本申请公开了一种路灯杆建图方法、装置、介质及设备，属于建图技术领域。该方法主要包括：对相机采集的多帧图像进行识别，确定图像中的二维路灯杆；对与图像在同一区域的雷达点云进行拟合，得到三维直线杆；将三维直线杆分别投影到多帧图像中，并在多帧图像中分别计算三维直线杆与同一二维路灯杆之间的匹配度；根据每帧图像中同一二维路灯杆与同一三维直线杆的匹配度计算得到最终匹配度，并根据最终匹配度确定二维路灯杆匹配的三维直线杆；将三维直线杆的三维参数赋予对应的二维路灯杆。本申请能够在不需要大量数据样本的条件下，得到精准的路灯杆建图。准的路灯杆建图。准的路灯杆建图。
【技术实现步骤摘要】
一种路灯杆建图方法、装置、介质及设备
[0001]本申请涉及建图
，特别涉及一种路灯杆建图方法、装置、介质及设备。
技术介绍
[0002]为保证自动驾驶车辆、辅助驾驶车辆和智能驾驶车辆等在进行自车定位时，能够得到更好、更准确的定位，需要利用地图中的路灯杆、交通标识牌等进行自车的定位。因此，在制作地图时需要制作出能够准确反应路灯杆三维位置的地图。
[0003]在现有技术中，制作路灯杆的三维地图通常只利用摄像头采集到的图像或仅仅采用雷达采集到的点云进行路灯杆的三维建图。但仅仅采用图像进行路灯杆的建图需要大量的图像数据样本且需要利用多帧图像数据样本进行路灯杆的三维重建，通过这种方法得到的路灯杆三维地图的准确度较低且计算量较大。因为雷达采集的点云得到的具有竖直特征的点云其属性是不明显的，即无法知道具有竖直特征的点云是路灯杆还是路边的树干等干扰点云，因此仅仅利用雷达采集到的点云进行路灯杆的三维建图，容易造成地图中的错误数据较多，导致路灯杆的建图精度较低的问题。
技术实现思路
[0004]针对现有技术存在的对路灯杆建图时需要大量的数据样本、且无法同时保证建图结果的三维精度和路灯杆识别度的问题，本申请主要提供一种路灯杆建图方法、装置、介质及设备。
[0005]第一方面，本申请提供一种路灯杆建图方法，其包括：对相机采集的多帧图像进行识别，确定图像中的二维路灯杆；对与图像在同一区域的雷达点云进行拟合，得到三维直线杆；将三维直线杆分别投影到多帧图像中，并在多帧图像中分别计算三维直线杆与同一二维路灯杆之间的匹配度；根据每帧图像中同一二维路灯杆与同一三维直线杆的匹配度计算得到最终匹配度，并根据最终匹配度确定二维路灯杆匹配的三维直线杆；将三维直线杆的三维参数赋予对应的二维路灯杆。
[0006]可选的，对雷达点云进行拟合，得到具有竖直特征的原始三维直线杆；将与相机的距离在预定距离范围内且处于相机的视角内的原始三维直线杆确定为三维直线杆。
[0007]可选的，在图像中计算投影后的三维直线杆与二维路灯杆之间的像素距离；根据像素距离，通过高斯分布，计算得到各个三维直线杆与每个二维路灯杆之间的匹配度。
[0008]可选的，将像素距离大于预设像素阈值的三维直线杆进行筛除；根据保留下的像素距离，通过高斯分布，计算得到各个三维直线杆与每个二维路灯杆之间的匹配度。
[0009]可选的，将每帧中的同一二维路灯杆与同一三维直线杆的匹配度相乘得到，得到二维路灯杆与三维直线杆的最终匹配值；将多个三维直线杆与一个二维路灯杆之间的多个最终匹配值进行归一化计算，得到同一二维路灯杆与同一三维直线杆的最终匹配度。
[0010]可选的，在最终匹配度大于预设匹配度阈值的条件下，三维直线杆是二维路灯杆匹配的三维直线杆。
[0011]可选的，在一个二维路灯杆与多个三维直线杆的最终匹配度均不大于预设匹配度阈值的条件下，计算多个最终匹配度中最大值与次大值之间的比值；在比值大于预设的比值阈值的条件下，则最大值对应的三维直线杆是二维路灯杆匹配的三维直线杆。
[0012]第二方面，本申请提供一种路灯杆建图装置，其包括：二维路灯杆获取模块，其用于对相机采集的多帧图像进行识别，确定图像中的二维路灯杆；三维直线杆获取模块，其用于对与图像在同一区域的雷达点云进行拟合，得到三维直线杆；匹配度计算模块，其用于将三维直线杆分别投影到多帧图像中，并在多帧图像中分别计算三维直线杆与同一二维路灯杆之间的匹配度；匹配模块，其用于根据每帧图像中同一二维路灯杆与同一三维直线杆的匹配度计算得到最终匹配度，并根据最终匹配度确定二维路灯杆匹配的三维直线杆；参数赋予模块，其用于将三维直线杆的三维参数赋予对应的二维路灯杆。
[0013]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行方案一中的路灯杆建图方法。
[0014]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，当计算机指令被处理器执行时实现如本申请第一方面及其任意实施方式的路灯杆建图方法。
