[發明專利]一種基于智能網聯汽車的高精度動態地圖生成與應用方法及系統

在審

• 申請號: 202110568557.5
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113192198A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 吳統明
• 申請（專利權）人: 吳統明
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于智能網聯汽車的高精度動態地圖生成與應用方法，其特征在于，所述方法包括：

汽車在行駛過程中利用車載攝像頭拍攝若干連續的圖像，并將拍攝的圖像上傳到汽車智能網中，汽車智能網對所接收的圖像進行圖像灰度化和灰度拉伸的預處理；

利用特征提取算法對預處理后的圖像進行特征提取處理，得到圖像視覺特征；

利用語義特征提取算法對圖像視覺特征進行處理，得到圖像的語義特征；

初始化點云地圖場景，并利用基于視覺特征和語義特征的三維地圖生成算法生成三維動態地圖；

對生成的三維動態地圖進行精度調優處理，生成高精度動態地圖，并將所生成的高精度動態地圖上傳到汽車智能網。

2.如權利要求1所述的一種基于智能網聯汽車的高精度動態地圖生成與應用方法，其特征在于，所述汽車智能網對所接收的圖像進行圖像灰度化和灰度拉伸的預處理，包括：

1)對所接收的圖像中每一個像素的三個分量求最大值，并將該最大值設置為該像素點的灰度值，得到圖像的灰度圖，所述灰度化處理的公式為：

G(i,j)＝max{R(i,j),G(i,j),B(i,j)}

其中：

(i,j)為圖像中的一個像素點；

R(i,j),G(i,j),B(i,j)分別為像素點(i,j)在R、G、B三個顏色通道中的值；

G(i,j)為像素點(i,j)的灰度值；

2)對于所述灰度圖，利用分段線性變換的方式對圖像灰度進行拉伸，所述灰度拉伸的公式為：

其中：

f(x,y)為灰度圖；

MAX_f(x,y),MIN_f(x,y)分別為灰度圖的最大灰度值和最小灰度值。

3.如權利要求2所述的一種基于智能網聯汽車的高精度動態地圖生成與應用方法，其特征在于，所述利用特征提取算法對預處理后的圖像進行特征提取處理，包括：

1)利用預設定的閾值t將灰度范圍[0,L-1]的圖像劃分為S₁和S₂兩部分，其中S₁和S₂分別表示圖像灰度值的變化范圍在[0,t]和[t+1,L-1]之間的像素灰度值概率分布；

2)計算S₁和S₂兩部分的熵H₁和H₂：

其中：

P_i為第i級灰度值出現的概率；

3)將每幅圖像的熵記為H₁和H₂之和，則自適應閾值t為：

t＝β(H₁+H₂)

其中：

β為自適應系數，將其設置為0.2；

4)根據計算得到的自適應閾值，提取圖像的FAST特征點，并將圖像的FAST特征點作為圖像的視覺特征。