[發明專利]識別更新道路的方法、裝置、設備和計算機存儲介質有效
| 申請號: | 202010889015.3 | 申請日: | 2020-08-28 |
| 公開(公告)號: | CN112131233B | 公開(公告)日: | 2022-11-15 |
| 發明(設計)人: | 黃際洲;夏德國;王海峰 | 申請(專利權)人: | 北京百度網訊科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/23 | 分類號: | G06F16/23;G01C21/32;G01C21/34;G06F16/2453;G06F16/2455;G06F16/248;G06F16/29 |
| 代理公司: | 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412 | 代理人: | 田宏賓 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 識別 更新 道路 方法 裝置 設備 計算機 存儲 介質 | ||
1.一種識別道路更新的方法,包括:
將基于最新衛星影像提取的道路區域與基于歷史衛星影像提取的道路區域進行對比,得到候選更新道路;
依據所述候選更新道路的坐標位置,將所述候選更新道路映射至路網數據中;
獲取最近預設時段內所述候選更新道路對應的用戶軌跡集合;
基于所述用戶軌跡集合與路網數據的匹配結果,識別所述候選更新道路是否為實際更新道路;其中,
基于所述用戶軌跡集合與路網數據的匹配結果,識別所述候選更新道路是否為實際更新道路包括:
若所述用戶軌跡集合與更新后的待驗證路網數據的匹配結果優于所述用戶軌跡集合與更新前的路網數據的匹配結果,則識別出所述候選更新道路為實際更新道路;
所述用戶軌跡集合與更新后的待驗證路網數據的匹配結果的確定方式包括:針對所述用戶軌跡集合中的各用戶軌跡,依據用戶軌跡中的各軌跡點距離路網數據中各道路的距離和用戶軌跡映射到路網數據中道路上相鄰兩個點的距離與用戶軌跡中該相鄰兩個點的距離的差值,通過隱馬爾可夫模型和維特比算法,分別確定用戶軌跡與所述待驗證路網數據的匹配概率;確定所述用戶軌跡集合中各用戶軌跡與更新后的待驗證路網數據的平均匹配概率;
所述用戶軌跡集合與更新前的路網數據的匹配結果的確定方式包括:針對所述用戶軌跡集合中的各用戶軌跡,依據用戶軌跡中的各軌跡點距離路網數據中各道路的距離和用戶軌跡映射到路網數據中道路上相鄰兩個點的距離與用戶軌跡中該相鄰兩個點的距離的差值,通過隱馬爾可夫模型和維特比算法,分別確定用戶軌跡與更新前的路網數據的匹配概率;確定所述用戶軌跡集合中各用戶軌跡與更新前的路網數據的平均匹配概率。
2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述將基于最新衛星影像提取的道路區域與基于歷史衛星影像提取的道路區域進行對比,得到候選更新道路包括:
獲取最近預設時段的衛星影像并從獲取的衛星影像中提取道路區域;
將提取的道路區域與從所述最近預設時段的上一時段的衛星影像中提取的道路區域進行對比,得到候選更新道路。
3.根據權利要求2所述的方法,其中,所述從獲取的衛星影像中提取道路區域包括:
將所述獲取的衛星影像輸入預先訓練得到的道路識別模型;
獲取所述道路識別模型基于像素分類得到的道路區域。
4.根據權利要求3所述的方法,其中,所述道路識別模型采用如下方式預先訓練得到:
將歷史衛星影像與路網中的道路信息關聯后,得到訓練數據;或者,將歷史衛星影像人工進行道路區域標注后,得到訓練數據;
利用所述訓練數據訓練深度神經網絡,得到所述道路識別模型,訓練目標為所述深度神經網絡對像素分類的結果與訓練數據中對應像素是否屬于道路區域的信息一致。
5.根據權利要求1所述的方法,其中,所述更新道路包括新增道路;
所述依據候選更新道路的坐標位置,將所述候選更新道路映射至路網數據中包括:
依據候選新增道路的坐標位置,在路網數據中添加所述候選新增道路,并增加所述候選新增道路與所述路網數據中已有道路的連通關系,形成更新后的待驗證路網數據。
6.根據權利要求5所述的方法,其中,增加所述候選新增道路與所述路網數據中已有道路的連通關系包括:
沿道路方向延長所述候選新增道路以與所述路網數據中已有道路相交;
如果交點與所述候選新增道路的端點之間的距離小于或等于預設的距離閾值,則在所述路網數據中增加所述交點與端點之間的延長道路并增加所述候選新增道路與所述已有道路的連通關系。
7.根據權利要求1所述的方法,其中,所述更新道路包括消失道路;
所述依據候選更新道路的坐標位置,將所述候選更新道路映射至路網數據中包括:
依據候選消失道路的坐標位置,在路網數據中刪除所述候選消失道路,形成更新后的待驗證路網數據。
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