[发明专利]一种基于真值评估众包地图数据的方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种对众包地图数据进行评估的方法、电子设备及存储介质，依托真实道路的点云数据，参考人工RTK采集数据进行对比纠正，建立符合工艺要求的真值场数据；将众包地图中与真值场中相同路段，建立特征要素的对应关系，然后基于已建立的关系根据不同要素类型采用对应的精度计算方案，得到目标精度值，通过对不同道路场景中特征路面要素的匹配和精度评估，从而评估众包地图数据的质量。本发明通过自动化实现，避免了人工进行测量时的不确定性误差，并提高检测效率和质量，同时降低了检测成本。

技术领域：

本发明适用于众包地图数据精度的评估，更具体涉及建立可靠的真值场数据和基于要素的精度评估。

背景技术：

众包地图从模块上可以分为两大部分：车端和云端。不论是车端数据还是云端数据，包含了大量的道路要素和轨迹信息，如何高效的评估这些数据的质量，是评估整个众包地图质量的关键环节。

目前现有的地图数据质量确定的方法中，是针对路段进行匹配检测或者建立SLAM地图。专利文献CN201910476434.1公开的用于评估点云地图精度的方法和装置中提到了如何对点云地图进行精度评估，但缺少真实地图要素形状误差和交叉的检测。专利文献CN202111316142.5公开的众包地图的质量确定方法、装置及电子设备提到了将众包地图和真值地图进行语义匹配进而确定地图质量。

发明内容：

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种对众包地图数据进行评估的方法、电子设备及存储介质，建立高质量的真值场数据，对生成的众包地图数据进行要素匹配和精度计算，通过自动化实现，避免人工进行测量时的不确定性误差，并提高检测效率和质量，同时降低检测成本。

本发明的技术方案如下：

本发明第一方面提供一种对众包地图数据进行评估的方法，其包括：

步骤1，建立真值场数据：采集并处理真实道路的点云数据，参考人工RTK测量的数据进行自动化数据校验和纠正，建立符合工艺要求的真值场数据。RTK是实时差分定位方法，是一种能在户外实时得到厘米级定位精度的测量方法。

步骤2，真值数据与众包地图数据的要素对象间对应关系的匹配：将众包地图中与真值场中相同路段，建立特征要素的对应关系；

步骤3，计算准召率和精度：对真值、众包地图数据中的对应路段间的特征要素确定TP/TN/FP/FN，计算Precision(精确率)和Recall(召回率)值；基于已建立的OBJ对应关系，对匹配成功的对象，计算不同要素类型的精度，其中对于单个要素，计算要素上各个特征点的绝对精度，对于一组要素间，则还需要计算相对精度。以上，TP值表示期望能匹配到且实际也匹配到的要素数量，FP值表示期望不匹配但实际匹配到的要素数量，TN值表示期望不匹配且实际也未匹配到的要素数量，FN表示期望能匹配但实际未匹配到的要素数量。

优选地，所述步骤1高质量真值场数据的建立是：通过人工基于激光雷达采集点云进行标注生成初版数据，对比实际道路上的RTK采集信息，进行自动化数据校验(和纠正，最后输出符合工艺要求和精度的Polygon数据作为最终真值场数据。

所述自动化数据校验包括属性过滤、要素交叉检测、距离测算和误差评估等。

优选地，所述步骤2OBJ对应关系的匹配包括：

①以可作为锚定对象的特征要素，如地面箭头、道路虚线、人行横道线、停止线、减速带等(虚线、实线要素车端中以面型表示，云端以线型表示)，通过KD-Tree算法、近邻查找算法等对真值数据和待评测地图数据进行数据分割、几何形状匹配，依据道路轨迹确定评测要素正方向计算形状相似度。通过匹配算法以及要素的属性等信息过滤判定为不一致的要素对照组，保留相对位置、几何形状及属性判定为一致的对象。