[发明专利]基于高精地图的动态路网显示方法及相关设备在审
| 申请号: | 202210208952.7 | 申请日: | 2022-03-03 |
| 公开(公告)号: | CN114615241A | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
| 发明(设计)人: | 庞小斌;朱磊;贾郭峰;贾双成;王斌 | 申请(专利权)人: | 智道网联科技(北京)有限公司 |
| 主分类号: | H04L67/02 | 分类号: | H04L67/02;H04N7/18;G06F16/29 |
| 代理公司: | 北京汇鑫君达知识产权代理有限公司 11769 | 代理人: | 黄启法 |
| 地址: | 100013 北京市东*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 地图 动态 路网 显示 方法 相关 设备 | ||
1.一种基于高精地图的动态路网显示方法,其特征在于,包括:
接收路网多台路侧设备拍摄并上传的视频流数据,以及接收web端上传的数据请求;
根据所述视频流数据中的多张图像,获得所述路网的动态路网数据;
根据所述web端上传的数据请求,将所述路网的动态路网数据发送至所述web端,以供所述web端采用设定算法在高精地图三维显示所述路网的动态路网数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述视频流数据中的多张图像,获得所述路网的动态路网数据,包括:
按设定时间间隔,抽取所述视频流数据中的图像,获得所述多台路侧设备中每台路侧设备同一时间拍摄的所述多张图像;
对所述多张图像采用神经网络模型进行YOLO算法识别,获得所述路网的动态路网数据,所述路网的动态路网数据包括动态路网类型,所述动态路网类型包含道路施工点、交通事故点。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述路网的动态路网数据还包括所述动态路网类型的位置信息、时间信息、截图;
所述对所述多张图像采用神经网络模型进行YOLO算法识别,获得所述路网的动态路网数据,包括:
对所述多张图像采用神经网络模型进行YOLO算法识别,获得所述路网的动态路网类型;
根据拍摄图像的路侧设备的位置信息、拍摄图像的时间信息,赋予所述动态路网类型位置信息、时间信息;
以识别出所述动态路网类型的图像为该所述动态路网类型的截图;
获得包括所述动态路网类型、所述动态路网类型的位置信息、时间信息、截图的所述路网的动态路网数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述web端上传的数据请求,将所述路网的动态路网数据发送至所述web端,以供所述web端采用设定算法在高精地图三维显示所述路网的动态路网数据,包括:将所述路网的动态路网数据发布为WFS协议的HTTP服务;
根据所述web端按设定时间间隔上传的数据请求,将发布为WFS协议的HTTP服务的所述路网的动态路网数据发送至所述web端,以供所述web端采用设定算法在高精地图三维显示所述路网的动态路网数据。
5.一种云端服务器,其特征在于,包括:
接收单元,用于接收路网多台路侧设备拍摄并上传的视频流数据,以及接收web端上传的数据请求;
处理单元,用于根据所述接收单元接收的视频流数据中的多张图像,获得所述路网的动态路网数据;
发送单元,用于根据所述接收单元接收的web端上传的数据请求,将所述处理单元获得的路网的动态路网数据发送至所述web端,以供所述web端采用设定算法在高精地图三维显示所述路网的动态路网数据。
6.根据权利要求5所述的云端服务器,其特征在于,所述处理单元包括:
抽取子单元,用于按设定时间间隔,抽取所述接收单元接收的视频流数据中的图像,获得所述多台路侧设备中每台路侧设备同一时间拍摄的所述多张图像;
识别子单元,用于对所述抽取子单元获得的多张图像采用神经网络模型进行YOLO算法识别,获得所述路网的动态路网数据,所述路网的动态路网数据包括动态路网类型,所述动态路网类型包含道路施工点、交通事故点。
7.根据权利要求5所述的云端服务器,其特征在于:所述处理单元还包括发布子单元;
所述发布子单元,用于将获得的所述路网的动态路网数据发布为WFS协议的HTTP服务;
所述接收单元,还用于接收所述web端按设定时间间隔上传的数据请求;
所述发送单元,还用于根据所述接收单元接收的web端按设定时间间隔上传的数据请求,将所述处理单元获得的WFS协议的HTTP服务的所述路网的动态路网数据发送至所述web端,以供所述web端采用设定算法在高精地图三维显示所述路网的动态路网数据。
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