车道宽度信息，去除距离和梯度未处于预定范围的杂点，并保留局部区域内梯度最大的边缘连接点。5.一种用于交通路口RPP点自动提取的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取高精度地图采集车采集的激光点云数据、车辆轨迹数据和双目图像数据；标记模块，用于通过目标检测算法提取双目图像数据中路口车道分歧或汇流区域的包围框，标记包含有包...

【专利技术属性】
技术研发人员：何豪杰，何云，熊迹，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：