道路场景识别方法及其装置制造方法及图纸

本申请涉及卫星导航技术领域，公开了一种道路场景识别方法及其装置，该方法包含：采集路况视频数据和定位日志文件，对路况视频数据进行预处理获取与定位日志文件的时间戳对齐的图像数据，对定位日志文件进行预处理并提取日志数据；采用深度学习技术对图像数据进行场景识别，获取每帧图像对应的场景信息，包括日期、时间戳、场景类别和置信度；基于日志数据对每帧图像进行地图匹配，获取每帧图像对应的地图匹配信息，包括日期、时间戳和道路类型；采用语义分割检测每帧图像中是否存在大型车辆和/或交通标牌并获取邻近道路信息，包括大型车辆和交通标牌的位置；融合并输出场景信息、地图匹配信息及邻近道路信息，用于进行定位性能评估。估。估。

【技术实现步骤摘要】
道路场景识别方法及其装置


[0001]本申请涉及卫星导航
，尤其涉及道路场景识别方法及其装置。

技术介绍

[0002]目前，在评价自动驾驶场景的高精度定位性能问题中，能够精确分析不同的使用场景和匹配不同的指标已经成为一项重要的课题。传统的方法是利用卫星的信息进行使用场景的判断，例如卫星的数量和高度角等信息。这样做可以达到一定的区分目的，但是由于不同的时间点的卫星分布无法确定和统一，不能直观的区分不同的场景。另一种方案是将一整个路段确定为同一个场景。但是这明显不符合实际情况，实际情况在一条道路上的场景会复杂很多。因此，实际问题中亟需一种准确的场景识别和区分方法，在保证尽可能多的场景的区分下，提高场景识别的准确率，作为高精度定位场景的高精度定位性能的统一评判标准。
[0003]现有的技术往往只是针对单一的图像进行场景识别，即针对某一张图片，通过深度学习特征提取的方法得到一种或几种场景，但是针对车道级导航等对定位场景和精度要求较高的需求，无法做到输出完整的场景识别。另一方面，现有的技术往往无法解决区分车辆行驶在高架上下的判断。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路场景识别方法，其特征在于，包括：采集路况视频数据和定位日志文件，对所述路况视频数据进行预处理获取与所述定位日志文件的时间戳对齐的图像数据，对所述定位日志文件进行预处理并从所述定位日志文件中提取日志数据，所述日志数据包括时间信息、坐标信息和车速信息；采用深度学习技术对所述图像数据进行场景识别，获取与每帧图像对应的场景信息，所述场景信息包括日期、时间戳、场景类别和置信度；基于所述日志数据对所述每帧图像进行地图匹配，获取与所述每帧图像对应的地图匹配信息，所述地图匹配信息包括日期、时间戳和道路类型；采用语义分割检测所述每帧图像中是否存在大型车辆和/或交通标牌，获取与所述每帧图像对应的邻近道路信息，所述邻近道路信息包括所述大型车辆和所述交通标牌的位置；融合并输出所述场景信息、所述地图匹配信息及所述邻近道路信息，用于进行定位性能评估。2.如权利要求1所述的道路场景识别方法，其特征在于，对所述路况视频数据进行预处理获取与所述定位日志文件的时间戳对齐的图像数据的步骤，进一步包括：逐帧播放所述路况视频数据，当跳过的帧数等于所述路况视频数据的采集频率与所述定位日志文件的采集频率的商时，保存当前帧图像。3.如权利要求1所述的道路场景识别方法，其特征在于，对所述定位日志文件进行预处理的步骤，进一步包括：对一个或多个定位日志文件的每一行数据的完整性进行判断，删除不完整的行数据并合并所述一个或多个定位日志文件；从所述合并的定位日志文件中提取日期、时间戳、坐标信息和车速信息。4.如权利要求1所述的道路场景识别方法，其特征在于，所述采用语义分割在所述每帧图像中检测是否存在大型车辆和/或交通标牌，获取与所述每帧图像对应的邻近道路信息的步骤，进一步包括：采用语义分割检测所述每帧图像中是否存在大型车辆和/或交通标牌；根据所述大型车辆和所述交通标牌的像素大小判断所述大型车辆和所述交通标牌的位置，保留当前位置前方、左方相邻车道和右方相邻车道的大型车辆和交通标牌信息。5.如权利要求1所述的道路场景识别方法，其特征在于，还包括：遍历所述地图匹配信息；当所述地图匹配信息中具有连续一定数量的同一种道路类型，该连续一定数量的同一种道路类型中间出现与该连续一定数量的同一种道路类型不同的1至2个道路类型时，将该1至2个道路...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍世哲，
申请(专利权)人：千寻位置网络有限公司，
类型：发明
国别省市：