[发明专利]一种基于点云的高精度方向箭头提取方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于点云的高精度方向箭头提取方法，该方法包括：获取方向箭头所在区域的地面点云数据；将地面点云数据进行正射投影到xy平面得到投影图；将投影图旋转至与方向箭头所在道路一致的方向，将投影图分割出箭头前景和背景；将箭头前景与箭头的各个模板进行相似度计算，通过相似度最高的模板得到方向箭头的类型和初始角点坐标。相对于手动在点云上绘制而言，该方法能极大提升箭头要素的提取效率，精度高；相对于深度学习提取方法而言，该方法不需要大量标注图片，节省时间与经济成本，并且可以作为深度学习提取结果发生漏检时的补充；能够高效、低耗费的自动提取路面方向箭头属性数据。

技术领域

本发明涉及高精度地图制作生成领域，尤其涉及一种基于点云的高精度方向箭头提取方法及系统。

背景技术

在自动驾驶领域，高精度地图数据可作为自动驾驶的对比标准，或者在自动驾驶某些感知缺失时的补充，对于开发自动驾驶功能具有重要的意义。因此，许多地图服务公司都在制作高精度数字地图。

在制作高精度数字地图时，路面上的方向箭头是一个非常重要的地面要素，而且所有的公司都会在数字地图中包含方向箭头，目前大致使用的主要包括两种方式，一种是在地图制作平台上手动描绘方向箭头形状并添加属性，该方法能保证方向箭头精度只受来源数据的影响，但是制作效率低下；还有一些使用深度学习方法，通过大量标注箭头样本，自动提取方向箭头和属性，该方法需要相应的深度学习硬件来支持，导致开发周期和费用较高，并且在高进度情况下深度学习的推理速度慢，处理大量数据时耗时长。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于点云的高精度方向箭头提取方法，解决现有技术中方向箭头提取效率低的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于点云的高精度方向箭头提取方法，所述方法包括：

步骤1，获取方向箭头所在区域的地面点云数据；

步骤2，将所述地面点云数据进行正射投影到xy平面得到投影图；

步骤3，将所述投影图旋转至与所述方向箭头所在道路一致的方向，将所述投影图分割出箭头前景和背景；

步骤4，将所述箭头前景与箭头的各个模板进行相似度计算，通过相似度最高的模板得到所述方向箭头的类型和初始角点坐标。

一种基于点云的高精度方向箭头提取系统，。

本发明的有益效果是：本发明提供的一种基于点云的高精度方向箭头提取方法及系统，相对于手动在点云上绘制而言，该方法能极大提升箭头要素的提取效率，精度高；相对于深度学习提取方法而言，该方法不需要大量标注图片，节省时间与经济成本，并且可以作为深度学习提取结果发生漏检时的补充；能够高效、低耗费的自动提取路面方向箭头属性数据。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述步骤1包括：

通过人工选择或者道路的视频或者图片数据计算确定所述方向箭头的定位点，根据所述定位点和区域大小确定所述所在区域，所述区域大小根据道路实际情况设置。

进一步，所述步骤2中得到的所述投影图的像素点强度为点云的反射强度值；

至少两个的所述点云落在同一所述像素点时，取所述至少两个的点云的反射强度平均值为所述像素点的强度值。

进一步，所述步骤3中确定所述道路的方向为所述投影图的频谱的两个峰值的连线方向。

进一步，所述步骤3中将所述投影图分割出箭头前景和背景的过程包括：填充所述投影图的条带间的间隙，对填充后的所述投影图的图像进行自适应阈值分割得到所述箭头前景和背景。