更新矢量的质量评估方法、电子设备及程序产品与流程

1.本公开涉及地图数据技术领域，具体涉及一种更新矢量的质量评估方法、电子设备及程序产品。


背景技术：

2.随着电子地图从标精地图向高精地图的演进，电子地图要表达的地图要素(如车道线、地面标识、杆、牌等)的种类越来越丰富，当这些地图要素在现实世界中发生变化(如新增、删除或属性变化)时，电子地图需要随之变化才能保证对现实世界的客观反映。为了满足电子地图高鲜度的要求，需要及时获取现实世界中发生变化的地图要素的矢量并更新到电子地图的地图数据库中，以便为用户展示最新的电子地图。故为了保证电子地图的更新质量，需要对更新矢量的质量进行评估，现有的评估方案是，使用地图数据库中存储的已有的地图要素的矢量来衡量采集数据中的未变化矢量的质量，用未变化矢量的质量来代表变化的更新矢量的质量，这就导致评估不够准确。


技术实现要素：

3.为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种更新矢量的质量评估方法、电子设备及程序产品。
4.第一方面，本公开实施例中提供了一种更新矢量的质量评估方法。
5.具体地，所述更新矢量的质量评估方法，
6.用于对要更新至地图数据中的更新矢量进行质量评估，所述方法包括：
7.获取采集范围内的已有矢量和采集矢量；
8.通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量真实发生变化的矢量；
9.通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取更新矢量的信息，所述更新矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量差分挖掘出的变化矢量；
10.比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量。
11.第二方面，本公开实施例中提供了一种更新矢量的质量评估装置，包括：
12.具体地，所述更新矢量的质量评估质量，用于对要更新至地图数据中的更新矢量进行质量评估，所述装置包括：
13.第一获取模块，被配置为获取采集范围内的已有矢量和采集矢量；
14.第二获取模块，被配置为通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量真实发生变化的矢量；
15.第三获取模块，被配置为通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取更新矢量的信息，所述更新矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量差分挖掘出
的变化矢量；
16.更新质量评估模块，被配置为比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量。
17.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。
18.第四方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。
19.第五方面，本公开实施例中提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法步骤。
20.根据本公开实施例提供的技术方案，可以获取采集范围内的已有矢量和采集矢量，通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量真实发生变化的矢量；通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取更新矢量的信息；这样，将该差分挖掘出来的更新矢量的信息与投影比对出来的真实发生变化的真值变化矢量的信息进行比对就可以确定更新矢量的准确度，准确度越高，说明差分挖掘出来的更新矢量的质量越好，如此就可以确定该更新矢量的质量，这样用真实发生变化的真值变化矢量的信息来对差分挖掘的发生变化的更新矢量进行质量评估，评估结果更准确。
21.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
22.结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
23.图1示出根据本公开的实施例的更新矢量的质量评估方法的流程图；
24.图2示出根据本公开一实施方式的更新矢量的质量评估方法的应用场景示意图；
25.图3示出根据本公开的实施例的更新矢量的质量评估装置的结构框图；
26.图4示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图；
