冗余要素过滤方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种冗余要素过滤方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据目标道路的车道线矢量数据，确定所述目标道路的边界车道线；根据所述目标道路的边界车道线，确定所述目标道路对应的采集边界；根据所述目标道路对应的采集边界，确定所述目标道路的水平采集区域；根据所述目标道路的水平采集区域和所述目标道路对应的采集轨迹的轨迹高程，确定所述目标道路对应的地图要素采集范围；滤除所述地图要素采集范围之外的冗余要素。该技术方案可以精确地剔除冗余要素。可以精确地剔除冗余要素。可以精确地剔除冗余要素。

【技术实现步骤摘要】
冗余要素过滤方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及高精地图制作
，具体涉及一种冗余要素过滤方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]高精地图是自动/辅助驾驶领域中的重要数据源，目前，可以通过采集原始地图资料来制作高精地图，该原始地图资料可以通过采集车对道路面及道路面上的地面标识、道路上方的交通标志牌、道路两侧的杆、交通标志牌等地图元素进行数据采集来得到。
[0003]为了采集到完备的地图资料，采集车上装备的采集设备的采集范围都会较大，可能会采集到采集车行驶道路范围外的，非交通标志的杆、牌、地面标志等要素(如道路范围外人行道，小区院内或园区院内的电线杆、指示牌、广告牌、商户牌匾、减速带等)，或者采集到不同方向及不同层(高架桥、立交桥)道路的要素，此类要素不能对采集车轨迹所在道路的通行进行引导，属于冗余要素。
[0004]此类冗余要素由于几何外形与采集范围内的交通标志接近，自动化识别算法难以根据图像和点云将其排除，往往需要在建模成地图要素矢量数据之后，人工根据采集到的图像和点云进行核实和删除，处理效率较低。

