地图准确度评价方法和装置与流程

本发明涉及智能交通
技术领域：
，尤其涉及一种地图准确度评价方法和装置。
背景技术：
：随着汽车技术的智能化，无人驾驶汽车应运而生。无人驾驶汽车依靠车内智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。在无人驾驶汽车行驶过程中，智能驾驶仪会生成地图，出于行驶安全角度，需要对生成的地图进行分析和评价，以确定生成的地图与真实的地图之间的差异，进而对生成的地图进行调整。现有技术中，通常采用语义分割中常见的精准率和召回率等指标对生成的地图进行分析和评价。然而，这类指标评价的是点的类别，对地图评价的准确性不高。技术实现要素：本发明提供一种地图准确度评价方法和装置，用以提高地图评价准确度。第一方面，本发明提供一种地图准确度评价方法，包括：根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，所述区域匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的区域匹配度，所述线匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的线匹配度；根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。可选的，所述区域匹配指标包括如下指标中的至少一个：欠匹配区域的比例或匹配区域的重叠度；其中，所述欠匹配区域用于指示所述待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的区域，所述匹配区域用于指示所述待评价地图上与所述参考地图匹配成功的区域。可选的，所述线匹配指标包括如下指标中的至少一个：欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差。可选的，所述根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，包括：将所述待评价地图所包含的各可行驶区域和所述参考地图所包含的各可行驶区域进行匹配计算，得到所述区域匹配指标；将所述待评价地图所包含的各车道线和所述参考地图所包含的各车道线进行匹配计算，得到所述线匹配指标。可选的，所述根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价，包括：根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，确定所述待评价地图和所述参考地图之间的差异；根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图的准确度进行评价。可选的，上述方法，还包括：根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图进行调整。第二方面，本发明提供一种地图准确度评价装置，包括：确定模块，用于根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，所述区域匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的区域匹配度，所述线匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的线匹配度；评价模块，用于根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。可选的，所述区域匹配指标包括如下指标中的至少一个：欠匹配区域的比例或匹配区域的重叠度；其中，所述欠匹配区域用于指示所述待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的区域，所述匹配区域用于指示所述待评价地图上与所述参考地图匹配成功的区域。可选的，所述线匹配指标包括如下指标中的至少一个：欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差。可选的，所述确定模块，具体用于将所述待评价地图所包含的各可行驶区域和所述参考地图所包含的各可行驶区域进行匹配计算，得到所述区域匹配指标；将所述待评价地图所包含的各车道线和所述参考地图所包含的各车道线进行匹配计算，得到所述线匹配指标。可选的，所述评价模块，具体用于根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，确定所述待评价地图和所述参考地图之间的差异；根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图的准确度进行评价。可选的，上述地图准确度评价装置，还包括：调整模块，用于根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图进行调整。第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述地图准确度评价方法。第四方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来实现上述地图准确度评价方法。本发明提供的地图准确度评价方法和装置，首先根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，然后基于所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。