27.图5示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
28.下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
29.在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
30.另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
31.在本公开中，对用户信息或用户数据的获取均为经用户授权、确认，或由用户主动
选择的操作。
32.在本公开中，矢量指的是面向地图中各地图要素(如车道线、地面标识、杆、牌等)的图像或绘图图像，矢量是对采集图像中的地图要素进行三维建模重建得到图像。已有矢量指的是母库中存储的当前电子地图中已经存在的地图矢量；采集矢量指的是根据本次采集的地图数据进行处理(如图像分割、特征匹配、重定位、三维重建、联合优化等)后得到地图矢量，包含发生现势性变化的矢量；其中，母库指的是当前的地图数据库，包含当前电子地图中已经存在的地图矢量，不包含现势性变化的矢量；现势性变化是指现实世界因为某些原因发生了变化，比如车道线、地面标识、杆、牌等发生新增、删除、类型变化等，而这些变化在上一次的地图数据采集或地图更新时并没有。
33.本公开中，电子地图中的已有矢量均存储在母库中，为了保证电子地图的及时更新，需要及时采集能够反应现实世界的现势性变化的图像，对于每次最新采集到的采集图像，可以通过图像分割、特征匹配、重定位、三维重建、联合优化等处理，得到采集矢量，将采集矢量与已有矢量进行差分，可以挖掘得到采集矢量中与该已有矢量相比发生现势性变化的变化矢量，将该变化矢量融合到电子地图中就可以得到能够反应该现势性变化的新的电子地图，同时还会把该变化矢量更新至母库中，以便于下一次的采集矢量与母库中的已有矢量进行差分比对和更新。由于差分处理得到的变化矢量是要更新到电子地图的地图数据中的，因此本公开中也将该变化矢量称为更新矢量。
34.为了解决现有技术中更新矢量的质量评估不准确的问题，本公开提供了一种更新矢量的质量评估方法，可以获取该采集矢量所在的采集范围内相对已有矢量真实发生变化的真值变化矢量的信息，以及对所述采集矢量和已有矢量做差分处理挖掘出的需要更新至地图数据中的更新矢量的信息，将该真值变化矢量的信息和更新矢量的信息进行比对可以确定更新矢量的信息是否准确，如此就可以确定该更新矢量的质量，这样用真实发生变化的真值变化矢量来对差分挖掘的发生变化的更新矢量进行质量评估，评估结果更准确。
35.图1示出根据本公开的实施例的更新矢量的质量评估方法的流程图。如图1所示，所述更新矢量的质量评估方法包括以下步骤s101-s104：
36.在步骤s101中，获取采集范围内的已有矢量和采集矢量；
37.在步骤s102中，通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量真实发生变化的矢量；
38.在步骤s103中，通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取更新矢量的信息，所述更新矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量差分挖掘出的变化矢量；
39.在步骤s104中，比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量。
40.在一种可能的实施方式中，该更新矢量的质量评估方法适用于可执行更新矢量的质量评估的计算机、计算设备、服务器、服务器集群等设备。
41.在一种可能的实施方式中，该采集范围指的是该采集矢量对应的采集图像所在的空间范围，在本次的采集范围内采集得到采集图像，对该采集图像进行处理就可以得到该采集范围内的采集矢量。
42.在一种可能的实施方式中，可以将母库中的已有矢量按照该采集矢量对应的空间范围进行筛选，得到该采集范围内的已有矢量。
43.在一种可能的实施方式中，该真值变化矢量的信息可以是通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行人工比对标注的，通常情况下，发生现势性变化的真值变化矢量相对于未变化矢量是小部分的，进行人工标注花费的人力较少。或者，在其他实施方式中，也可以预先自动比对采集矢量和已有矢量，得到采集矢量中相对于该已有矢量发生变化的变化矢量及其变化置信度，直接将变化置信度高的变化矢量的信息确定为该真值变化矢量，对于变化置信度低的变化矢量，可以人工查看投影至采集图像中的已有矢量和采集矢量确定是否真实地发生变化，并根据查看结果进行人工标注，如此可以减少人力耗费。该真值变化矢量是人工确认现实中真实发生变化的矢量。
