[发明专利]基于数字孪生的智能网联汽车虚实测试方法、设备及介质

权利要求书

1.基于数字孪生的智能网联汽车虚实测试方法，其特征在于，所述方法包括：

确定高速公路对应的地形类型，并通过所述地形类型对应的采集设备，获取所述高速公路对应地形类型的图像数据和点云数据；所述地形类型包括开放道路类型和隧道道路类型；

根据卫星定位信息，对所述开放道路类型和所述隧道道路类型结合处的图像数据进行拼接，得到对应的数字表面模型，以及对所述点云数据进行预处理，得到对应的数字高程模型；

将所述数字表面模型中的可见光整体图像和所述数字高程模型中的三维点云地形图进行融合，以得到所述高速公路对应的三维地形模型；

通过所述高速公路实时监控装置，获取所述高速公路的交通参与要素动态感知信息，并将所述三维地形模型对应的静态数据和所述交通参与要素动态感知信息进行整合，得到对应的高速公路数字孪生系统；

构建车辆模拟系统，以将所述车辆模拟系统置入到所述高速公路数字孪生系统中运行，并将自动驾驶系统置入到所述高速公路数字孪生系统中的所述车辆模拟系统中运行，实现对所述高速公路上智能网联汽车的虚实测试。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的智能网联汽车虚实测试方法，其特征在于，所述根据卫星定位信息，对所述开放道路类型和所述隧道道路类型结合处的图像数据进行拼接，得到对应的数字表面模型之前，所述方法还包括：

通过预设函数对所述图像数据进行锐化处理，并通过中值滤波器对锐化后的所述图像数据进行降噪，实现对所述图像数据的预处理；

从所述图像数据中获取所述图像数据对应的时间，并按照时间由早到晚的顺序，对预处理后的多个所述图像数据进行排序；

根据图像配准技术和融合重构技术，并按照多个所述图像数据对应的排序，依次对多个所述图像数据进行拼接；

通过卷积神经网络模型，对拼接后的所述图像数据进行融合，以得到所述高速公路对应的整体图像。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的智能网联汽车虚实测试方法，其特征在于，所述根据卫星定位信息，对所述开放道路类型和所述隧道道路类型结合处的图像数据进行拼接，得到对应的数字表面模型，具体包括：

从所述图像数据中获取所述图像数据对应的卫星定位信息，分别确定出所述图像数据对应待拼接图像的拉普拉斯金字塔和等尺寸的蒙版高斯金字塔；

根据当前尺寸的蒙版高斯金字塔，拼接出两幅图像数据分辨率由低到高的拉普拉斯金字塔对应的图像，并得到对应的数字表面模型；所述数字表面模型中包括具有所述卫星定位信息的可见光整体图像。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的智能网联汽车虚实测试方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行预处理，得到对应的数字高程模型，具体包括：

按照时间由早到晚的顺序，对获取到的多个所述点云数据进行升序排序，并通过中值滤波器对所述点云数据进行滤波处理，以去除所述点云数据中的噪声；

通过预先训练好的卷积神经网络，对去噪后的所述点云数据进行分类，并在所述高速公路的特征点处，根据所述分类，对相邻两张点云数据对应的图像进行仿射变换；

将所述相邻两张点云数据对应的图像中的特征点对齐，实现对所述点云数据的拼接，并得到对应的数字高程模型；所述数字高程模型中包括高速公路对应的三维点云地形图。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的智能网联汽车虚实测试方法，其特征在于，所述将所述数字表面模型中的可见光整体图像和所述数字高程模型中的三维点云地形图进行融合，以得到所述高速公路对应的三维地形模型，具体包括：

对所述数字表面模型中的可见光整体图像进行特征检测，并生成所述可见光整体图像对应的感兴趣区域；

通过关键点校准算法和几何算法，计算出所述感兴趣区域对应的卫星定位信息，并根据所述卫星定位信息，将所述感兴趣区域投影到三维点云空间，以生成对应的三维感兴趣区域；

根据所述三维感兴趣区域，将所述数字表面模型中的可见光整体图像和所述数字高程模型中的三维点云地形图进行融合，以得到所述高速公路对应的三维地形模型。