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[發(fā)明專利]一種基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110568557.5 申請(qǐng)日: 2021-05-25
公開(kāi)(公告)號(hào): CN113192198A 公開(kāi)(公告)日: 2021-07-30
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 吳統(tǒng)明 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 吳統(tǒng)明
主分類號(hào): G06T17/05 分類號(hào): G06T17/05;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暫無(wú)信息 代理人: 暫無(wú)信息
地址: 510000 廣東省*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 智能 汽車(chē) 高精度 動(dòng)態(tài) 地圖 生成 應(yīng)用 方法 系統(tǒng)
【說(shuō)明書(shū)】:

發(fā)明涉及一種地圖生成的技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用方法,包括:汽車(chē)在行駛過(guò)程中利用車(chē)載攝像頭拍攝若干連續(xù)的圖像,并將拍攝的圖像上傳到汽車(chē)智能網(wǎng)中,汽車(chē)智能網(wǎng)對(duì)所接收的圖像進(jìn)行圖像灰度化和灰度拉伸的預(yù)處理;利用特征提取算法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取處理;利用語(yǔ)義特征提取算法對(duì)圖像視覺(jué)特征進(jìn)行處理;初始化點(diǎn)云地圖場(chǎng)景,并利用基于視覺(jué)特征和語(yǔ)義特征的三維地圖生成算法生成三維動(dòng)態(tài)地圖;對(duì)生成的三維動(dòng)態(tài)地圖進(jìn)行精度調(diào)優(yōu)處理,生成高精度動(dòng)態(tài)地圖。本發(fā)明還提供了一種高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用系統(tǒng)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及地圖生成的技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,汽車(chē)技術(shù)正朝向電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化發(fā)展方向快速邁進(jìn),相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域包括電驅(qū)動(dòng)、線控底盤(pán)、集成控制、自動(dòng)駕駛、環(huán)境傳感、無(wú)線通信等。汽車(chē)逐漸形成了智能汽車(chē)網(wǎng),如何利用智能汽車(chē)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)行駛動(dòng)態(tài)地圖生成,成為當(dāng)前研究領(lǐng)域的熱門(mén)話題。

現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)地圖生成算法中,常采用單純的去除環(huán)境先驗(yàn)動(dòng)態(tài)物體輪廓的方法來(lái)得到相對(duì)穩(wěn)定的圖像特征,而事實(shí)證明,僅僅通過(guò)實(shí)例分割方法去除的動(dòng)態(tài)物體輪廓,往往由于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的波動(dòng)性以及非先驗(yàn)動(dòng)態(tài)物體的可移動(dòng)性而使得建圖結(jié)果并不理想。

鑒于此,如何對(duì)結(jié)合視覺(jué)特征和語(yǔ)義特征,實(shí)現(xiàn)更為穩(wěn)定的高精度動(dòng)態(tài)地圖生成,成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用方法,通過(guò)利用特征提取算法對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)實(shí)時(shí)采集的二維圖像進(jìn)行處理,得到二維圖像視覺(jué)特征,并利用語(yǔ)義特征提取算法對(duì)二維圖像視覺(jué)特征進(jìn)行處理,得到圖像的語(yǔ)義特征;利用點(diǎn)云地圖描述三維地圖場(chǎng)景,從而基于圖像的視覺(jué)特征和語(yǔ)義特征生成高精度動(dòng)態(tài)地圖。

為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供的一種基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的高精度動(dòng)態(tài)地圖生成與應(yīng)用方法,包括:

汽車(chē)在行駛過(guò)程中利用車(chē)載攝像頭拍攝若干連續(xù)的圖像,并將拍攝的圖像上傳到汽車(chē)智能網(wǎng)中,汽車(chē)智能網(wǎng)對(duì)所接收的圖像進(jìn)行圖像灰度化和灰度拉伸的預(yù)處理;

利用特征提取算法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取處理,得到圖像視覺(jué)特征;

利用語(yǔ)義特征提取算法對(duì)圖像視覺(jué)特征進(jìn)行處理,得到圖像的語(yǔ)義特征;

初始化點(diǎn)云地圖場(chǎng)景,并利用基于視覺(jué)特征和語(yǔ)義特征的三維地圖生成算法生成三維動(dòng)態(tài)地圖;

對(duì)生成的三維動(dòng)態(tài)地圖進(jìn)行精度調(diào)優(yōu)處理,生成高精度動(dòng)態(tài)地圖,并將所生成的高精度動(dòng)態(tài)地圖上傳到汽車(chē)智能網(wǎng)。

可選地,所述汽車(chē)智能網(wǎng)對(duì)所接收的圖像進(jìn)行圖像灰度化和灰度拉伸的預(yù)處理,包括:

汽車(chē)在行駛過(guò)程中利用車(chē)載攝像頭拍攝若干連續(xù)的圖像,并將拍攝的圖像上傳到汽車(chē)智能網(wǎng)中;所述汽車(chē)智能網(wǎng)根據(jù)汽車(chē)的行駛軌跡,將行駛軌跡有關(guān)聯(lián)的汽車(chē)所發(fā)布的圖像進(jìn)行拼接;

1)對(duì)所接收的圖像中每一個(gè)像素的三個(gè)分量求最大值,并將該最大值設(shè)置為該像素點(diǎn)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(gè)像素點(diǎn);

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

G(i,j)為像素點(diǎn)(i,j)的灰度值;

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

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說(shuō)明:

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