44.在一种可能的实施方式中，可以使用差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，得到采集矢量中相对于所述已有矢量发生变化的矢量，这些矢量就是采集矢量内需要更新至所述已有矢量以及地图数据中的更新矢量，可以获取更新矢量的信息。
45.在一种可能的实施方式中，可以将差分挖掘出来的更新矢量的信息与投影比对出来的真实发生变化的真值变化矢量的信息进行比对，确定差分挖掘出来的更新矢量的准确度，准确度越高，说明差分挖掘出来的更新矢量的质量越好。
46.本实施方式可以获取采集范围内的已有矢量和采集矢量，通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量真实发生变化的矢量；通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取更新矢量的信息；这样，将该差分挖掘出来的更新矢量的信息与投影比对出来的真实发生变化的真值变化矢量的信息进行比对就可以确定更新矢量的准确度，准确度越高，说明差分挖掘出来的更新矢量的质量越好，如此就可以确定该更新矢量的质量，这样用真实发生变化的真值变化矢量的信息来对差分挖掘的发生变化的更新矢量进行质量评估，评估结果更准确。
47.在一种可能的实施方式中，所述比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量，包括：
48.比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量中与所述真值变化矢量匹配的召回矢量，所述真值变化矢量的信息包括真实发生新增和非新增变化的矢量的信息：所述更新矢量的信息包括差分挖掘出的新增和非新增的变化矢量的信息；
49.根据所述召回矢量，确定所述更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个。
50.在该实施方式中，该真值变化矢量的信息可以是人工确认的现实中真实发生了新增和非新增变化的矢量的信息，该更新矢量的信息是差分挖掘出的新增和非新增的变化矢量的信息，可以使用该真值变化矢量的信息来对该更新矢量的信息进行评估，具体的，可以比对真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定哪些更新矢量与真值变化矢量匹配，哪些更新矢量与真值变化矢量不匹配，这里的匹配指的是真值变化矢量与该更新矢量为同一矢量且变化类型相同。比如说，真值变化矢量中包括矢量1为新增矢量，更新矢量中包括矢量a为新增矢量，如果比对矢量1与矢量a的信息确定两者的相似度超过预定阈值，则确定矢量a和矢量1匹配，否则两者不匹配。
51.在该实施方式中，可以将与该真值变化矢量匹配的更新矢量称为召回矢量，将与该真值变化矢量不匹配的更新矢量称为冗余矢量；则该召回率指的是召回矢量的数量与真值变化矢量的总数量之间的比率，该准确率指的是召回矢量中与匹配的真值变化矢量之间的误差在预定范围内的矢量数量与差分挖掘的更新矢量总数量之间的比率，该冗余率指的是冗余矢量的数量(也即更新矢量的数量与召回矢量的数量之间的差值)与差分挖掘的更新矢量总数量之间的比率。
52.在该实施方式中，可以按照以上描述根据更新矢量中与所述真值变化矢量匹配的召回矢量，计算更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的一个或多个，该更新矢量的准确率、召回率或冗余率都可以在一定程度上反应该更新矢量的质量。
53.在一种可能的实施方式中，上述方法中，所述通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，包括：
54.将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中，显示投影图像；
55.接收针对所述投影图像的标注结果，所述标注结果用于指示所述真值变化矢量的变化类型和投影区域；
56.根据所述标注结果获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量的信息包括新增的真值变化矢量的投影区域、非新增的真值变化矢量及其矢量标识和变化类型。
57.在该实施方式中，可以从该采集范围内采集的采集图像中选取一部分采集图像进行矢量投影，可选的，可以从采集图像中选择采集矢量和已有矢量所示地图要素占据像素面积最大的采集图像。
58.在该实施方式中，可以将已有矢量和采集矢量投影在采集图像上得到投影图像，人工查看该投影图像可以人眼比对采集图像中相比已有矢量发生变化的部分，可以通过人工在采集图像上标注得到现势性变化(如新增、删除、属性变化)的矢量的变化类型和投影区域，示例的，可以人工在投影图像上输入标注框，该标注框圈定的图像区域就是真值变化矢量的投影区域即像素坐标，同时，也会人工标注该真值变化矢量的变化类型，该变化类型包括新增变化类型，以及删除和属性变化等非新增变化类型。
