[发明专利]道路场景匹配方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种道路场景匹配方法，其特征在于，包括：

确定待匹配的两张道路场景图片；

提取所述道路场景图片对应的轨迹点数据，所述轨迹点数据包括图片采集位置和方向角度，所述方向角度为采集所述道路场景图片的车辆的行进方向与特定方向之间的夹角；将两张所述道路场景图片的轨迹点数据输入至匹配模型，获取所述匹配模型输出的两张所述道路场景图片间的第一相似度；所述匹配模型的参数值是基于对至少一个第一样本图片对对应的轨迹点数据进行曲线拟合得到的，每个所述第一样本图片对包括两张道路场景图片；

获取所述道路场景图片的交通要素信息，根据两张所述道路场景图片中的交通要素信息进行向量化处理，获得特征向量；将所述特征向量输入至分类器，获取所述分类器输出的两张所述道路场景图片间的第二相似度；

根据所述第一相似度和所述第二相似度计算两张所述道路场景图片的匹配概率；

基于所述匹配概率确定两张所述道路场景图片的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述道路场景图片的交通要素信息，根据两张所述道路场景图片中的交通要素信息进行向量化处理，获得特征向量，包括：

获取所述道路场景图片的交通要素信息，所述交通要素信息包括至少一个要素类别和与所述要素类别对应的交通要素；

获取预设的目标要素类别集合和根据所述目标要素类别集合构建的向量函数，所述目标要素类别集合包括至少一个目标要素类别，所述向量函数中的参量与所述目标要素类别一一对应；

将所述目标要素类别集合中的目标要素类别分别与两张所述道路场景图片的要素类别进行比对，确定每个所述目标要素类别在两张所述道路场景图片中的出现结果；

将两张所述道路场景图片的交通要素进行比对，获得两张所述道路场景图片中交通要素的比对结果；

根据每个所述目标要素类别在两张所述道路场景图片中的出现结果、两张所述道路场景图片中交通要素的比对结果和预设的向量赋值规则为所述向量函数中各参量赋值；

基于所述向量函数中各参量的赋值结果计算所述向量函数的解，根据所述向量函数的解确定所述特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述目标要素类别在两张所述道路场景图片中的出现结果、两张所述道路场景图片中交通要素的比对结果和预设的向量赋值规则为所述向量函数中各参量赋值，包括：

如果所述目标要素类别在两张所述道路场景图片中都没有出现，则为所述目标要素类别对应的参量赋值为第一数值；

如果所述目标要素类别仅在两张所述道路场景图片中的其中一张道路场景图片中出现，则为所述目标要素类别对应的参量赋值为第二数值；

如果所述目标要素类别同时在两张所述道路场景图片中出现，并且，两张所述道路场景图片中与所述目标要素类别对应的交通要素相同，则为所述目标要素类别对应的参量赋值为第三数值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配模型通过以下方式确定：

获取至少一个第一样本图片对，每个所述第一样本图片对包括两张道路场景图片；

提取每个所述第一样本图片对中每张道路场景图片的轨迹点数据，根据提取的所述轨迹点数据确定与各个所述第一样本图片对对应的轨迹点数据对；

构建拟合函数；

使用最小二乘法对所述轨迹点数据对进行曲线拟合，求解所述拟合函数中各参数的参数值；

将所述参数值代入所述拟合函数，获得匹配模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器通过以下方式确定：

获取至少一个第二样本图片对，每个所述第二样本图片对包括两张道路场景图片；

获取每个所述第二样本图片对中各所述道路场景图片的交通要素信息；

根据所述第二样本图片对中两张所述道路场景图片中的交通要素信息进行向量化处理，获得与各个所述第二样本图片对对应的特征向量；

根据所述第二样本图片对的特征向量构建模型；

将构建的模型作为所述分类器。