和现有技术中的精准率和召回率相比，区域匹配指标和线匹配指标更加能够反映生成的地图和真实的地图的差别，因此，利用区域匹配指标和线匹配指标来评价生成的地图的准确度，结果更加可靠。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明提供的地图准确度评价方法的系统框架图。图2为本发明提供的地图准确度评价方法的实施例一的流程示意图；图3为本发明提供的待评价地图包含的区域示意图；图4为本发明提供的参考地图包含的区域示意图；图5为本发明提供的待评价地图包含的车道线示意图；图6为本发明提供的参考地图包含的车道线示意图；图7为本发明提供的参考地图的另一示意图；图8为本发明提供的地图准确度评价方法的实施例二的流程示意图；图9为本发明提供的地图准确度评价方法的实施例三的流程示意图；图10为本发明提供的地图准确度评价装置的结构示意图；图11为本发明提供的电子设备的硬件结构示意图。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。对无人车来说，精准的地图对无人车的定位、导航、控制以及安全有至关重要的作用。现有技术中，首先利用陀螺仪、轮测距器、全球定位系统(globalpositioningsystem，简称gps)、以及激光雷达等传感器来采集数据，然后将采集到的数据融合生成地图，进而采用语义分割中常见的精准率和召回率等指标对生成的地图进行分析和评价。然而，精准率和召回率等指标是用来评价点的类别，如果用这两个指标来评价生成地图的准确性会造成评价结果准确度不高。基于上述技术问题，本发明提供一种地图准确度评价方法和装置，在生成地图后，基于生成的地图和真实的地图，进行匹配计算得到生成的地图的区域匹配指标和线匹配指标，进而根据这两个指标对生成的地图的准确度进行评价，和现有技术中的精准率和召回率相比，区域匹配指标和线匹配指标更加能够反映生成的地图和真实的地图的差别，因此，利用区域匹配指标和线匹配指标来评价生成的地图的准确度结果更加可靠。图1为本发明提供的地图准确度评价方法的系统框架图。如图1所示，本发明提供的地图准确度评价方法可由对应的地图准确度评价装置来执行。地图准确度评价装置分别和地图生成装置及参考地图存储装置连接。其中，地图生成装置还可和陀螺仪、轮测距器、全球定位系统(globalpositioningsystem，简称gps)、以及激光雷达等传感器连接，传感器采集到相应的数据后传输给地图生成装置，地图生成装置融合各传感器传输的数据并生成地图，生成的地图即为待评价的地图，地图生成装置进一步将待评价地图发送给地图准确度评价装置。其中，参考地图存储装置用于存储和待评价地图进行比对的参考地图。该参考地图为真实的地图。比如：该参考地图可以为传统电子地图，参考地图存储装置可以为任何安装有传统电子地图的设备。参考地图存储装置可将存储的参考地图传输给地图准确度评价装置。其中，地图准确度评价装置在接收到地图生成装置传输的待评价地图，以及参考地图存储装置传输的参考地图的基础上，可将参考地图和待评价地图进行匹配计算，从而获取到待评价地图的两个匹配指标，进而根据这两个匹配指标对待评价地图做出评价，由于上述两个匹配指标反映了待评价地图和真实地图之间的差别，根据这两个匹配指标做出的评价结果更加可靠。下面结合具体的实施例对图1所示地图准确度评价装置如何执行本发明提供的地图准确度评价方法的过程进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。图2为本发明提供的地图准确度评价方法的实施例一的流程示意图。本实施例提供的地图准确度评价方法可由图1所示地图准确度评价装置执行，该地图准确度评价装置可由任意的软件和/或硬件实现。如图2所示，本实施例提供的地图准确度评价方法，包括：s201、根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标。所述区域匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的区域匹配度，所述线匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的线匹配度。其中，参考地图可以为传统的电子地图。其中，区域匹配指标中的区域指的是可行驶区域。区域匹配指标可以包括如下指标中的至少一个：欠匹配区域的比例或匹配区域的重叠度。具体的，所述欠匹配区域指的是所述待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的区域，所述匹配区域指的是所述待评价地图上与所述参考地图匹配成功的区域。其中，线匹配指标中的线指的是可行驶区域中的车道线。线匹配指标可以包括如下指标中的至少一个：欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差。具体的，所述欠匹配线指的是所述待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的车道线，所述匹配线指的是所述待评价地图上与所述参考地图匹配成功的车道线。具体的，根据参考地图和待评价地图确定所述待评价地图的区域匹配指标的可实现方式为：将所述待评价地图所包含的各可行驶区域和所述参考地图所包含的各可行驶区域进行匹配计算，得到所述区域匹配指标。下面通过举例对获取欠匹配区域的比例和匹配区域的重叠度的过程进行说明：对获取欠匹配区域的比例的过程进行说明：如图3所示，假设待评价地图上的可行驶区域包括：区域1、区域2、区域3、区域4和区域5。