[发明专利]一种数据处理方法和相关装置

说明书

本申请实施例公开了一种数据处理方法和相关装置，至少涉及图像识别、深度学习等技术，深度模型对目标区域的地面俯视图进行语义分析和视图向量提取，并根据生成的语义分析结果和视图向量，采用道路标注类别对待识别道路进行道路实例的识别和标注，得到道路标注结果。该识别过程是基于路面本身形状连贯性、道路实例在空间高度方向上的位置等符合工程学原理的客观规律确定出的道路标注类别，而且地面俯视图将待识别道路控制在二维层面，有效的降低了识别复杂度。该相对简单、客观的道路标注类别结合地面俯视图的识别优势，更适用于深度模型进行学习、使用，且道路标注结果可用于电子地图的构建、更新等场景，从而降低了电子地图的维护成本。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种数据处理方法和相关装置。

背景技术

电子地图能够准确反映实际区域的地理信息，起到为用户提供地图指引的服务，用户可以通过电子地图的导航等功能的指引下找到、前往目的地。

为了能够提供优质的地图指引服务，电子地图的地图准确性是关键因素之一。目前电子地图的构建、更新多依靠人工完成，例如通过路车沿途拍摄街景、路况等视频数据，基于对视频数据进行道路识别来发现新铺设的道路、确定被取消的道路等，以此类数据实现电子地图的构建、更新。

上述相关技术过于依赖人力，导致电子地图的维护成本很高。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种数据处理方法和相关装置，实现了地面俯视图中道路实例的识别和标注，降低了识别复杂度，更适用于深度模型学习。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

获取目标区域的地面俯视图，所述目标区域中具有待识别道路；

通过深度模型对所述地面俯视图进行针对道路识别的语义分析和视图向量提取，得到语义分析结果和视图向量，所述语义分析结果用于标识所述地面俯视图中识别出的道路像素和非道路像素，所述视图向量用于标识所述地面俯视图中归属同一道路的像素；

根据所述语义分析结果和所述视图向量，通过所述深度模型得到所述地面俯视图的道路标注结果，所述道路标注结果包括用于标识所述待识别道路的多个道路实例，所述道路实例具有对应的道路标注类别，所述道路标注类别是根据道路形状特征确定的，所述道路标注类别用于标识道路实例的层级。

另一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域的地面俯视图，所述目标区域中具有待识别道路；

通过对所述地面俯视图进行针对道路识别的语义分析和视图向量提取，得到所述地面俯视图的道路标注结果，所述道路标注结果包括用于标识所述待识别道路的多个道路实例，所述道路实例具有对应的道路标注类别，所述道路标注类别是根据道路形状特征确定的，所述道路标注类别用于标识道路实例的层级；

根据所述地面俯视图和所述道路标注结果生成区域标注图，在所述区域标注图中不同道路标注类别的道路实例具有不同的展示标识。

另一方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括获取单元、识别单元和生成单元：

所述获取单元，用于获取目标区域的地面俯视图，所述目标区域中具有待识别道路；

所述识别单元，用于通过深度模型对所述地面俯视图进行针对道路识别的语义分析和视图向量提取，得到语义分析结果和视图向量，所述语义分析结果用于标识所述地面俯视图中识别出的道路像素和非道路像素，所述视图向量用于标识所述地面俯视图中归属同一道路的像素；