地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质，涉及智能交通技术领域。该方法包括：获取目标地图数据簇；目标地图数据簇包括对地图对象集合进行聚类处理后得到的地图数据簇，目标地图数据簇中存在同一时间戳对应地图对象的数量大于第一数量阈值；并从目标地图数据簇中确定第一地图对象以及第二地图对象。将地图数据簇中的第一地图对象构建为第一地图数据簇，以及，根据地图数据簇中的第二地图对象构建第二地图数据簇。进一步的，在第一地图数据簇与第二地图数据簇的长度均大于第一长度阈值的情况下，将第一地图数据簇和第二地图数据簇确定为地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。中的地图数据簇。中的地图数据簇。

【技术实现步骤摘要】
地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及智能交通
，具体涉及一种地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现今，为了制作自动驾驶高精度地图，会采用众包地图的方式获取车辆在行驶过程中由车辆上的传感器拍摄车道内包括箭头的照片数据，并对获取到的大量照片数据进行聚类，以实现对大量照片数据中车道内箭头的分类。
[0003]但是，相关技术中，由于存在一个车道两个箭头的特殊场景，以及车辆对箭头的类型识别不精确，所以，现有技术在一个车道两个箭头的特殊场景下存在聚类出现错误，无法区分一个车道两个箭头的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中无法区分一个车道两个箭头的技术问题。本申请的技术方案如下：
[0005]根据本申请涉及的第一方面，提供一种地图数据聚类方法，包括：获取目标地图数据簇；目标地图数据簇包括对地图对象集合进行聚类处理后得到的地图数据簇，目标地图数据簇中存在同一时间戳对应地图对象的数量大于第一数量阈值；从目标地图数据簇中确定第一地图对象以及第二地图对象；第一地图对象满足的第一条件包括：目标地图数据簇中存在任意一个地图对象与第一地图对象之间的距离小于第一距离阈值；第二地图对象为目标地图数据簇中除第一地图对象之外的地图对象；将地图数据簇中的第一地图对象构建为第一地图数据簇，以及，根据地图数据簇中的第二地图对象构建第二地图数据簇。进一步的，在第一地图数据簇与第二地图数据簇的长度均大于第一长度阈值的情况下，将第一地图数据簇和第二地图数据簇确定为地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。
[0006]根据上述技术手段，本申请可以通过获取目标地图数据簇，从目标地图数据簇中确定第一地图对象以及第二地图对象，并将目标地图数据簇中的第一地图对象构建为第一地图数据簇，以及，根据地图数据簇中的第二地图对象构建第二地图数据簇。进一步的，在第一地图数据簇与第二地图数据簇的长度均大于第一长度阈值的情况下，将第一地图数据簇和第二地图数据簇确定为地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。这样，通过对地图对象集合进行聚类处理后得到的地图数据簇进行拆分，并在拆分后得到的第一地图数据簇和第二地图数据簇的长度满足条件的情况下，确定拆分成功，可以实现对拆分得到的两个数据簇再次进行核查，确保拆分得到的地图数据簇的准确性。并且，由于拆分得到的第一地图数据簇和第二地图数据簇对应两个不同的箭头数据簇，所以在一个车道两个箭头的特殊场景下，可以实现区分一个车道内两个箭头。
[0007]在一种可能的实施方式中，上述根据地图数据簇中的第二地图对象构建第二地图数据簇，包括：将地图数据簇中的第二地图对象构建为初始地图数据簇；并将初始地图数据
簇中的第三地图对象删除，得到第二地图数据簇；第三地图对象满足的第二条件包括：初始地图数据簇中存在第四地图对象的数量小于第二数量阈值，且第四地图对象与第三地图对象之间的距离小于第二距离阈值。
[0008]根据上述技术手段，本申请可以通过将地图数据簇中的第二地图对象构建为初始地图数据簇，以及将初始地图数据簇中的第三地图对象删除，得到第二地图数据簇。这样，由于聚类完成的地图数据簇中的地图对象之间应该距离接近，所以通过第二距离阈值和第二数量阈值，可以将初始地图数据簇中的误差地图对象进行剔除，确定得到的第二地图数据簇会更加准确。
[0009]在一种可能的实施方式中，上述方法还包括：对地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；并从多个地图数据簇中确定第三地图数据簇和第四地图数据簇；第三地图数据簇与第四地图数据簇满足的第三条件包括：两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，且两个地图数据簇的重合面积大于第一面积阈值。进一步的，将第三地图数据簇和第四地图数据簇进行合并处理，得到目标地图数据簇。
[0010]根据上述技术手段，本申请可以通过对地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；并从多个地图数据簇中确定第三地图数据簇和第四地图数据簇。进一步的，将第三地图数据簇和第四地图数据簇进行合并处理，得到目标地图数据簇。这样，若两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围之外，则表示两个地图数据簇为两个不同车道的地图数据簇，判断多个地图数据簇中两个地图数据簇的平均高程差值；并在确定两个地图数据簇在同一车道的情况下，判断两个地图数据簇的重合面积是否大于第一面积阈值，这样，在两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，且两个地图数据簇的重合面积大于第一面积阈值的情况下，将两个地图数据簇进行合并，可以实现对获取到的地图对象初次聚类处理得到的多个数据地图数据簇进行合并，提高聚类的准确性。
[0011]在一种可能的实施方式中，上述方法还包括：对地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；并从多个地图数据簇中确定第五地图数据簇和第六地图数据簇；第五地图数据簇与第六地图数据簇满足的第四条件包括：两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，两个地图数据簇的重合面积小于第一面积阈值，两个地图数据簇中任意一个地图数据簇的长度大于第二长度阈值，两个地图数据簇之间的距离小于第三距离阈值。进一步的，将第五地图数据簇和第六地图数据簇进行合并处理，得到目标地图数据簇。