如图4所示，参考地图上的可行驶区域包括：区域1、区域2和区域3，那么待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的区域，即欠匹配区域即为区域4和区域5，待评价地图上与所述参考地图匹配成功的区域，即为匹配区域为区域1、区域2和区域3。待评价地图的欠匹配区域的比例为：欠匹配区域个数/待评价地图和参考地图上涉及到的区域总数＝2/5。对获取匹配区域的重叠度的过程进行说明：假设图3所示的待评价地图上的区域1所覆盖的地理区域和图4所示参考地图上的区域1的所覆盖的地理区域相同，图3所示的待评价地图上的区域2所覆盖的地理区域和图4所示参考地图上的区域2的所覆盖的地理区域不同，图3所示的待评价地图上的区域3所覆盖的地理区域和图4所示参考地图上的区域3的所覆盖的地理区域也不同。那么待评价地图上与所述参考地图匹配成功的区域中，只有区域1是重叠的，匹配区域的重叠度＝重叠区域个数/匹配区域个数＝1/3。具体的，根据参考地图和待评价地图确定所述待评价地图的线匹配指标的可实现方式为：将所述待评价地图所包含的各车道线和所述参考地图所包含的各车道线进行匹配计算，得到所述线匹配指标。下面通过举例对获取欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差的过程进行说明：对获取欠匹配线的比例的过程进行说明：如图5所示，假设待评价地图上的车道线包括：车道线1、车道线2……车道线12。如图6所示，参考地图上的车道线包括：车道线4、车道线5和车道线6，那么待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的车道线，即欠匹配线即为车道线1至车道线3，以及车道线7至车道线12，欠匹配线共9条。待评价地图上与所述参考地图匹配成功的线，即匹配线即为车道线4、车道线5和车道线6。待评价地图的欠匹配线的比例为：欠匹配线的个数/待评价地图上和参考地图上涉及到的车道线总数＝9/12。对获取匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差的过程进行说明：假设待评价地图上与所述参考地图匹配成功的车道线4、车道线5和车道线6在参考地图上的位置如图7所示(使用虚线示意)。将待评价地图上的车道线4、车道线5和车道线6投射到参考地图上后，分别计算待评价地图上的车道线4与参考地图上的车道线4之间的距离，待评价地图上的车道线5与参考地图上的车道线5之间的距离，待评价地图上的车道线6与参考地图上的车道线6之间的距离，计算得到的三个距离中的最大距离即为匹配线的最大距离差，三个距离的平均距离即为匹配线的平均距离差。s202、根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。具体的，在上述步骤中得到欠匹配区域的比例、匹配区域的重叠度、欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差后，综合这几个指标对待评价地图的准确度进行评价。一般的，欠匹配区域的比例越大，表明待评价地图和参考地图的差异越大，待评价地图的准确度越低。匹配区域的重叠度越大，表明待评价地图和参考地图的差异越小，待评价地图的准确度越高。欠匹配线的比例越大，表明待评价地图和参考地图的差异越大，待评价地图的准确度越低。匹配线的最大距离差越大，表明待评价地图和参考地图的差异越大，待评价地图的准确度越低。匹配线的平均距离差越大，表明待评价地图和参考地图的差异越大，待评价地图的准确度越低。本实施例提供的地图准确度评价方法，首先根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，然后基于所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。和现有技术中的精准率和召回率相比，区域匹配指标和线匹配指标更加能够反映生成的地图和真实的地图的差别，因此，利用区域匹配指标和线匹配指标来评价生成的地图的准确度结果更加可靠。下面结合具体的实施例对上述实施例中对待评价地图的准确度进行评价的过程进行详细的描述。图8为本发明提供的地图准确度评价方法的实施例二的流程示意图。如图8所示，本实施例提供的地图准确度评价方法，包括：s801、根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标。其中，本步骤的具体实现方式可参见上述实施例中的s201，本发明在此不再赘述。s802、根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，确定所述待评价地图和所述参考地图之间的差异。s803、根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图的准确度进行评价。具体的，假设通过上述实施例获取到的各评价指标的指标值如表1所示评价指标指标值欠匹配区域的比例a％匹配区域的重叠度b％欠匹配线的比例c％匹配线的最大距离差d(m)匹配线的平均距离差e(m)表1其中，欠匹配区域的比例和匹配区域的重叠度为区域匹配指标。欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差和匹配线的平均距离差为线匹配指标。根据各指标确定待评价地图和参考地图之间的差异的一种可实现的方式为：对表1中的评价指标求取平均值，该平均值代表了待评价地图和参考地图之间的差异，可设置优良中差等级，每个等级对应的一个平均值阈值，当求取到的平均值符合某等级对应的阈值范围时，则表明待评价地图的准确度处于该等级的水平。比如：求取到的平均值符合“优”这一等级对应的阈值范围，则表明待评价地图的准确度为“优”。