导航地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种导航地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通和深度学习领域。具体实现方案为：获取车辆当前行驶道路的道路图像；基于道路图像，识别行驶道路的路侧附属设施的第一数据；获取导航地图中行驶道路的车道边界线的第二数据；将第一数据和第二数据进行关联，根据关联结果将第一数据更新到导航地图中，生成目标导航地图。本公开中基于道路图像识别出行驶道路的路侧附属设施，并将路侧附属设施数据与车道边界线数据相关联，生成了更高精度的导航地图，提升了导航用户体验，保障用户出行安全。保障用户出行安全。保障用户出行安全。

【技术实现步骤摘要】
导航地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通和深度学习领域。

技术介绍

[0002]相关技术中，导航地图的数据精度不高，导致用户在提左提右路口，主辅路出入口，掉头口，匝道出入口等处准备变道时，导航产品往往不能准确地渲染出路侧附属设施，增加了用户在复杂场景走错的概率。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种导航地图的生成方法、装置、电子设备以及存储介质、计算机程序产品。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种导航地图的生成方法，包括：
[0005]获取车辆当前行驶道路的道路图像；
[0006]基于道路图像，识别行驶道路的路侧附属设施的第一数据；
[0007]获取导航地图中行驶道路的车道边界线的第二数据；
[0008]将第一数据和第二数据进行关联，根据关联结果将第一数据更新到导航地图中，生成目标导航地图。
[0009]本公开实施例中基于道路图像识别出行驶道路的路侧附属设施，并将路侧附属设施数据与车道边界线数据相关联，生成了更高精度的导航地图，提升了导航用户体验，保障用户出行安全。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种导航地图的生成装置，包括：
[0011]第一获取模块，用于获取车辆当前行驶道路的道路图像；
[0012]识别模块，用于基于道路图像，识别行驶道路的路侧附属设施的第一数据；
[0013]第二获取模块，用于获取导航地图中行驶道路的车道边界线的第二数据；
[0014]生成模块，用于将第一数据和第二数据进行关联，根据关联结果将第一数据更新到导航地图中，生成目标导航地图。
[0015]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一个方面实施例的导航地图的生成方法。
[0016]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开第一个方面实施例的导航地图的生成方法。
[0017]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开第一个方面实施例的导航地图的生成方法。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0020]图1是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0021]图2是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0022]图3是路侧附属设施识别示意图；
[0023]图4是基于数据库获取路侧附属设施的属性信息的流程图；
[0024]图5是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0025]图6是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0026]图7是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0027]图8是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0028]图9是路侧附属设施导航界面渲染图；
[0029]图10是渲染后的导航效果图；
[0030]图11是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图；
[0031]图12是根据本公开一个实施例的导航地图的生成装置的结构图；
[0032]图13是用来实现本公开实施例的导航地图的生成方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0033]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0034]为了方便对本公开的理解，下面首先对本公开涉及的
进行简单解释说明。
[0035]数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。通过数据处理可以从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
[0036]智能交通是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理技术。
[0037]深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习是学习样本数据的内在律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
[0038]图1是根据本公开一个实施例的导航地图的生成方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0039]S101，获取车辆当前行驶道路的道路图像。
[0040]其中，道路图像为道路的俯视图。
[0041]在一些实现中，可以根据道路监控、无人机、卫星地图等途径，直接获取道路的俯视图。
[0042]在另一些实现中，可以获取多视角的原始道路图像，根据多视角的图像获取道路的俯视图。其中，多视角的原始道路图像可以由行驶车辆上的图像采集装置采集。
[0043]S102，基于道路图像，识别行驶道路的路侧附属设施的第一数据。
[0044]路侧附属设施的第一数据包括路侧附属设施的属性信息和路侧附属设施的类型。其中，路侧附属设施的属性信息用于指示路侧附属设施的位置；路侧附属设施的类型可以为花坛、路沿、栅栏等物理隔离。