技术实现思路

[0005]为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种冗余要素过滤方法、装置、设备及介质。
[0006]第一方面，本公开实施例中提供了一种冗余要素过滤方法。
[0007]具体地，所述冗余要素过滤方法，包括：
[0008]根据目标道路的车道线矢量数据，确定所述目标道路的边界车道线；
[0009]根据所述目标道路的边界车道线，确定所述目标道路对应的采集边界；
[0010]根据所述目标道路对应的采集边界，确定所述目标道路的水平采集区域；
[0011]根据所述目标道路的水平采集区域和所述目标道路对应的采集轨迹的轨迹高程，确定所述目标道路对应的地图要素采集范围；
[0012]滤除所述地图要素采集范围之外的冗余要素。
[0013]第二方面，本公开实施例中提供了一种冗余要素过滤装置，包括：
[0014]边界车道线确定模块，被配置为根据目标道路的车道线矢量数据，确定所述目标道路的边界车道线；
[0015]采集边界确定模块，被配置为根据所述目标道路的边界车道线，确定所述目标道路对应的采集边界；
[0016]区域确定模块，被配置为根据所述目标道路对应的采集边界，确定所述目标道路的水平采集区域；
[0017]范围确定模块，被配置为根据所述目标道路的水平采集区域和所述目标道路对应
的采集轨迹的轨迹高程，确定所述目标道路对应的地图要素采集范围；
[0018]滤除模块，被配置为滤除所述地图要素采集范围之外的冗余要素。
[0019]第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。
[0020]第四方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。
[0021]根据本公开实施例提供的技术方案，根据目标道路的车道线矢量数据，确定所述目标道路的边界车道线，根据所述目标道路的边界车道线，确定所述目标道路对应的采集边界，进而根据所述目标道路对应的采集边界，确定所述目标道路的水平采集区域，然后就可以根据所述目标道路的水平采集区域和所述目标道路对应的采集轨迹的轨迹高程，确定所述目标道路对应的地图要素采集范围，并将所述地图要素采集范围之外的冗余要素滤除，与相关技术中将采集车的行驶轨迹左右扩展一定范围来确定采集边界相比，使用边界车道线确定的采集边界更精确，进而可以精确地确定所述目标道路对应的地图要素采集范围，如此通过精确地确定目标道路的地图要素采集范围，可以对地图要素采集范围外的冗余要素进行精确剔除。
[0022]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0023]结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
[0024]图1示出根据本公开的实施例的冗余要素过滤方法的流程图；
[0025]图2A示出根据本公开一实施方式的凹包区域的获取流程示意图；
[0026]图2B示出根据本公开一实施方式的冗余要素过滤方法的应用场景示意图；
[0027]图3示出根据本公开的实施例的冗余要素过滤装置的结构框图；
[0028]图4示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图；
[0029]图5示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0030]下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
[0031]在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
[0032]另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0033]需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户
授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
[0034]如上文所述，高精地图是自动/辅助驾驶辅助领域中的重要数据源，目前，可以通过采集原始地图资料来制作高精地图，该原始地图资料可以通过采集车对道路面及道路面上的地面标识、道路上方的交通标志牌、道路两侧的杆、交通标志牌等地图元素进行数据采集来得到。为了采集到完备的地图资料，采集车上装备的采集设备的采集范围都会较大，可能会采集到采集车行驶道路范围外的，非交通标志的杆、牌、地面标志等要素(如道路范围外，人行道，小区院内或园区院内的电线杆、指示牌、广告牌、商户牌匾、减速带等)，或者采集到不同方向及不同层(高架桥、立交桥)道路的要素，此类要素距离采集车轨迹所在道路过远，不能对采集车轨迹所在道路的通行进行引导，属于冗余要素。此类冗余要素由于几何外形与采集范围内的交通标志接近，自动化识别算法难以根据图像和点云将其排除，往往需要在建模成地图要素矢量数据之后，人工根据采集到的图像和点云进行核实和删除，处理效率较低。
[0035]本公开提供了一种冗余要素过滤方法，该方法可以利用目标道路的车道线矢量数据确定目标道路的边界车道线，并基于此构建目标道路的水平本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冗余要素过滤方法，包括：根据目标道路的车道线矢量数据，确定所述目标道路的边界车道线；根据所述目标道路的边界车道线，确定所述目标道路对应的采集边界；根据所述目标道路对应的采集边界，确定所述目标道路的水平采集区域；根据所述目标道路的水平采集区域和所述目标道路对应的采集轨迹的轨迹高程，确定所述目标道路对应的地图要素采集范围；滤除所述地图要素采集范围之外的冗余要素。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于所述目标道路途经路口，获取所述目标道路中路口区域的区域边界线；所述根据目标道路的边界车道线，确定所述目标道路对应的采集边界，包括：根据所述目标道路的边界车道线和所述目标道路中路口区域的区域边界线，确定所述目标道路对应的采集边界。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法包括：响应于所述目标道路的边界车道线上存在缺口，使用虚拟边界线填补所述缺口；所述根据所述目标道路的边界车道线和所述目标道路中路口区域的区域边界线，确定所述目标道路对应的采集边界，包括：将所述目标道路的边界车道线、所述目标道路中路口区域的区域边界线和所述虚拟边界线的集合投影为鸟瞰视图，得到所述目标道路对应的采集边界。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述根据所述目标道路对应的采集边界，确定所述目标道路的水平采集区域，包括：在所述目标道路对应的采集边界上进行采样，得到所述采集边界对应的采样点集合；使用二维凹包构建算法，根据所述采样点集合构建凹包，得到所述目标道路的凹包区域；基于所述凹包区域，确定所述目标道路的水平采集区域。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述在所述目标道路对应的采集边界上进行采样，得到所述采集边界对应的采样点集合，包括：获取所述采集边界的边界形点；按照预定的采样间隔对相邻边界形点之间的采集边界进行插值采样，得到所述采集边界对应的采样点集合，所述采样点集合包括所述边界形点和插值采样点。...

【专利技术属性】
技术研发人员：王喆，邹剑章，陈时远，向哲，
申请(专利权)人：高德软件有限公司，
类型：发明
国别省市：