一种坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开关于一种坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取初始地图图像及目标地图图像；基于预设缩放比例，从初始地图图像中截取目标点位对应的模板图像，并从目标地图图像中截取目标点位对应的基准图像，目标点位位于模板图像及基准图像的中心点，基准图像的边长大于模板图像的边长；基于模板图像，对基准图像进行自适应单目标匹配检测，确定基准图像中与模板图像相匹配的匹配区域；基于匹配区域在基准图像中的位置信息及预设缩放比例，确定目标点位在基准图像对应坐标系中的目标坐标。这样，运用计算机视觉和图像识别技术领域进行自适应单目标匹配检测，建立一种新型的坐标转换模型，可以满足高精度的应用需求场景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
一种坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]GIS(Geographic Information System，地理信息系统)地图在当前生产运营和数据分析过程中已得到广泛应用，不同的地图服务可能采用不同的坐标系，而在跨系统、跨业务场景融合中，可能调用不同坐标系的GIS数据，因此，需要进行坐标转换，将不同坐标系的GIS数据转换在同一坐标系下进行计算和分析。
[0003]现有技术中，通常使用传统地理学科的数学方法，对不同坐标系中的GIS数据进行坐标转换，基于数据位置采集方式、地图观测绘制技术等条件，这种坐标转换方式会产生较大的误差。
[0004]但是，在一些场景中，对GIS数据的精度要求较高，当前的坐标转换方式无法满足高精度要求，只能依靠人工肉眼观察，对转换后的GIS数据进行准确位置校准和误差度量，需要耗费大量的人力且效率低下，无法实现大数据量的坐标转换任务。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种坐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种坐标转换方法，其特征在于，包括：获取初始地图图像及目标地图图像，所述初始地图图像及所述目标地图图像分别采用不同的坐标系；基于预设缩放比例，从所述初始地图图像中截取目标点位对应的模板图像，并从所述目标地图图像中截取所述目标点位对应的基准图像，所述目标点位位于所述模板图像及所述基准图像的中心点，所述基准图像的边长大于所述模板图像的边长；基于所述模板图像，对所述基准图像进行自适应单目标匹配检测，确定所述基准图像中与所述模板图像相匹配的匹配区域；基于所述匹配区域在所述基准图像中的位置信息及所述预设缩放比例，确定所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的目标坐标。2.根据权利要求1所述的坐标转换方法，其特征在于，所述基于所述模板图像，对所述基准图像进行自适应单目标匹配检测，确定所述基准图像中与所述模板图像相匹配的匹配区域，包括：对所述模板图像进行k次不同比例的缩放，得到k张候选图像，所述k为大于1的自然数；在所述基准图像中，对所述候选图像进行图像匹配，确定所述基准图像中与所述候选图像对应的候选区域；分别计算所述候选区域与所述模板图像之间的相似度，将相似度最大的候选区域作为匹配区域。3.根据权利要求1所述的坐标转换方法，其特征在于，在所述基于所述匹配区域在所述基准图像中的位置信息及所述预设缩放比例，确定所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的目标坐标之后，还包括：根据预设转换规则，将所述目标点位在所述模板图像对应坐标系中的初始坐标转换为在所述基准图像对应坐标系中的参考坐标；根据所述目标坐标与所述参考坐标，确定转换误差值，所述转换误差值用于指示所述预设转换规则应用于所述初始地图图像及所述目标地图图像之间产生的误差。4.根据权利要求1所述的坐标转换方法，其特征在于，在所述基于所述模板图像，对所述基准图像进行自适应单目标匹配检测，确定所述基准图像中与所述模板图像相匹配的匹配区域之前，还包括：分别对所述模板图像及所述基准图像进行图像增强处理，得到修复模板图像及修复基准图像；所述基于所述模板图像，对所述基准图像进行自适应单目标匹配检测，确定所述基准图像中与所述模板图像相匹配的匹配区域，包括：基于所述修复模板图像，对所述修复基准图像进行自适应单目标匹配检测，确定所述修复基准图像中与所述修复模板图像相匹配的匹配区域。5.根据权利要求4所述的坐标转换方法，其特征在于，所述分别对所述模板图像及所述基准图像进行图像增强处理，得到修复模板图像及修复基准图像，包括：将所述模板图像或所述基准图像作为原始图像，创建所述原始图像对应的灰度图；对所述灰度图进行边缘检测，得到边缘图像；对所述边缘图像进行闭运算，得到掩码图；
基于所述原始图像，对所述掩码图进行插值修复，得到所述原始图像对应的修复图像，作为修复模板图像或修复基准图像。6.根据权利要求5所述的坐标转换方法，其特征在于，所述对所述灰度图进行边缘检测，得到边缘图像，包括：利用单尺度视网膜皮层算法，对所述灰度图进行高斯滤波及卷积平滑处理，得到平滑图像；利用预设算子，对所述平滑图像进行图像梯度运算，得到边缘检测结果；对所述边缘检测结果进行非极大值抑制及双阈值处理，筛除所述边缘检测结果中的误检，得到边缘图像。7.根据权利要求1所述的坐标转换方法，其特征在于，所述匹配区域在所述基准图像中的位置信息包括所述匹配区域在所述基准图像中的左上角坐标及右下角坐标，所述基于所述匹配区域在所述基准图像中的位置信息及所述预设缩放比例，确定所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的目标坐标，包括：获取所述基准图像的原点坐标及当前分辨率，所述原点坐标为所述基准图像的图像原点在所述基准图像对应坐标系中的坐标；根据所述左上角坐标及所述右下角坐标，确定所述匹配区域的中心点与所述图像原点之间的横坐标距离及纵坐标距离；根据所述横坐标距离、所述纵坐标距离、所述预设缩放比例、所述当前分辨率及所述原点坐标，确定所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的目标坐标。8.根据权利要求7所述的坐标转换方法，其特征在于，所述根据所述左上角坐标及所述右下角坐标，确定所述匹配区域的中心点与所述图像原点之间的横坐标距离及纵坐标距离，包括：确定所述左上角坐标的横坐标及所述右下角坐标的横坐标的均值，作为所述匹配区域的中心点与所述图像原点之间的横坐标距离；确定所述左上角坐标的纵坐标及所述右下角坐标的纵坐标的均值，作为所述匹配区域的中心点与所述图像原点之间的纵坐标距离；所述根据所述横坐标距离、所述纵坐标距离、所述预设缩放比例、所述当前分辨率及所述原点坐标，确定所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的目标坐标，包括：确定所述横坐标距离、所述预设缩放比例与预设常量的第一乘积，将所述第一乘积与所述原点坐标的横坐标相加，作为所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的横坐标；确定所述纵坐标距离、所述预设缩放比例与预设常量的第二乘积，将所述第二乘积与所述原点坐标的纵坐标相加，作为所述目标点位在所述基准图像对应坐标系中的纵坐标，得到目标坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖坤，黄晓琴，陈春梅，梁天健，陈以松，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：