[发明专利]箭头角点自动化检测方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种箭头角点自动化检测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：将包含有箭头的RGB图像输入训练后的语义分割模型中，获取输出的箭头mask图，并提取其二值化图；二值化图中的箭头拟合最小外接矩形，裁剪所述最小外接矩形，并输入训练后的箭头分类模型中，获取输出的箭头类型；基于箭头类型，采用相应的方式提取箭头的角点。本发明在语义分割箭头之后，加入后处理程序，针对每种不同类型的箭头调用不同的后处理程序，更精确的检测角点，这种简洁的矢量结果在高精度地图应用中更容易被使用，同时，准确率也更高。

技术领域

本发明涉及高精度地图制作领域，更具体地，涉及一种箭头角点自动化检测方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

在高精度地图制作领域，箭头的检测是极其重要的技术之一，目前，大多采用语义分割的方法分割出箭头，只能提取其外围轮廓，无法提取更精确的箭头相关信息，无法满足高精度地图的精度要求。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种箭头角点自动化检测方法、系统、电子设备及存储介质，能够准确提取箭头的角点。，在高精度地图应用中更容易被使用。

根据本发明的第一方面，提供了一种箭头角点自动化检测方法，包括：将包含有箭头的RGB图像输入训练后的语义分割模型中，获取输出的箭头mask图，并提取其二值化图；对二值化图中的箭头拟合最小外接矩形，裁剪所述最小外接矩形，并输入训练后的箭头分类模型中，获取输出的箭头类型；基于箭头类型，采用相应的方式提取箭头的角点。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述提取其二值化图，包括：基于所述mask图中每个像素的灰度值标签，从mask图中提取箭头的二值化图。

可选的，所述基于箭头类型，采用相应的方式提取箭头的角点，包括：基于箭头的二值化图，采用多边形拟合方法得到箭头的多个关键点；基于多个关键点的坐标和箭头每一个角点的位置特性，获取箭头每一个角点的坐标。

可选的，所述基于多个关键点的坐标和箭头每一个角点的位置特性，获取箭头每一个角点的坐标，包括：对箭头的每一个角点进行标号，基于多个关键点的坐标和箭头每一个角点的位置特性，得到箭头的部分角点的坐标；根据部分角点的坐标，计算其它部分角点的坐标。

可选的，所述箭头类型包括直行箭头、左转箭头和右转箭头。

可选的，当箭头类型为直行箭头时，所述对箭头的每一个角点进行标号，基于多个关键点的坐标和箭头每一个角点的位置特性，得到箭头的部分角点的坐标，包括：将多个关键点按照y坐标的大小，划分为上集合up_set和下集合down_set，1号角点在箭头的最上方，则up_set中y坐标最大的关键点的坐标为1号角点的坐标，2号角点和5号角点最箭头的最左和最优，则up_set中x坐标最小和x坐标最大的关键点的坐标分别为2号角点的坐标和5号角点的坐标；6号角点和7号角点位于箭头的最下方且分别位于箭头的最左和最优，则down_set中y坐标最小且x坐标最小的关键点的坐标为6号角点的坐标，y坐标最小且x坐标最大的关键点的坐标为7号角点的坐标；计算2号角点和5号角点的中点坐标，将中点坐标分别向左和向右水平移动m个像素得到3号角点的坐标和4号角点的坐标。

根据本发明的第二方面，提供一种箭头检点自动化检测系统，包括：第一获取模块，用于将包含有箭头的RGB图像输入训练后的语义分割模型中，获取输出的箭头mask图，并提取其二值化图；第二获取模块，用于对二值化图中的箭头拟合最小外接矩形，裁剪所述最小外接矩形，并输入训练后的箭头分类模型中，获取输出的箭头类型；提取模块，用于基于箭头类型，采用相应的方式提取箭头的角点。

可选的，所述提取模块，用于基于箭头类型，采用相应的方式提取箭头的角点，包括：基于箭头的二值化图，采用多边形拟合方法得到箭头的多个关键点；基于多个关键点的坐标和箭头每一个角点的位置特性，获取箭头每一个角点的坐标。