[发明专利]一种地面标线误识别检测纠正方法及系统

说明书

本发明提供一种地面标线误识别检测纠正方法及系统，该方法包括：获取众包采集的斑马线数据和地面标记数据，基于所有斑马线和地面标记的外接矩形坐标点，通过DBSCAN聚类得到斑马线簇和地面标记簇；当数据簇中存在不同类别的坐标点，则将对应的区域判定为误识别区域；基于k－means算法对误识别区域坐标点进行聚类分析，判定坐标点对应的交通标识类型，并纠正误识别数据。通过该方案可以实现地面标线误识别自动检测、纠正，有效提高了检测筛选误识别数据的效率，降低漏检概率。

技术领域

本发明属于自动驾驶领域，尤其涉及一种地面标线误识别检测纠正方法及系统。

背景技术

在自动驾驶领域，通过广泛布置低成本众包采集车，高频采集高鲜度的数据，其具体设备成本低、采集精度差、数据量庞大的特点，众包采集的数据通常会存在一些误识别的数据，其中，将斑马线和地面标记识别错误是比较常见情况。通常需要预处理筛选出识别错误的地面标记和斑马线，并纠正以后，数据才能进行进一步的处理优化。仅靠人工肉眼观察筛选误识别项，效率低下，且误识别项漏检率较高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种地面标线误识别检测纠正方法及系统，用于解决众包地面标识误识别检测效率低、漏检率较高的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种地面标线误识别检测纠正方法，包括：

获取众包采集的斑马线数据和地面标记数据，基于所有斑马线和地面标记的外接矩形坐标点，通过DBSCAN聚类得到斑马线簇和地面标记簇；

当数据簇中存在不同类别的坐标点，则将对应的区域判定为误识别区域；

基于k－means算法对误识别区域坐标点进行聚类分析，判定坐标点对应的交通标识类型，并纠正误识别数据。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种地面标线误识别检测纠正系统，包括：

数据聚类模块，用于获取众包采集的斑马线数据和地面标记数据，基于所有斑马线和地面标记的外接矩形坐标点，通过DBSCAN聚类得到斑马线簇和地面标记簇；

误识别筛选模块，用于当数据簇中存在不同类别的坐标点，则将对应的区域判定为误识别区域；

分析判定模块，用于基于k－means算法对误识别区域坐标点进行聚类分析，判定坐标点对应的交通标识类型，并纠正误识别数据。

在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本发明实施例中，基于众包采集的斑马线和地面标记坐标点，通过DBSCAN聚类检测出误识别区域，再通过k-means算法对误识别数据进行检测纠正，从而解决人工肉眼观察筛选误识别项效率低下，且误识别项漏检率高的问题，实现自动检测识别并纠正错误数据，大大提高筛选误检测数据的效率，降低漏检率，保障众包数据的精度和可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。

图1为本发明一个实施例提供的一种地面标线误识别检测纠正方法的流程示意图；

图2为本发明一个实施例提供的斑马线和地面标记外接矩形示意图；