【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种交通标志提取方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
技术介绍
1、目前，随着自动驾驶技术的高速发展，人们对高精地图的需求日益陡增。相关技术中，在高精地图自动化生产的过程中，通常采用深度学习与点云相结合的方法提取交通标志，然而，该方法存在难以正确分类点云的问题，使得交通标志提取结果与真实结果偏差较大，难以确保交通标志的提取精确度。
技术实现思路
1、本申请提供一种交通标志提取方法、装置、电子设备和计算机存储介质，能够提升交通标志的提取精确度。
2、本申请的技术方案是这样实现的：
3、本申请提供了一种交通标志提取方法，所述方法包括：
4、对目标区域进行数据采集，得到影像数据、位置和姿态系统(position andorientation system，pos)数据和点云数据；所述影像数据包括至少一个交通标志；
5、使用交通标志识别模型对所述影像数据进行识别，得到识别结果；所述识别结果包括每个交通标志对应的图像区域；<...
【技术保护点】
1.一种交通标志提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述测量值包括所述高程值的情况下，所述根据所述多个目标点云的测量值对所述每个聚类簇进行优化，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述测量值包括所述水平值的情况下，所述根据所述多个目标点云的测量值对所述每个聚类簇进行优化，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述测量值包括所述高程值和所述水平值的情况下，所述根据所述多个目标点云的测量值对所述每个聚类簇进行优化，包括：
5.根据权利要求2所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种交通标志提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述测量值包括所述高程值的情况下，所述根据所述多个目标点云的测量值对所述每个聚类簇进行优化，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述测量值包括所述水平值的情况下，所述根据所述多个目标点云的测量值对所述每个聚类簇进行优化，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述测量值包括所述高程值和所述水平值的情况下，所述根据所述多个目标点云的测量值对所述每个聚类簇进行优化，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨成林，赵光，李晓静，
申请(专利权)人：中移上海信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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