59.在该实施方式中，可以将该标注结果与已有矢量进行映射，得到真值变化矢量，对非新增(如删除和属性变化)的现势性变化，母库中存储有被删除的已有矢量和属性变化之前的已有矢量，故得到的真值变化矢量的信息就包括非新增的真值变化矢量(母库相应的已有矢量)及其矢量标识(即该已有矢量的矢量标识)和变化类型。对于新增的现势性变化，母库中没有存储该新增的矢量，故得到的真值变化矢量就包括新增的真值变化矢量的投影区域。
60.在一种可能的实施方式中，所述更新矢量的信息包括更新矢量的变化类型，所述比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量，包括：
61.比对非新增的更新矢量的信息和非新增的真值变化矢量的信息，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个；
62.比对新增的更新矢量的信息和新增的真值变化矢量的信息，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
63.在该实施方式中，现实世界发生的现势性变化主要包括删除、属性变化(图像几何没变但内容变了)等非新增的变化和新增变化。在人工标注真实发生变化的真值变化矢量
时，会标注该真值变化矢量的变化类型，而差分挖掘的更新矢量的信息中，也包含该更新矢量的变化类型，该变化类型包括删除和属性变化等非新增变化和新增变化。
64.在该实施方式中，对非新增的现势性变化，母库中存储有被删除的已有矢量和属性变化之前的已有矢量，采集矢量中包含有属性变化之后的矢量而不包含被删除的矢量，如此，使用差分算法比对该母库中的已有矢量和该采集矢量，就可以挖掘得到被删除的矢量的信息和属性变化的矢量的信息，为了确定该差分挖掘出的这些非新增的更新矢量的质量，可以将该非新增的更新矢量的信息和非新增的真值变化矢量的信息进行比对，确定差分挖掘的非新增的更新矢量与真实的非新增的真值变化矢量之间的匹配情况，并根据该匹配情况得到非新增召回矢量，该非新增召回矢量指的是非新增的更新矢量中与该真实的非新增的真值变化矢量匹配的矢量，可以根据该非新增召回矢量计算非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的一个或多个，其中，该非新增的更新矢量的召回率指的是非新增召回矢量的数量与非新增的真值变化矢量的总数量之间的比率，该非新增的更新矢量的准确率指的是非新增召回矢量中与匹配的真值变化矢量之间的误差在预定范围内的矢量数量与非新增的更新矢量总量之间的比率，该非新增的更新矢量的冗余率指的是非新增的冗余矢量的数量(也即非新增的更新矢量与该非新增召回矢量之间的差值)与非新增的更新矢量总量之间的比率。
65.这里需要说明的是，虽然投影标注获取的删除类型的真值变化矢量与差分挖掘得到的删除类型的更新矢量都是母库中的已有矢量，但是由于一个是投影标注获取的，一个是差分挖掘获取的，获取的方式不同，这就导致匹配的删除类型的真值变化矢量与删除类型的更新矢量之间的矢量大小会存在误差，如投影标注获取的删除类型的真值变化矢量为10m的车道线，而差分挖掘获取的删除类型的更新矢量为10.1m的车道线。如此，比对删除类型的召回矢量中与匹配的真值变化矢量之间的误差，就可以计算删除类型的更新矢量的准确率，进而得到非新增类型的更新矢量的准确率。
66.在该实施方式中，对新增的现势性变化，母库中没有存储新增矢量，采集矢量包含有现势性变化的新增矢量，如此，使用差分算法比对该母库中的已有矢量和该采集矢量，就可以挖掘得到新增的更新矢量的信息，为了确定该差分挖掘出的这些新增的更新矢量的质量，可以将该新增的更新矢量和该新增的真值变化矢量进行比对，确定差分挖掘的新增的更新矢量与真实的新增的真值变化矢量之间的匹配情况，并根据该匹配情况计算得到新增召回矢量，该新增召回矢量指的是新增的更新矢量中与该真实的新增的真值变化矢量匹配的矢量，可以根据该新增召回矢量计算新增的更新矢量的召回率和冗余率中的一个或两个，其中，该新增的更新矢量的召回率指的是该新增召回矢量的数量与新增的真值变化矢量的总数量之间的比率，该新增的更新矢量的冗余率指的是新增的冗余矢量(也即新增的更新矢量与该新增召回矢量之间的差值)与新增的更新矢量总数量之间的比率。
67.在一种可能的实施方式中，所述方法还可以包括以下步骤：
68.获取差分挖掘的所述采集矢量中相对于所述已有矢量未发生变化的未变化矢量的信息；
69.获取所述采集矢量中相对所述已有矢量真实未发生变化的真值未变化矢量的信息；
70.比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定所述未变化矢量的准
确率；
71.将所述未变化矢量的准确率确定为新增的更新矢量的准确率。
