[发明专利]地图模型构建方法及终端

说明书

本发明提供一种地图模型构建方法及终端，地图模型构建方法包括：获取目标区域对应的正射影像图和数字表面模型；对正射影像图中的各像素进行类别检测，得到各像素对应的检测类别；基于各像素对应的像素类别，确定各检测类别对应的连通域；将各连通域在正射影像图中的位置映射至数字表面模型，确定各连通域的高度信息；基于连通域的高度信息以及各连通域在正射影像图中的位置，构建目标区域的地图模型。本申请通过对目标区域的正射影像图中包含的地物的位置进行检测，基于各连通域映射在数字表面模型中的区域数据，确定连通域对应的地物的高度信息，进而构建目标区域的地图模型，提高了地图模型的精确度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种地图模型构建方法及终端。

背景技术

城市道路交叉路口是城市道路中环境最复杂、参与者最多、问题状况最频繁的交通场景。它是道路交通系统的节点和枢纽，承担了大量交通流量，交叉路口的畅通程度直接影响交通通行能力。基于高精度地图、智能摄像头与雷视融合路面感知系统部署的全息路口可以实时计算路口的车辆位置、速度、轨迹、行驶姿态、车辆属性、车道占有率、平均车速、车辆排队长度、斑马线状态等多种数据进行智能分析，并形成交通流量热力图，从而可以及时开展交通信号灯控制和调整信号时长的工作，提高交通运转效率，缓解交通阻塞。而高精度地图作为全息路口的底图是打开是实景路口全息视角的关键所在，其一方面能更加清晰地描绘出公里模型，另一方面能更加精准地反映出每条车道的实时路况。

目前高精度数据采集包括移动测车采集、1:500地形图测绘和无人机航测三种方法。移动测绘车需要搭载激光雷达、惯导、实时动态（Real-time kinematic，RTK）、全景相机等传感器设备，集成造价高，采集成本高；1:500地形图测绘，需要控制网布设、外业测绘和内业编绘等大量工作，工作周期长；而无人机航测是采集成本较低，处理速度较快的一种方法，但是目前无人机航测得到的全息路口地图模型的精确度不佳。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种地图模型构建方法及终端，解决现有技术中构建的地图模型精确度比较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的第一个技术方案是：提供一种地图模型构建方法，地图模型构建方法包括：

获取目标区域对应的正射影像图和数字表面模型；

对目标区域的正射影像图中的各像素进行类别检测，得到各像素对应的检测类别；

基于正射影像图中各像素对应的像素类别，确定目标区域中各检测类别对应的连通域；

将各连通域在正射影像图中的位置映射至数字表面模型，确定各连通域的高度信息；

基于连通域的高度信息以及各连通域在正射影像图中的位置，构建目标区域的地图模型。

其中，获取目标区域对应的正射影像图和数字表面模型，包括：

获取图像序列，图像序列包括多张针对目标区域采集的视频帧，视频帧中包含有目标；

对图像序列中的所有视频帧进行拼接处理，得到目标区域对应的正射影像图和数字表面模型；正射影像图和数字表面模型的尺寸相同。

其中，获取图像序列，图像序列包括多张针对目标区域采集的视频帧，包括：

在目标区域布控标定位置；

对目标区域进行图像采集，得到多张针对目标区域的视频帧；

对图像序列中的所有视频帧进行拼接处理，得到目标区域的正射影像图和数字表面模型的在步骤之后，还包括：

基于同一标定位置在各视频帧中的位置，对正射影像图和数字表面模型分别进行校正。

其中，对目标区域的正射影像图中的各像素进行类别检测，得到各像素对应的检测类别，包括：