[发明专利]基于时空相似性的高精地图数据众包方法及装置

说明书

一种基于时空相似性的高精地图数据众包方法和装置，该方法包括：众包采集视频数据，提取视频元数据；计算元数据间的时间相似度；计算元数据间的空间相似度；根据时间以及空间相似度,计算视频元数据间的时空相似度；根据时空相似度、带宽环境以及低点所需的覆盖度进行所需视频的上传。本申请减少了高精地图中数据的冗杂度以降低传输以及完整地图生成的延误的问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于时空相似性的高精地图数据众包方法及装置。

背景技术

近年来随着人口逐渐增加，科技逐渐发达，伴随着城市交通不断发展，人们慢慢觉得普通的汽车不再能满足现如今生活所需，因此，人们将发展的眼光看向了无人驾驶方向，相比于传统汽车驾驶来说，无人汽车能为汽车厂家带来巨大的利润，显著降低人力成本，而且无人驾驶汽车能大大加强车辆道路的安全性。

与传统的导航地图相比，服务于自动驾驶的高精度地图在各方面要求更高，并能配合传感器和算法，为决策层提供支持，因此也更加满足无人驾驶的各种需求。高精细地图顾名思义就是指精度很高并且定义也十分细致精细的地图，是一种2D网格，主要数据就是激光雷达产生的点云数据，而点云来源于数据采集的车辆所采集到的视频图像等类型的数据的转换。高精度地图作为实现自动驾驶的关键能力之一，其将成为对自动驾驶现传感器的有效补充，为车辆提供了更加可靠的感知能力。它对于无人驾驶之所以重要，是因为高精地图服务的对象是机器，因此地图必须要达到一定的精确度，才能保证在无人监督的行驶下能够保证车辆以及人的安全，而且能保证汽车能避开各种障碍物并根据实际情况选择最适宜的道路，这是传统的电子地图完全无法做到的，只有通过高精地图中包含的大量行车辅助信息才能使无人驾驶成为可能。

虽然高精地图的现在是研究的热门，各大汽车厂商也有不俗的成果，但是研究过程中，仍然有许多还未能解决的问题制约着研究的进展，由于高精地图本身的性质，完整的地图数据量十分巨大，仅仅是简单的进行一次性传输以现有的网络条件不可能达到高精地图所需的即时性的要求。对于无人驾驶来说，地图所提供的信息必须是精确的以及具有时效性的，这时候如果照片或是视频的来源单一的话传输上会造成因带宽限制带来的延迟，而且准确度也由于角度以及拍摄地点的限制达不到无人驾驶的要求，因此研究中采用众包的方式更新高精地图，使地图的准确度以及时效性能得到保障。

发明内容

本申请提供一种提出基于时空相似性的高精地图数据众包方法及装置，减少高精地图中数据的冗杂度以降低传输以及完整地图生成的延误的问题。

根据第一方面，一种实施例中提供一种基于时空相似性的高精地图数据众包方法，于包括：

众包采集视频数据，提取视频元数据；

计算元数据间的时间相似度；

计算元数据间的空间相似度；

根据时间以及空间相似度,计算视频元数据间的时空相似度；

根据时空相似度、带宽环境以及低点所需的覆盖度进行所需视频的上传。

在一些实施例，所述计算元数据间的空间相似度步骤包括：

将两个不同的视频帧元数据简化表示；

将简化后的两个视频元数据的刚体运动分解为平移和旋转并分别计算两种运动的相似程度；

计算旋转的覆盖交集和平移的覆盖交集；

根据旋转的覆盖交集和平移的覆盖交集，得到两个元数据之间的相似性。

在一些实施例，所述计算平移的覆盖交集为计算平移的相似度，包括：从垂直以及水平两个方向进行计算，分别得到垂直方向上的相似性和水平方向上的相似性；对垂直方向上的相似性和水平方向上的相似性进行加权计算后，得到平移相似度。