72.在该实施方式中，由于新增的真值变化矢量的信息中没有相应真值变化矢量，故不能与该真值变化矢量进行比对得到该新增的更新矢量的准确率，为了得到该新增的更新矢量的准确率，可以使用未变化矢量的准确率来代表该更新矢量的准确率。
73.在该实施方式中，在对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理时，不仅获取了更新矢量的信息，还可以获取未变化矢量的信息；在获取该所述采集矢量中相对所述已有矢量真实发生变化的真值变化矢量的信息时，其他未被标注真实发生变化的矢量就是真实未变化的矢量，如此就可以获取真值未变化矢量的信息。
74.在该实施方式中，可以比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定差分挖掘的未变化矢量与真值未变化矢量之间的匹配情况，针对一个差分挖掘的未变化矢量，若真值未变化矢量中有与其匹配的矢量则是未变化的召回矢量，若没有则是未变化的冗余矢量，可以计算未变化的召回矢量和与其匹配的真值未变化矢量之间的误差，进而计算未变化的召回矢量中与匹配的真值变化矢量之间的误差在预定范围内的矢量数量与未变化矢量的总量之间的比率作为未变化矢量的准确率，该未变化矢量的准确率就是该新增的更新矢量的准确率。
75.在一种可能的实施方式中，非新增的更新矢量的信息包括矢量标识和变化类型，所述比对变化类型均为非新增的更新矢量的信息和所述真值变化矢量的信息，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个，包括：
76.针对所述更新矢量中的目标更新矢量，确定与所述目标更新矢量的矢量标识一致的真值变化矢量为目标真值变化矢量；
77.若所述目标更新矢量的变化类型与所述目标真值变化矢量的变化类型一致，则确定所述目标更新矢量与所述目标真值变化矢量匹配，若不一致，则确定所述目标更新矢量与所述目标真值变化矢量不匹配；
78.根据变化类型均为非新增的更新矢量与真值变化矢量的匹配情况，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个。
79.在该实施方式中，对非新增的现势性变化，母库中存储有被删除的已有矢量和属性变化之前的已有矢量，采集矢量中包含有属性变化之后的矢量而不包含被删除的矢量，如此，使用差分算法比对该母库中的已有矢量和该采集矢量，就可以挖掘得到更新矢量的信息，就是母库中被删除的和属性发生变化的已有矢量的信息，该更新矢量的矢量标识就是被删除的和属性发生变化的已有矢量的矢量标识。而非新增的真值变化矢量的信息也包括真实被删除的和属性发生变化的已有矢量即真值变化矢量的信息，故与所述目标更新矢量的矢量标识一致的非新增的目标真值变化矢量就是同一个已有矢量，若目标更新矢量的变化类型与所述目标真值变化矢量的变化类型一致就说明挖掘出的目标更新矢量是正确的，与该目标真值变化矢量匹配，这样就可以根据非新增的更新矢量与非新增的真值变化矢量的匹配情况，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个。
80.在一种可能的实施方式中，上述方法中，所述比对新增的更新矢量的信息和新增的真值变化矢量的信息，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个，包括：
81.将所述新增的更新矢量投影至所述采集图像中，得到新增的更新矢量投影；
82.计算所述新增的更新矢量投影与新增的真值变化矢量的投影区域的第一重叠度；
83.若所述第一重叠度超过第一预设阈值，则确定所述新增的更新矢量和所述真值变化矢量匹配，否则不匹配；
84.根据新增的更新矢量与新增的真值变化矢量的匹配情况，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
85.在该实施方式中，将所述新增的更新矢量投影至之前真值标注时的采集图像中，可以得到新增的更新矢量投影，计算所述新增的更新矢量投影与新增的真值变化矢量的投影区域的第一重叠度(intersection over union，iou)；若所述第一重叠度超过第一预设阈值，则确定所述新增的更新矢量和所述真值变化矢量匹配，若所述第一重叠度未超过第一预设阈值，则确定所述新增的更新矢量和所述真值变化矢量不匹配；依据上述召回率和冗余率的计算方式，可以根据变化类型均为新增的更新矢量与真值变化矢量的匹配情况，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
86.在一种可能的实施方式中，所述方法还可以包括以下步骤：
87.比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定所述未变化矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