[0045]基于道路图像，可以识别出图中的路侧附属设施及其类型，进一步地，可以根据识别出的路侧附属设施，确认其属性信息。
[0046]S103，获取导航地图中行驶道路的车道边界线的第二数据。
[0047]获取导航地图的电子地图数据，从中确定行驶道路的车道边界线的第二数据。其中，车道边界线的第二数据包括车道边界线的位置信息。
[0048]S104，将第一数据和第二数据进行关联，根据关联结果将第一数据更新到导航地图中，生成目标导航地图。
[0049]根据第一数据和第二数据中的位置信息，将第一数据和第二数据进行关联，从而给行驶道路添加路侧附属设施的信息，生成目标导航地图。在目标导航地图中，可以查询车道边界线有无路侧附属设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种导航地图的生成方法，包括：获取车辆当前行驶道路的道路图像；基于所述道路图像，识别所述行驶道路的路侧附属设施的第一数据；获取导航地图中所述行驶道路的车道边界线的第二数据；将所述第一数据和所述第二数据进行关联，根据关联结果将所述第一数据更新到导航地图中，生成目标导航地图。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述道路图像，识别所述行驶道路的路侧附属设施的第一数据，包括：提取所述道路图像的特征信息，基于所述特征信息对所述道路图像进行语义分割，以从所述道路图像中识别出所述路侧附属设施；获取所述路侧附属设施的属性信息；将所述属性信息和所述路侧附属设施的类型确定为所述路侧附属设施的第一数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取所述路侧附属设施的属性信息，包括：获取属于所述路侧附属设施的像素点在所述图像中的图像坐标；基于相机内外参数对所述图像坐标进行坐标转换，确定所述像素点的三维坐标，得到构成所述路侧附属设施的位置点，其中所述属性信息至少包括所述位置点。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取所述路侧附属设施的属性信息，包括：从路侧附属设施数据库中，获取所述路侧附属设施的属性信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述从路侧附属设施数据库中，获取所述路侧附属设施的属性信息，包括：根据所述车辆的当前位置和所述路侧附属设施的类型标识，生成所述路侧附属设施的查询信息；基于所述查询信息，查询所述路侧附属设施数据库，获取所述路侧附属设施的属性信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述查询信息，查询所述路侧附属设施数据库，获取所述路侧附属设施的属性信息，包括：基于所述查询信息中所述当前位置，从所述路侧附属设施数据库中，获取位于与所述当前位置相邻且位于所述当前位置前方的至少一个候选位置点；根据所述路侧附属设施的类型标识，从所述候选位置点中选取与所述类型标识匹配的目标位置点，作为构成所述路侧附属设施的位置点，其中，所述属性信息至少包括所述位置点。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述车辆的当前位置和所述路侧附属设施的类型标识，生成所述路侧附属设施的查询信息，包括：根据所述车辆的位置，确定所述行驶道路的道路标识；根据所述道路标识和所述路侧附属设施的类型标识，生成所述路侧附属设施的查询信息；基于所述查询信息，查询所述路侧附属设施数据库，获取所述路侧附属设施的属性信息。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述查询信息，查询所述路侧附属设施
数据库，获取所述路侧附属设施的属性信息，包括：根据所述查询信息中的道路标识，从所述路侧附属设施数据库中，获取属于所述路侧附属设施的位置点；将所述查询信息中的所述类型标识与所述位置点对应的类型标识进行匹配，以确定所述行驶道路上每个所述路侧附属设施的位置点集，其中，所述属性信息至少包括所述位置点。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一数据和所述第二数据进行关联，包括：从所述第一数据中提取所述路侧附属设施的位置点；从所述第二数据中提取所述车道边界线的位置点；将所述路侧附属设施的位置点与所述车道边界线的位置点进行位置匹配，以将所述路侧附属设施与所述车道边界线进行关联。10.根据权利要求1
‑
9任一项所述的方法，其中，所述获取车辆当前行驶道路的道路图像，包括：接收所述车辆上图像采集装置采集的多视角的原始道路图像；对所述多视角的原始道路图像进行俯视图转换，生成所述道路图像。11.根据权利要求1
‑
9任一项所述的方法，其中，所述生成目标导航地图之后，还包括：获取目标车辆的导航请求，并基于所述导航请求确定所述目标车辆的途径道路；从所述目标导航地图上获取所述途径道路的所述路侧附属设施的第一数据，基于所述第一数据和所述途径道路的属性信息，生成所述目标车辆的导航数据。12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述生成目标车辆的导航数据之后，还包括：获取所述目标车辆的当前行驶位置；根据所述当前行驶位置，确定位于所述目标车辆前方且与所述目标车辆的距离最近的目标路侧附属设施；基于所述目标路侧附属设施的属性信息和类型，生成所述目标路侧附属设施的渲染数据；将所述目标路侧附属设施的渲染数据发送给所述目标车辆的地图客户端进行渲染。13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述基于所述目标路侧附属设施的属性信息和类型信息，生成所述目标路侧附属设施的渲染数据，包括：基于所述类型确定所述目标路侧附属设施的渲染图标；根据所述属性信息，确定所述目标路侧附属设施在所述目标导航地图上的渲染区域，其中，所述渲染数据包括所述渲染图标和所述渲染区域。14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述方法还包括：获取所述当前行驶位置与所述目标路侧附属设施的相对位置关系；根据所述目标车辆的行驶方向和所述相对位置关系，生成导航语音信息，发送给所述目标车辆的地图客户端，以在驶入所述目标路侧附属设施时进行播报。15.一种导航地图的生成装置，其中，包括：第一获取模块，用于获取车辆当前行驶道路的道路图像；识别模块，用于基于所述道路图...

【专利技术属性】
技术研发人员：易晓轩，刘春发，吴彬，钟开，杨建忠，卢振，张通滨，夏德国，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：