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[發明專利]基于高精地圖的動態路網顯示方法及相關設備在審

專利信息
申請號: 202210208952.7 申請日: 2022-03-03
公開(公告)號: CN114615241A 公開(公告)日: 2022-06-10
發明(設計)人: 龐小斌;朱磊;賈郭峰;賈雙成;王斌 申請(專利權)人: 智道網聯科技(北京)有限公司
主分類號: H04L67/02 分類號: H04L67/02;H04N7/18;G06F16/29
代理公司: 北京匯鑫君達知識產權代理有限公司 11769 代理人: 黃啟法
地址: 100013 北京市東*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 地圖 動態 路網 顯示 方法 相關 設備
【權利要求書】:

1.一種基于高精地圖的動態路網顯示方法,其特征在于,包括:

接收路網多臺路側設備拍攝并上傳的視頻流數據,以及接收web端上傳的數據請求;

根據所述視頻流數據中的多張圖像,獲得所述路網的動態路網數據;

根據所述web端上傳的數據請求,將所述路網的動態路網數據發送至所述web端,以供所述web端采用設定算法在高精地圖三維顯示所述路網的動態路網數據。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述視頻流數據中的多張圖像,獲得所述路網的動態路網數據,包括:

按設定時間間隔,抽取所述視頻流數據中的圖像,獲得所述多臺路側設備中每臺路側設備同一時間拍攝的所述多張圖像;

對所述多張圖像采用神經網絡模型進行YOLO算法識別,獲得所述路網的動態路網數據,所述路網的動態路網數據包括動態路網類型,所述動態路網類型包含道路施工點、交通事故點。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述路網的動態路網數據還包括所述動態路網類型的位置信息、時間信息、截圖;

所述對所述多張圖像采用神經網絡模型進行YOLO算法識別,獲得所述路網的動態路網數據,包括:

對所述多張圖像采用神經網絡模型進行YOLO算法識別,獲得所述路網的動態路網類型;

根據拍攝圖像的路側設備的位置信息、拍攝圖像的時間信息,賦予所述動態路網類型位置信息、時間信息;

以識別出所述動態路網類型的圖像為該所述動態路網類型的截圖;

獲得包括所述動態路網類型、所述動態路網類型的位置信息、時間信息、截圖的所述路網的動態路網數據。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述web端上傳的數據請求,將所述路網的動態路網數據發送至所述web端,以供所述web端采用設定算法在高精地圖三維顯示所述路網的動態路網數據,包括:將所述路網的動態路網數據發布為WFS協議的HTTP服務;

根據所述web端按設定時間間隔上傳的數據請求,將發布為WFS協議的HTTP服務的所述路網的動態路網數據發送至所述web端,以供所述web端采用設定算法在高精地圖三維顯示所述路網的動態路網數據。

5.一種云端服務器,其特征在于,包括:

接收單元,用于接收路網多臺路側設備拍攝并上傳的視頻流數據,以及接收web端上傳的數據請求;

處理單元,用于根據所述接收單元接收的視頻流數據中的多張圖像,獲得所述路網的動態路網數據;

發送單元,用于根據所述接收單元接收的web端上傳的數據請求,將所述處理單元獲得的路網的動態路網數據發送至所述web端,以供所述web端采用設定算法在高精地圖三維顯示所述路網的動態路網數據。

6.根據權利要求5所述的云端服務器,其特征在于,所述處理單元包括:

抽取子單元,用于按設定時間間隔,抽取所述接收單元接收的視頻流數據中的圖像,獲得所述多臺路側設備中每臺路側設備同一時間拍攝的所述多張圖像;

識別子單元,用于對所述抽取子單元獲得的多張圖像采用神經網絡模型進行YOLO算法識別,獲得所述路網的動態路網數據,所述路網的動態路網數據包括動態路網類型,所述動態路網類型包含道路施工點、交通事故點。

7.根據權利要求5所述的云端服務器,其特征在于:所述處理單元還包括發布子單元;

所述發布子單元,用于將獲得的所述路網的動態路網數據發布為WFS協議的HTTP服務;

所述接收單元,還用于接收所述web端按設定時間間隔上傳的數據請求;

所述發送單元,還用于根據所述接收單元接收的web端按設定時間間隔上傳的數據請求,將所述處理單元獲得的WFS協議的HTTP服務的所述路網的動態路網數據發送至所述web端,以供所述web端采用設定算法在高精地圖三維顯示所述路網的動態路網數據。

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