根据各指标确定待评价地图和参考地图之间的差异的另一种可实现的方式为：获取图1中各评价指标的权重，对表1中的评价指标求取加权平均值，该加权平均值代表了待评价地图和参考地图之间的差异，可根据该加权平均值评价待评价地图的准确度。本实施例提供的地图准确度评价方法，描述了根据区域匹配指标和线匹配指标，对待评价地图的准确度进行评价的可实现方式，具体为，首先根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，确定所述待评价地图和所述参考地图之间的差异；然后根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图的准确度进行评价。由于评价过程基于的评价指标真实反映了待评价地图和参考地图之间的差异，评价结果更加可靠。图9为本发明提供的地图准确度评价方法的实施例三的流程示意图，如图9所示，本实施例提供的地图准确度评价方法，包括：s901、根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标。s902、根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，确定所述待评价地图和所述参考地图之间的差异。s903、根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图的准确度进行评价。其中，s901-s903的实现方式可参见上述实施例，本发明在此不再赘述。s904、根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图进行调整。参见图3和图4所示，当待评价地图上欠匹配区域的比例较大，且匹配区域的重叠度较小时，可按照图4中参考地图所包含的区域，以及各区域处于的地理位置，对图3所示待评价地图上的区域进行调整。同理，参见图5和图6所示，当待评价地图上欠匹配线的比例较大，且匹配线的最大距离差和匹配线的平均距离差也较大时，可按照图6所示参考地图所包含的车道线，以及各车道线处于的地理位置，对图5所示待评价地图上的车道线进行调整。本实施例提供的地图准确度评价方法，在对待评价地图的准确度进行评价后，还根据评价结果对待评价地图进行了调整，使得待评价地图和真实地图更加接近，提高了无人驾驶汽车行驶安全性。图10为本发明提供的地图准确度评价装置的结构示意图。如图10所示，本实施例提供的地图准确度评价装置，包括：确定模块1001，用于根据参考地图和待评价地图，确定所述待评价地图的区域匹配指标和线匹配指标，所述区域匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的区域匹配度，所述线匹配指标用于指示所述待评价地图和所述参考地图之间的线匹配度；评价模块1002，用于根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，对所述待评价地图的准确度进行评价。可选的，所述区域匹配指标包括如下指标中的至少一个：欠匹配区域的比例或匹配区域的重叠度；其中，所述欠匹配区域用于指示所述待评价地图上未能与所述参考地图匹配成功的区域，所述匹配区域用于指示所述待评价地图上与所述参考地图匹配成功的区域。可选的，所述线匹配指标包括如下指标中的至少一个：欠匹配线的比例、匹配线的最大距离差或匹配线的平均距离差。可选的，所述确定模块1001，具体用于将所述待评价地图所包含的各可行驶区域和所述参考地图所包含的各可行驶区域进行匹配计算，得到所述区域匹配指标；将所述待评价地图所包含的各车道线和所述参考地图所包含的各车道线进行匹配计算，得到所述线匹配指标。可选的，所述评价模块1002，具体用于根据所述区域匹配指标和所述线匹配指标，确定所述待评价地图和所述参考地图之间的差异；根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图的准确度进行评价。可选的，本实施例提供的地图准确度评价装置，还包括：调整模块1003，用于根据所述待评价地图和所述参考地图之间的差异，对所述待评价地图进行调整。本实施例提供的地图准确度评价装置，可用于执行任一实施例中的地图准确度评价方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。图11为本发明提供的电子设备的硬件结构示意图。如图11所示，本实施例的电子设备可以包括：存储器1101，用于存储程序指令。处理器1102，用于在所述程序指令被执行时实现上述任一实施例描述的方法，具体实现原理可参见上述实施例，本实施例此处不再赘述。本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的地图准确度评价方法。本发明还提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备实施上述任一实施例所述的地图准确度评价方法。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：centralprocessingunit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digitalsignalprocessor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，简称：asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。当前第1页12