基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法及其系统，所述构建方法包括以下步骤：选定列车行车路段，将路段区段信息存储；确定特征点的属性，并根据特征点属性确定是否添加附加属性；存储特征点之间的链接关系和特征点之间的距离误差范围；将焦距、天气、光线和滤镜因素以对应的数字形式存储；将存储的信息以数据化形式编码形成一个电子地图数据结构；所述系统包括路段信息存储单元、特征点单元、外部因素存储单元和数据结构编码单元；本发明专利技术通过构建一个电子地图数据结构，确定高速摄像机在拍摄时对应的拍摄条件，从而更好的滤除拍摄干扰，并通过特征点之间的链接可以做出提前准备，从而获得更优化的三维电子地图特征点。

【技术实现步骤摘要】
基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法及其系统
本专利技术属于列车定位领域，特别涉及一种基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法及其系统。
技术介绍
当前为铁路列控系统提供测速测距服务的是一套组合的多维的测速测距系统，包含了速度传感器、测速雷达、加速度传感器、应答器、轨道电路、计轴器等。通过以上几种的组合为列控车载系统提供了高安全测速测距功能，保障了列车的安全，但也因此造成了铁路列控系统测速测距成本代价高昂，面对如此众多的传感设备，不但增加了开发成本，还增加技术集成难度，也增加了列车的安装难度。为了解决测速测距带来高成本问题，现在的列控系统研究人员正在尝试采用卫星定位技术替代传统的列车定位技术，并取得一定成果。但是卫星定位技术对于高铁的应用仍然存在一定的局限性，比如在川藏铁路中，由于一半以上的线路是隧道，卫星定位技术就没有使用的必要性。在穿越城市地下的高铁线路中，卫星定位技术也存在局限性。因此，找到普适的不依赖于地形，又能降低定位基础设备成本的定位技术手段是列控技术未来的发展的必然选择。图像匹配技术的快速发展，利用图像技术进行身份识别、智能分析等各种各样技术层出不穷，阿尔法狗通过人工智能赢得了世界冠军等，都说明图像技术已经可以很成熟的应用于生活的方方面面。身份识别应用于银行等金融领域说明其安全性也得到成熟的验证。图像技术在高铁上也有所应用，高铁系统中为了实现列车的防碰撞功能，安装了摄像头、毫米波雷达用于获取列车前方路况，而在远程控制系统中也采用图像识别功能。虽然图像识别没有在安全领域有所应用，但在列车驾驶中起到了一定作用，这无疑为图像匹配技术在高铁列控定位中的应用提供技术经验和积累。但图形匹配技术应用的前提条件是获取优质的图像，现有的图像获取方式大都是直接采用高速摄像机进行直接获取，但由于列车的运行过程长短不一，且所经过的地形地貌均不同，加上各种天气因素的影响，获取的图像往往会受到影响，无法获取优质图片，对特征点数据的提取也会造成影响，从而造成定位不准。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法及其系统，通过构建电子地图数据结构克服图像获取过程中所遇到的问题。本专利技术公开了一种基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，所述构建方法包括以下步骤：选定列车行车路段，将路段区段信息以数据化形式进行存储；确定特征点的属性，并根据特征点的属性制定相应的的附加属性；存储特征点之间的链接关系并存储特征点之间的距离误差范围；将焦距因素、天气因素、光线因素和滤镜因素的具体形式以对应的数字形式存储；将存储的信息以数据化形式编码形成一个三维电子地图数据结构。进一步地，所述链接关系包括建立特征点与下一个特征点和再下一个特征点之间的实际距离和误差距离的链接关系，并将距离数据进行存储。进一步地，所述特征点的属性包括一般点和特殊点，一般点为在正常地形的特征点，特殊点表示在特殊地形的特征点，所述特殊地形包括隧道、车站、桥梁和草原。进一步地，所述附加属性包括在特殊点数据进行存储时另外添加提醒设置。进一步地，所述天气因素包括雨天、雾天、雪天、阴天和晴天，所述光线因素包括白天光线、强光光线、夜晚光线和傍晚光线。进一步地，所述滤镜信息包括草原背景、隧道背景和森林背景，所述焦距因素包括焦距具体倍数。本专利技术还公开了一种基于图像匹配的电子地图数据结构的构建系统，所述系统包括路段信息存储单元、特征点单元、外部因素存储单元、数据结构编码单元；其中，所述路段信息存储单元，用于将路段区段信息以数据化形式进行存储；所述特征点单元，用于将特征点属性信息以及附加属性信息以数据化形式进行存储；所述特征点单元，还用于存储特征点之间的链接关系及特征点之间的距离误差；所述外部因素单元，用于存储焦距、天气、光线和滤镜各种影响获取图像的外部因素信息；所述数据结构编码单元，用于将所述路段信息存储单元、特征点单元和外部因素存储单元存储的数据信息进行整体编码形成一个完整的数据结构。进一步地，在所述特征点单元的特征点数据化存储之前对特征点图像进行数据提取，再将提取的图像数据进行存储。进一步地，所述外部因素单元存储的各种因素均以数值形式存储，具体的数值对应相应的外部因素条件。本专利技术的有益效果：本专利技术通过存储天气因素、光线因素以及背景条件，确定高速摄像机在拍摄时对应的拍摄条件，从而更好的滤除拍摄干扰，获得更优化的三维电子地图特征点；本专利技术通过将获取图像的背景条件和特征点之间的链接关系构建出一个电子地图数据结构，使得高速摄像机在获取图像时能够对应调节拍摄条件，并通过特征点之间的链接可以做出提前准备，获得更好的拍摄质量。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例的列车高铁列控定位方法的流程图；图2示出了本专利技术实施例中特征点获取模型关系示意图；图3示出了本专利技术实施例中电子地图数据结构示意图。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、完整地说明，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。本专利技术公开了一种基于图像匹配的高铁列控定位方法及其系统，该方法利用图像匹配技术，通过图像匹配算法，结合列车基于轨道的特征运输方式，实时获取铁路沿线的三维环境特征点，并与初始三维电子地图数据库中特征点进行匹配，获取特征点地理坐标，从而确定列车的位置。请参照图1，本专利技术高铁列控定位方法包括以下步骤：第一步：建立初始三维电子地图数据库在线路开始运营前，通过工程列车慢速运行，沿途采集线路的关键特征点，在获得完整的初始三维电子地图数据库后，建立初始三维电子地图数据库列车逐步提升速度，形成相应速度等级，新车加入时，同步至新车。同时，在生成初始三维电子地图数据库时，要测量每个特征点距离初始特征点的距离，建立相邻特征点或者是相邻两个特征点之间的链接关系，以便列车在获取特征点后，知道列车所在的绝对位置和距离起始点的距离。第二步：初始定位在初始三维电子地图数据库建立以后，可以通过获取站内特征点，根据站内特征点确定列车当前所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，其特征在于，/n所述构建方法包括以下步骤：/n选定列车行车路段，将路段区段信息以数据化形式进行存储；/n确定特征点的属性，并根据特征点的属性制定相应的附加属性；/n存储特征点之间的链接关系并存储特征点之间的距离误差范围；/n将焦距因素、天气因素、光线因素和滤镜因素的具体形式以对应的数字形式存储；/n将存储的信息以数据化形式编码形成电子地图数据结构。/n