[0012]根据上述技术手段，本申请可以通过对地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；并从多个地图数据簇中确定第五地图数据簇和第六地图数据簇。进一步的，将第五地图数据簇和第六地图数据簇进行合并处理，得到目标地图数据簇。这样，在两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，两个地图数据簇的重合面积小于第一面积阈值的情况下，若两个地图数据簇中任意一个地图数据簇的长度大于第二长度阈值，两个地图数据簇之间的距离小于第三距离阈值，则将两个地图数据簇进行合并，实现了另外一种确定目标地图数据簇的方法。
[0013]在一种可能的实施方式中，上述方法还包括：对地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；并从多个地图数据簇中确定第七地图数据簇和第八地图数据簇；第七地图数据簇与第八地图数据簇满足的第五条件包括：两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，两个地图数据簇的重合面积小于第一面积阈值，两个地图数据簇的长度均小于第
二长度阈值或者两个地图数据簇之间的距离大于第三距离阈值，两个地图数据簇之间的距离小于第四距离阈值，两个地图数据簇之间的夹角小于预设角度阈值；第四距离阈值大于第三距离阈值。进一步的，将第七地图数据簇和第八地图数据簇进行合并处理，并将合并处理得到的地图数据簇作为为地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。
[0014]根据上述技术手段，本申请可以通过对地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；从多个地图数据簇中确定第七地图数据簇和第八地图数据簇；将第七地图数据簇和第八地图数据簇进行合并处理，并将合并处理得到的地图数据簇作为为地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。这样，在两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，两个地图数据簇的重合面积小于第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地图数据聚类方法，其特征在于，包括：获取目标地图数据簇；所述目标地图数据簇包括对地图对象集合进行聚类处理后得到的地图数据簇，所述目标地图数据簇中存在同一时间戳对应地图对象的数量大于第一数量阈值；从所述目标地图数据簇中确定第一地图对象以及第二地图对象；所述第一地图对象满足的第一条件包括：所述目标地图数据簇中存在任意一个地图对象与所述第一地图对象之间的距离小于第一距离阈值；所述第二地图对象为所述目标地图数据簇中除所述第一地图对象之外的地图对象；将所述地图数据簇中的所述第一地图对象构建为第一地图数据簇，以及，根据所述地图数据簇中的所述第二地图对象构建第二地图数据簇；在所述第一地图数据簇与所述第二地图数据簇的长度均大于第一长度阈值的情况下，将所述第一地图数据簇和所述第二地图数据簇确定为所述地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地图数据簇中的所述第二地图对象构建第二地图数据簇，包括：将所述地图数据簇中的所述第二地图对象构建为初始地图数据簇；将所述初始地图数据簇中的第三地图对象删除，得到所述第二地图数据簇；所述第三地图对象满足的第二条件包括：所述初始地图数据簇中存在第四地图对象的数量小于第二数量阈值，且所述第四地图对象与所述第三地图对象之间的距离小于第二距离阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；从所述多个地图数据簇中确定第三地图数据簇和第四地图数据簇；所述第三地图数据簇与所述第四地图数据簇满足的第三条件包括：两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，且所述两个地图数据簇的重合面积大于第一面积阈值；将所述第三地图数据簇和所述第四地图数据簇进行合并处理，得到所述目标地图数据簇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；从所述多个地图数据簇中确定第五地图数据簇和第六地图数据簇；所述第五地图数据簇与所述第六地图数据簇满足的第四条件包括：两个地图数据簇的平均高程差值在预设范围内，所述两个地图数据簇的重合面积小于第一面积阈值，所述两个地图数据簇中任意一个地图数据簇的长度大于第二长度阈值，所述两个地图数据簇之间的距离小于第三距离阈值；将所述第五地图数据簇和所述第六地图数据簇进行合并处理，得到所述目标地图数据簇。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述地图对象集合进行聚类处理，得到多个地图数据簇；从所述多个地图数据簇中确定第七地图数据簇和第八地图数据簇；所述第七地图数据簇与所述第八地图数据簇满足的第五条件包括：两个地图数据簇的平均高程差值在预设范
围内，所述两个地图数据簇的重合面积小于第一面积阈值，所述两个地图数据簇的长度均小于第二长度阈值或者所述两个地图数据簇之间的距离大于第三距离阈值，所述两个地图数据簇之间的距离小于第四距离阈值，所述两个地图数据簇之间的夹角小于预设角度阈值；所述第四距离阈值大于所述第三距离阈值；将所述第七地图数据簇和所述第八地图数据簇进行合并处理，并将合并处理得到的地图数据簇作为为所述地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。6.一种地图数据聚类装置，其特征在于，包括：获取单元、确定单元和构建单元；所述获取单元，用于获取目标地图数据簇；所述目标地图数据簇包括对地图对象集合进行聚类处理后得到的地图数据簇，所述目标地图数据簇中存在同一时间戳对应地图对象的数量大于第一数量阈值；所述确定单元，用于从所述目标地图数据簇中确定第一地图对象以及第二地...

【专利技术属性】
技术研发人员：石作琴，金晔，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：