一种高程信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及地图技术领域，尤其涉及一种高程信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质，可应用于交通、领域、自动驾驶等领域。其中，方法包括：对目标区域内道路的车道数据进行采样得到多个采样点；根据对目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对多个采样点进行平面拟合获得目标采样点，及获取多个采样点各自的候选高程信息集；对于各目标采样点各自的候选高程信息集分别执行：根据一个候选高程信息集中各候选高程信息，以及各候选高程信息各自对应的置信度，获得一个目标采样点的有效高程信息；基于目标区域内道路间拓扑关系，对各目标采样点的有效高程信息进行优化，获得各目标采样点各自的目标高程信息，可提高高程信息的处理准确率。理准确率。理准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种高程信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及地图
，尤其涉及一种高程信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在高精地图中，如何处理数据的高程信息是至关重要的一环。相关技术中高程自动化处理方法，主要是轨迹匹配路网方法。该方法首先通过轨迹吸附算法将轨迹和道路进行有效匹配，然后根据轨迹信息中的高程信息来对道路车道等数据进行自动化赋值处理。
[0003]然而，目前的轨迹匹配路网方法以轨迹作为主要依据，轨迹包含信息量少，不利于扩展；并且，不同车辆上全球定位系统（Global Positioning System，GPS）的安装位置不固定，与地面高程差的估计值有误差，进一步影响精度。因此，目前的轨迹匹配路网算法准确率受路网精度、GPS定位精度、轨迹长度等多重因素影响，准确率上限较难突破。
[0004]综上，如何提高高程信息处理的准确率是亟待解决的。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种高程信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高高程信息处理的准确率。
[0006]本申请实施例提供的一种高程信息的处理方法，包括：对目标区域内道路的车道数据进行采样，得到多个采样点；根据在不同时间对所述目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对所述多个采样点进行平面拟合，获得所述多个采样点中的目标采样点；以及，根据所述各点云识别结果，获取所述多个采样点各自对应的候选高程信息集；对于各目标采样点各自对应的候选高程信息集，分别执行以下操作：根据一个候选高程信息集中各候选高程信息，以及所述各候选高程信息各自对应的置信度，获得所述一个目标采样点的有效高程信息；基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对所述各目标采样点的有效高程信息进行优化，获得所述各目标采样点各自的目标高程信息。
[0007]本申请实施例提供的一种高程信息的处理装置，包括：采样单元，用于对目标区域内道路的车道数据进行采样，得到多个采样点；拟合单元，用于根据在不同时间对所述目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对所述多个采样点进行平面拟合，获得所述多个采样点中的目标采样点；以及，根据所述各点云识别结果，获取所述多个采样点各自对应的候选高程信息集；融合单元，用于对于各目标采样点各自对应的候选高程信息集，分别执行以下操作：根据一个候选高程信息集中各候选高程信息，以及所述各候选高程信息各自对应的置信度，获得所述一个目标采样点的有效高程信息；优化单元，用于基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对所述各目标采样点
的有效高程信息进行优化，获得所述各目标采样点各自的目标高程信息。
[0008]可选的，所述融合单元具体用于：基于参考地图数据以及所述各点云识别结果，分别获得所述一个目标采样点对应的候选高程信息集中各候选高程信息各自的置信度；基于所述各候选高程信息各自的置信度，对所述各候选高程信息进行加权融合，获得所述一个目标采样点的有效高程信息。
[0009]可选的，所述装置还包括；第一插值单元，用于若所述目标区域内任意车道上目标采样点的数量小于预设数量阈值，则确定所述任意车道上的第一目标插值点；对于每个第一目标插值点，执行以下操作：基于一个第一目标插值点两侧的目标采样点的有效高程信息，对所述一个第一目标插值点进行线性插值，获得所述一个第一目标插值点的有效高程信息；则所述优化单元还用于：基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对各第一目标插值点的有效高程信息进行优化，获得所述各第一目标插值点各自的目标高程信息。
