一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法及装置，其方法包括：获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据；利用训练完成的图像分割模型，对所述道路影像数据进行分割，得到一个或多个虚线车道线的像素；根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓；将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系；根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线。本发明专利技术利用已有的开源遥感影像数据提取高质量的虚线车道线信息，可以有效地降低车道线的获取成本，同时具有较高的提取精度。同时具有较高的提取精度。同时具有较高的提取精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法及装置


[0001]本专利技术属于高精度地图制作
，具体涉及一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法及装置。

技术介绍

[0002]在众包高精地图的制作过程中，车道线是生成正确车道拓扑的关键信息。当前大多数车道线数据均来源于感知数据，即车端相机实时扫描并进行图像识别获取车道线数据，成本较高。光学遥感数据不仅具有宏观性、多源性、真实性、实时性、海量性等一系列优点，而且能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解读，其提取的目标信息具有严格的地理坐标转换关系。

技术实现思路

[0003]为降低车道线的获取成本，并提高其提取精度，在本专利技术的第一方面提供了一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，包括：获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据；利用训练完成的图像分割模型，对所述道路影像数据进行分割，得到一个或多个虚线车道线的像素；根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓；将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系；根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线。
[0004]在本专利技术的一些实施例中，所述图像分割模型包括：输入层，用于将输入图像的多层离散小波变换输入到FCNN网络中；FCNN网络，用于从输入图像的多层离散小波变换中提取特征信息。
[0005]在本专利技术的一些实施例中，所述根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓包括：提取虚线车道线的每个像素点的坐标信息，并将多个像素点的坐标信息进行聚类，形成多个不同的虚线车道线区域；对每一个虚线车道线区域进行最小外包矩形计算，得到虚线车道线图斑的轮廓信息；将每个虚线车道线图斑的轮廓中的任一长边的方向，作为所述虚线车道线图斑轮廓的方向。
[0006]在本专利技术的一些实施例中，所述将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系包括：计算每个带方向的虚线车道线在其邻近虚线车道线的法线量上的投影偏移距离，并根据所述投影距离匹配一个或多个虚线车道图斑。
[0007]进一步的，所述根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线包括：确定每条虚线车道线开始或结束的车道线图斑，依次查找其邻接图斑中未被遍历的虚线车道线图斑；根据虚线车道线图斑匹配到不同的车道线上，生成一条或多条虚线车道线。
[0008]在上述的实施例中，所述获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据包括：裁取预设影像范围内的开源世界地图的路网数据，并对所述路网数据进行缓冲区分析，形成道路面；将所述道路面与光学遥感影像数据进行相交运算，得到道路影像数据。
[0009]本专利技术的第二方面，提供了一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取装置，包括：获取模块，用于获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据；分割模块，用于利用训练完成的图像分割模型，对所述道路影像数据进行分割，得到一个或多个虚线车道线的像素；提取模块，用于根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓；生成模块，用于将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系；根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线。
[0010]本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术在第一方面提供的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法。
[0011]本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术在第一方面提供的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法。
[0012]本专利技术的有益效果是：
[0013]本专利技术可以利用已有的开源遥感影像数据提取高质量的虚线车道线信息，可以有效地降低车道线的获取成本，同时具有较高的提取精度；通过深度学习模型从遥感影像数据中识别车道线，并结合几何相邻车道线的几何关系，从而精细化地确定虚线车道线的方向、轮廓。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的一些实施例中的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法的基本流程示意图；
[0015]图2为本专利技术的一些实施例中的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法的具体流程示意图；
[0016]图3为本专利技术的一些实施例中的图像分割模型的结构示意图；
[0017]图4为本专利技术的一些实施例中的基于光学遥感影像的虚线车道线提取装置的结构示意图；
[0018]图5为本专利技术的一些实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0020]参考图1与图2，在本专利技术的第一方面，提供了一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，包括：S100.获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据；S200.利用训练完成的图像分割模型，对所述道路影像数据进行分割，得到一个或多个虚线车道线的
像素；S300.根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓；S400.将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系；根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线。
[0021]在本公开的实施例的步骤S100中，所述获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据包括：S101.裁取预设影像范围内的开源世界地图的路网数据，并对所述路网数据进行缓冲区分析，形成道路面；S102.将所述道路面与光学遥感影像数据进行相交运算，得到道路影像数据。
[0022]具体地，裁取影像范围内的osm(OpenStreetMap)路网数据，并对osm道路线进行10m的缓冲区分析，形成道路面；将生成的道路面与影像数据进行相交运算，获得道路面覆盖区域的影像，得到道路影像数据。
[0023]可以理解，由于虚线车道线图斑具有明显的形态特征，因此首先需要利用机器学习的方式从遥感影像中提取出虚线车道线图斑的地理位置。为了提高学习效率，需要利用osm数据对影像数据进行预处理，只保留路面影像信息，以过滤掉其他地物的干扰。而后对一部分的影像数据的虚线车道线图斑进行打标。为了降低人工标记的成本，采用高斯滤波、图像旋转、模糊、添加噪声点等方式扩充训练数据，同时增强训练模型的鲁棒性。最后，将训练数据和标签塞入嵌入了小波变换的FCNN模型中进行训练。
[0024]参考图3，在本专利技术的一些实施例的步骤S200中，所述图像分割模型包括：输入层，用于将输入图像的多层离散小波变换输入到FCNN本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，其特征在于，包括：获取光学遥感影像数据，并从其中提取道路影像数据；利用训练完成的图像分割模型，对所述道路影像数据进行分割，得到一个或多个虚线车道线的像素；根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓；将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系；根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线。2.根据权利要求1所述的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，其特征在于，所述图像分割模型包括：输入层，用于将输入图像的多层离散小波变换输入到FCNN网络中；FCNN网络，用于从输入图像的多层离散小波变换中提取特征信息。3.根据权利要求1所述的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，其特征在于，所述根据虚线车道线的像素及其坐标信息，提取每个虚线车道线的轮廓信息和方向，得到一个或多个带方向的虚线车道轮廓包括：提取虚线车道线的每个像素点的坐标信息，并将多个像素点的坐标信息进行聚类，形成多个不同的虚线车道线区域；对每一个虚线车道线区域进行最小外包矩形计算，得到虚线车道线图斑的轮廓信息；将每个虚线车道线图斑的轮廓中的任一长边的方向，作为所述虚线车道线图斑轮廓的方向。4.根据权利要求1所述的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，其特征在于，所述将每个带方向的虚线车道轮廓与其邻接车道匹配，得到多个虚线车道图斑的前后接续关系包括：计算每个带方向的虚线车道线在其邻近虚线车道线的法线量上的投影偏移距离，并根据所述投影距离匹配一个或多个虚线车道图斑。5.根据权利要求4所述的基于光学遥感影像的虚线车道线提取方法，其特征在于，所述根据多个虚线车道图斑的前后接续关系，生成一条或多条虚线车道线包括：确定每条虚线车道线开始或结束的车道线图斑，依次查找其邻接图斑中未被遍历的虚线车道线图斑；根据虚线车道线...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晨，石涤文，尹玉成，覃飞杨，胡丹丹，姚琼杰，丁豪，刘博瀚，刘奋，
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：