[发明专利]导航地图构建方法、装置、系统、电子装置和存储介质

说明书

本申请涉及一种导航地图构建方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该导航地图构建方法包括：利用无人机固定高度的航拍获取若干正投影图像；利用训练完备的对抗生成网络模型对根据正投影图像进行地面移动目标过滤，得到对应的静态地图图像；根据静态地图图像利用空中三角建模进行三维场景构建和正投影全局地图生成，得到分区的正投影全局地图；利用训练完备的深度分割模型对正投影全局地图进行分割，并对分割得到的带有道路区域标识的分割地图图像进行拼接，得到带有道路区域标识的导航地图。本申请解决了通过卫星拍摄加人工标注的方式构建的地图精度低，工作量巨大的问题，实现了高效的高精度导航地图构建。

技术领域

本申请涉及地图测绘技术领域，特别是涉及导航地图构建方法、装置、系统、电子装置和存储介质。

背景技术

随着传感器、大数据和人工智能领域的快速发展，在此基础上发展的无人驾驶技术能够提高交通运输效率、交通安全和出行便利，近年来已经成为学术界和工业界的研究热点之一。在无人驾驶中，安全性一直是首要的议题，大量实验表明，仅靠现有精度的摄像头，雷达等车载传感器，不足以避免事故的发生，因此自动驾驶需要能在常规感知范围之外获得信息，GPS定位系统和预先建立的地图结合导航就是一种解决方案。

传统的导航地图制作方式大多通过卫星拍摄加人工标注的方式，工作量巨大，而且精度通常在10米级，对于道路通常无法判断宽度及自身所在车道的位置，只能作为驾驶的辅助手段，不足以用于自动驾驶的主要技术手段。

目前针对相关技术中，通过卫星拍摄加人工标注的方式构建的地图精度低，工作量巨大的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种导航地图构建方法、装置、系统、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中通过卫星拍摄加人工标注的方式构建的地图精度低，工作量巨大的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种导航地图构建方法，包括：

利用无人机固定高度的航拍获取若干正投影图像；

利用训练完备的对抗生成网络模型对所述正投影图像进行地面移动目标过滤，得到对应的静态地图图像；

根据所述静态地图图像利用空中三角建模进行三维场景构建和正投影全局地图生成，得到分区的正投影全局地图；

利用训练完备的深度分割模型对所述正投影全局地图进行分割，并对分割得到的带有道路区域标识的分割地图图像进行拼接，得到带有道路区域标识的导航地图。

在其中一些实施例中，还包括对抗生成网络模型的训练；

所述对抗生成网络模型的训练，包括：

获取若干正投影图像；

根据所述正投影图像生成对比作用的一组图对作为训练集；

根据所述训练集对对抗生成网络模型进行训练，得到训练完备的对抗生成网络模型。

在其中一些实施例中，还包括深度分割模型的训练；

所述深度分割模型的训练，包括：

获取分区的正投影全局地图；

将所述正投影全局地图分成训练集和测试集；

根据所述训练集和测试集对深度分割模型进行训练，得到训练完备的深度分割模型。

在其中一些实施例中，利用无人机固定高度的航拍获取若干正投影图像，包括：

利用无人机固定高度的航拍，获得固定高度、固定区域的若干带有GPS定位信息的正投影图像，并将所述正投影图像进行存储。