【技术特征摘要】
1.基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，其特征在于，
所述构建方法包括以下步骤：
选定列车行车路段，将路段区段信息以数据化形式进行存储；
确定特征点的属性，并根据特征点的属性制定相应的附加属性；
存储特征点之间的链接关系并存储特征点之间的距离误差范围；
将焦距因素、天气因素、光线因素和滤镜因素的具体形式以对应的数字形式存储；
将存储的信息以数据化形式编码形成电子地图数据结构。


2.根据权利要求1所述的基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，其特征在于，
所述链接关系包括建立特征点与下一特征点和再下一特征点之间的实际距离和误差距离的链接关系。


3.根据权利要求1所述的基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，其特征在于，
所述特征点的属性包括一般点和特殊点，所述一般点为在正常地形的特征点，所述正常地形包括城市；所述特殊点表示在特殊地形的特征点，所述特殊地形包括隧道、车站、桥梁和草原。


4.根据权利要求1所述的基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，其特征在于，
所述附加属性包括在特殊点数据进行存储时另外添加提醒设置。


5.根据权利要求1所述的基于图像匹配的电子地图数据结构的构建方法，其特征在于，
所述天气因素包括雨天、雾天、雪天、阴天和晴天，所述光线因素包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾云光，崔俊锋，石晶，姚文华，王冠，杨明春，陈立华，杨明，曲博，
申请(专利权)人：北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11