[发明专利]识别更新道路的方法、装置、设备和计算机存储介质有效
申请号: | 202010889015.3 | 申请日: | 2020-08-28 |
公开(公告)号: | CN112131233B | 公开(公告)日: | 2022-11-15 |
发明(设计)人: | 黄际洲;夏德国;王海峰 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/23 | 分类号: | G06F16/23;G01C21/32;G01C21/34;G06F16/2453;G06F16/2455;G06F16/248;G06F16/29 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人: | 田宏宾 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 识别 更新 道路 方法 装置 设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种识别道路更新的方法,包括:
将基于最新卫星影像提取的道路区域与基于历史卫星影像提取的道路区域进行对比,得到候选更新道路;
依据所述候选更新道路的坐标位置,将所述候选更新道路映射至路网数据中;
获取最近预设时段内所述候选更新道路对应的用户轨迹集合;
基于所述用户轨迹集合与路网数据的匹配结果,识别所述候选更新道路是否为实际更新道路;其中,
基于所述用户轨迹集合与路网数据的匹配结果,识别所述候选更新道路是否为实际更新道路包括:
若所述用户轨迹集合与更新后的待验证路网数据的匹配结果优于所述用户轨迹集合与更新前的路网数据的匹配结果,则识别出所述候选更新道路为实际更新道路;
所述用户轨迹集合与更新后的待验证路网数据的匹配结果的确定方式包括:针对所述用户轨迹集合中的各用户轨迹,依据用户轨迹中的各轨迹点距离路网数据中各道路的距离和用户轨迹映射到路网数据中道路上相邻两个点的距离与用户轨迹中该相邻两个点的距离的差值,通过隐马尔可夫模型和维特比算法,分别确定用户轨迹与所述待验证路网数据的匹配概率;确定所述用户轨迹集合中各用户轨迹与更新后的待验证路网数据的平均匹配概率;
所述用户轨迹集合与更新前的路网数据的匹配结果的确定方式包括:针对所述用户轨迹集合中的各用户轨迹,依据用户轨迹中的各轨迹点距离路网数据中各道路的距离和用户轨迹映射到路网数据中道路上相邻两个点的距离与用户轨迹中该相邻两个点的距离的差值,通过隐马尔可夫模型和维特比算法,分别确定用户轨迹与更新前的路网数据的匹配概率;确定所述用户轨迹集合中各用户轨迹与更新前的路网数据的平均匹配概率。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述将基于最新卫星影像提取的道路区域与基于历史卫星影像提取的道路区域进行对比,得到候选更新道路包括:
获取最近预设时段的卫星影像并从获取的卫星影像中提取道路区域;
将提取的道路区域与从所述最近预设时段的上一时段的卫星影像中提取的道路区域进行对比,得到候选更新道路。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述从获取的卫星影像中提取道路区域包括:
将所述获取的卫星影像输入预先训练得到的道路识别模型;
获取所述道路识别模型基于像素分类得到的道路区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述道路识别模型采用如下方式预先训练得到:
将历史卫星影像与路网中的道路信息关联后,得到训练数据;或者,将历史卫星影像人工进行道路区域标注后,得到训练数据;
利用所述训练数据训练深度神经网络,得到所述道路识别模型,训练目标为所述深度神经网络对像素分类的结果与训练数据中对应像素是否属于道路区域的信息一致。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述更新道路包括新增道路;
所述依据候选更新道路的坐标位置,将所述候选更新道路映射至路网数据中包括:
依据候选新增道路的坐标位置,在路网数据中添加所述候选新增道路,并增加所述候选新增道路与所述路网数据中已有道路的连通关系,形成更新后的待验证路网数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,增加所述候选新增道路与所述路网数据中已有道路的连通关系包括:
沿道路方向延长所述候选新增道路以与所述路网数据中已有道路相交;
如果交点与所述候选新增道路的端点之间的距离小于或等于预设的距离阈值,则在所述路网数据中增加所述交点与端点之间的延长道路并增加所述候选新增道路与所述已有道路的连通关系。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述更新道路包括消失道路;
所述依据候选更新道路的坐标位置,将所述候选更新道路映射至路网数据中包括:
依据候选消失道路的坐标位置,在路网数据中删除所述候选消失道路,形成更新后的待验证路网数据。
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