[0010]可选的，所述拟合单元具体用于：根据在不同时间对所述目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对所述多个采样点进行平面拟合，获得所述目标区域对应的拟合平面；若所述拟合平面与标准法向量之间的夹角不小于预设角度阈值，则将所述拟合平面中的采样点，作为目标采样点；所述标准法向量为水平地面所对应的法向量。
[0011]可选的，所述拟合单元还用于：若所述拟合平面与标准法向量之间的夹角小于预设角度阈值，则将每个采样点的经纬度信息转换为线性参考距离，所述线性参考距离表示目标采样点与所述目标采样点所属车道线的起点之间的距离；所述标准法向量为水平地面所对应的法向量；根据所述多个目标采样点各自的线性参考距离，对所述多个目标采样点进行线拟合，获得所述目标区域对应的拟合直线结果；将所述拟合直线结果中目标拟合直线上的采样点，作为目标采样点，所述目标拟合直线为与标准法向量之间的夹角不小于预设角度阈值的拟合直线。
[0012]可选的，所述装置还包括：第二插值单元，用于对于所述拟合直线结果中的非目标拟合直线，确定所述非目标拟合直线上的第二目标插值点；对于每个第二目标插值点，执行以下操作：基于一个第二目标插值点两侧的目标采样点的有效高程信息，对所述一个第二目标插值点进行线性插值，获得所述一个第二目标插值点的有效高程信息；则所述优化单元还用于：基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对各第二目标插值点的有效高程信息进行优化，获得所述各第二目标插值点各自的目标高程信息。
[0013]可选的，所述优化单元具体用于：以所述目标区域内道路作为路网图中的节点；其中，每个节点对应有至少一个高
程类别以及与每个高程类别对应的特征评估值；所述高程类别是通过对节点对应道路上的目标采样点聚类得到的，表征道路的高程信息；所述特征评估值为：所述道路上属于相应高程类别的各目标采样点的候选高程信息对应的置信度之和；根据各节点的特征评估值，从所述各节点中选取目标节点；从所述目标节点开始，沿拓扑关系向周围传播，根据传播结果获得其他节点所对应的目标高程类别；将所述一个目标点关联节点的目标高程类别与所述一个目标点的有效高程信息进行对比，并根据比较结果获得所述一个目标点的目标高程信息。
[0014]可选的，所述优化单元具体用于通过如下至少一种方式选取目标节点：将所述每个节点中，仅存在一个特征评估值的节点，作为目标节点；将所述每个节点中，对应的一个特征评估值与其他特征评估值的比值大于预设比值阈值的节点，作为目标节点。
[0015]可选的，所述优化单元还用于通过如下方式获得每个节点对应的高程类别：基于所述各目标采样点各自对应的候选高程信息集，对所述候选高程信息进行聚类，获得至少一个簇，其中，不同簇的聚类中心的高程信息之间的差值大于预设高程阈值；对于每个节点，分别执行以下操作：确定一个节点关联的各目标采样点所对应的聚类中心的高程信息，并将确定的高程信息作为所述一个节点对应的高程类别所表征的高程信息。
[0016]可选的，所述优化单元具体用于：将获得的目标高程类别所对应的高程信息，与所述拟合平面中相应一个目标点的有效高程信息进行对比；若比较结果在预设差异范围内，则将所述有效高程信息，作为所述一个目标点的目标高程信息；若比较结果在预设差异范围外，则将所述目标高程类别所表征的高程信息，作为所述一个目标点的目标高程信息。
[0017]可选的，所述装置还包括：权重计算单元，用于通过如下方式确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高程信息的处理方法，其特征在于，所述方法包括：对目标区域内道路的车道数据进行采样，得到多个采样点；根据在不同时间对所述目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对所述多个采样点进行平面拟合，获得所述多个采样点中的目标采样点；以及，根据所述各点云识别结果，获取所述多个采样点各自对应的候选高程信息集；对于各目标采样点各自对应的候选高程信息集，分别执行以下操作：根据一个候选高程信息集中各候选高程信息，以及所述各候选高程信息各自对应的置信度，获得所述一个目标采样点的有效高程信息；基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对所述各目标采样点的有效高程信息进行优化，获得所述各目标采样点各自的目标高程信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据一个候选高程信息集中各候选高程信息，以及所述各候选高程信息各自对应的置信度，获得所述一个目标采样点的有效高程信息，包括：基于参考地图数据以及