一种交通标识牌更新方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种交通标识牌更新方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于深度学习语义分割网络分割每一帧图像数据中的交通标识牌语义特征，并提取交通标识牌轮廓区域；基于位姿信息和相机内外参，将高精度地图HD MAP中交通标识牌空间区域投影到图像坐标系；在图像坐标系下，对交通标识牌区域进行全局相似性匹配；对交通标识牌匹配结果进行差异分析，获取图像数据相对于HD MAP数据的增删属性信息；基于增删属性信息，对HD MAP库中的交通标识牌数据进行更新。本发明专利技术借助图像深度学习技术，减少人为干预，提高了高精度地图更新交通标识牌要素的效率，相对于高精度地图制作的提取方法，成本低廉、并且有更高的更新效率。并且有更高的更新效率。并且有更高的更新效率。

【技术实现步骤摘要】
一种交通标识牌更新方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及高精地图制作领域，更具体地，涉及一种交通标识牌更新方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]自动驾驶高精度地图作为自动驾驶车辆不可或缺的重要组成部分，为车辆定位、路径规划、车辆节能等提供有利支撑。为保证高精地图的新鲜度，在满足精度要求的情况下，如何做到低成本、高效率的进行地图更新，成为保证地图的有效性并具有竞争力的关键。自动驾驶高精度地图更新具有以下特点：1)自动驾驶高精度地图不同于传统导航地图，其包含三维信息，而且精度要求更高；2)高精度地图是车道级地图；3)地图信息更丰富、更新难度更高。综上所述，自动驾驶高精度地图的更新过程需要保证高精度、高效率。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种交通标识牌更新方法、系统、电子设备及存储介质。
[0004]根据本专利技术的第一方面，提供了一种交通标识牌更新方法，包括：基于深度学习语义分割网络分割每一帧图像数据中的交通标识牌语义特征，并提取交通标识牌轮廓区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
MAP数据中投影得到的交通标识牌区域进行全局相似性匹配，得到交通标识牌匹配结果；差异分析模块，用于对所述交通标识牌匹配结果进行差异分析，获取图像数据相对于HD MAP数据的增删属性信息；更新模块，用于基于所述增删属性信息，对HD MAP库中的交通标识牌数据进行更新。8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘春成，惠念，李汉玢，
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：