[0015]本申请的技术方案可以达到的有益效果是：利用能够准确识别出类型是路灯杆的图像和能够获得路灯杆精准的三维参数的雷达点云，在不需要大量数据样本和不进行三维数据重建的条件下，得到准确的路灯杆的三维参数，从而得到准确的路灯杆三维地图。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图示例性的示出了本申请的一些实施例。
[0017]图1是本申请一种路灯杆建图方法的一个具体实施方式的示意图；
[0018]图2是本申请一种路灯杆建图装置的一个具体实施方式的示意图。
[0019]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0020]下面结合附图对本申请的较佳实施例进行详细阐述，以使本申请的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本申请的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0021]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0022]下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
[0023]图1示出了本申请一种路灯杆建图方法的一个具体实施方式。
[0024]在图1的具体实施方式中，路灯杆建图方法包括步骤S101，对相机采集的多帧图像进行识别，确定图像中的二维路灯杆；
[0025]步骤S102，对与图像在同一区域的雷达点云进行拟合，得到三维直线杆；
[0026]步骤S103，将三维直线杆分别投影到多帧图像中，并在多帧图像中分别计算三维直线杆与同一二维路灯杆之间的匹配度；
[0027]步骤S104，根据每帧图像中同一二维路灯杆与同一三维直线杆的匹配度计算得到最终匹配度，并根据最终匹配度确定二维路灯杆匹配的三维直线杆；
[0028]步骤S105，将三维直线杆的三维参数赋予对应的二维路灯杆。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路灯杆建图方法，其特征在于，包括：对相机采集的多帧图像进行识别，确定所述图像中的二维路灯杆；对与所述图像在同一区域的雷达点云进行拟合，得到三维直线杆；将所述三维直线杆分别投影到多帧所述图像中，并在多帧所述图像中分别计算所述三维直线杆与同一所述二维路灯杆之间的匹配度；根据每帧所述图像中同一所述二维路灯杆与同一所述三维直线杆的所述匹配度计算得到最终匹配度，并根据最终匹配度确定所述二维路灯杆匹配的所述三维直线杆；将所述三维直线杆的三维参数赋予对应的所述二维路灯杆。2.根据权利要求1所述的路灯杆建图方法，其特征在于，所述对与所述图像在同一区域的雷达点云进行拟合，得到三维直线杆，包括：对雷达点云进行拟合，得到具有竖直特征的原始三维直线杆；将与所述相机的距离在预定距离范围内且处于所述相机的视角内的所述原始三维直线杆确定为所述三维直线杆。3.根据权利要求1所述的路灯杆建图方法，其特征在于，所述将所述三维直线杆分别投影到多帧所述图像中，并在多帧所述图像中分别计算所述三维直线杆与同一所述二维路灯杆之间的匹配度，包括：在所述图像中计算投影后的所述三维直线杆与所述二维路灯杆之间的像素距离；根据所述像素距离，通过高斯分布，计算得到各个所述三维直线杆与每个所述二维路灯杆之间的匹配度。4.根据权利要求3所述的路灯杆建图方法，其特征在于，在所述根据所述像素距离，通过高斯分布，计算得到各个所述三维直线杆与每个所述二维路灯杆之间的匹配度之前，所述路灯杆建图方法还包括：将所述像素距离大于预设像素阈值的所述三维直线杆进行筛除；根据保留下的所述像素距离，通过高斯分布，计算得到各个所述三维直线杆与每个所述二维路灯杆之间的匹配度。5.根据权利要求1所述的路灯杆建图方法，其特征在于，所述根据每帧所述图像中同一所述二维路灯杆与同一所述三维直线杆的所述匹配度计算得到最终匹配度，包括：将每帧中的同一所述二维路灯杆与同一所述三维直线杆的所述匹配度相乘，得到所述二维路灯杆与所述三维直线杆的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李江龙，罗金辉，单乐，
申请(专利权)人：北京初速度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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