所述各点云识别结果，分别获得所述一个目标采样点对应的候选高程信息集中各候选高程信息各自的置信度；基于所述各候选高程信息各自的置信度，对所述各候选高程信息进行加权融合，获得所述一个目标采样点的有效高程信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述目标区域内任意车道上目标采样点的数量小于预设数量阈值，则确定所述任意车道上的第一目标插值点；对于每个第一目标插值点，执行以下操作：基于一个第一目标插值点两侧的目标采样点的有效高程信息，对所述一个第一目标插值点进行线性插值，获得所述一个第一目标插值点的有效高程信息；则所述基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对所述各目标采样点的有效高程信息进行优化，获得所述各目标采样点各自的目标高程信息，还包括：基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对各第一目标插值点的有效高程信息进行优化，获得所述各第一目标插值点各自的目标高程信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在不同时间对所述目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对所述多个采样点进行平面拟合，获得所述多个采样点中的目标采样点，包括：根据在不同时间对所述目标区域进行点云识别得到的各点云识别结果，对所述多个采样点进行平面拟合，获得所述目标区域对应的拟合平面；若所述拟合平面与标准法向量之间的夹角不小于预设角度阈值，则将所述拟合平面中的采样点，作为目标采样点；所述标准法向量为水平地面所对应的法向量。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述拟合平面与标准法向量之间的夹角小于预设角度阈值，则将每个采样点的经纬度信息转换为线性参考距离，所述线性参考距离表示目标采样点与所述目标采样点所属车道线的起点之间的距离；所述标准法向量为水平地面所对应的法向量；根据所述多个目标采样点各自的线性参考距离，对所述多个目标采样点进行线拟合，
获得所述目标区域对应的拟合直线结果；将所述拟合直线结果中目标拟合直线上的采样点，作为目标采样点，所述目标拟合直线为与标准法向量之间的夹角不小于预设角度阈值的拟合直线。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于所述拟合直线结果中的非目标拟合直线，确定所述非目标拟合直线上的第二目标插值点；对于每个第二目标插值点，执行以下操作：基于一个第二目标插值点两侧的目标采样点的有效高程信息，对所述一个第二目标插值点进行线性插值，获得所述一个第二目标插值点的有效高程信息；则所述基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对所述各目标采样点的有效高程信息进行优化，获得所述各目标采样点各自的目标高程信息，还包括：基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对各第二目标插值点的有效高程信息进行优化，获得所述各第二目标插值点各自的目标高程信息。7.如权利要求1~6任一项所述的方法，其特征在于，基于所述目标区域内道路之间的拓扑关系，对一个目标点的有效高程信息进行优化，获得所述一个目标点的目标高程信息，包括：以所述目标区域内道路作为路网图中的节点；其中，每个节点对应有至少一个高程类别以及与每个高程类别对应的特征评估值；所述高程类别是通过对节点对应道路上的目标采样点聚类得到的，表征道路的高程信息；所述特征评估值为：所述道路上属于相应高程类别的各目标采样点的候选高程信息对应的置信度之和；根据各节点的特征评估值，从所述各节点中选取目标节点；从所述目标节点开始，沿拓扑关系向周围传播，根据传播结果获得其他节点所对应的目标高程类别；将所述一个目标点关联节点的目标高程类别与所述一个目标点的有效高程信息进行对比，并根据比较结果获得所述一个目标点的目标高程信息。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据各节点的特征评估值，从所述各节点中选取目标节点，包括如下至少一种方式：将所述每个节点中，仅存在一个特征评估值的节点，作为目标节点；将所述每个节点中，对应的一个特征评估值与其他特征评估值的比值大于预设比值阈值的节点，作为目标节点。9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，每个节点对应的高程类别是通过如下方式获得的：基于所述各目标采样点各自对应的候选高程信息集，对所述候选高程信...

【专利技术属性】
技术研发人员：高超，刘闯，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：