88.在该实施方式中，还可以比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定差分挖掘的未变化矢量与真实未变化的真值未变化矢量之间的匹配情况，并根据该匹配情况计算未变化矢量的召回率和冗余率中的至少一个，其中，该未变化矢量的召回率指的是与真值未变化矢量匹配的未变化矢量的数量和真值未变化矢量的总数量之间的比率，该未变化矢量的冗余率指的是与真值未变化矢量不匹配的未变化矢量的数量与未变化矢量的总数量之间的比率。
89.在一种可能的实施方式中，所述真值未变化矢量的信息包括真值未变化矢量在采集图像上的投影区域，所述比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定所述未变化矢量的准确度，包括：
90.针对所述真值未变化矢量中的目标真值未变化矢量，若所述目标真值未变化矢量为线形要素矢量，则确定所述目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域内是否包括目标未变化矢量的投影图像，所述目标未变化矢量为任意一个未变化矢量；若包含，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，若不包含，则不匹配；
91.若所述目标真值未变化矢量为对象要素矢量，则确定所述目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域与目标未变化矢量的投影的第二重叠度，若所述第二重叠度超过第二预设阈值，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，否则不匹配；
92.计算匹配的所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量之间的矢量误差；
93.根据所述矢量误差，确定所述未变化矢量的准确率。
94.在该实施方式中，目标真值未变化矢量是真值未变化矢量中的任意一个真值未变化矢量，若该真值未变化矢量是线形要素矢量如车道线、道路边沿等地图要素的矢量，确定所述目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域内是否包括目标未变化矢量的投影图像；若包含，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，若不包含，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量不匹配。这里需要说明的是，为了准确地确定该目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域内是否包括目标未变化矢量的投
影图像，可以将该投影区域外扩预设阈值得到投影外扩区域，确定该目标真值未变化矢量在采集图像上的投影外扩区域内是否包括目标未变化矢量的投影图像，若包含，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，若不包含，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量不匹配。
95.在该实施方式中，若所述目标真值未变化矢量为对象要素矢量如路牌、地面标识等对象要素的矢量，可以确定所述目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域与目标未变化矢量的投影的第二重叠度，若第二重叠度超过第二预设阈值，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，若第二重叠度未超过第二预设阈值，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量不匹配。
96.在该实施方式中，目标真值未变化矢量与目标未变化矢量匹配上后，可以计算目标真值未变化矢量与目标未变化矢量之间的矢量误差，可以获取矢量误差在预定范围内目标未变化矢量的数量，该矢量误差在预定范围内目标未变化矢量的数量与差分挖掘的未变化矢量的总数量之间的比率就是未变化矢量的准确率。
97.在一种可能的实施方式中，所述获取采集范围内的已有矢量，包括：
98.根据所述采集矢量对应的采集轨迹确定采集空间范围；
99.筛选位于所述采集空间范围内且属于更新类型的已有矢量。
100.在该实施方式中，可以根据所述采集矢量对应的采集轨迹的平面距离、高度和角度确定采集空间范围，如此可以确定位于采集轨迹的平面距离附近，一定高度和角度范围的空间范围，其中，高度的限定可以避免高架桥场景中的上下道路上的矢量被错误筛选，角度的限定可以防止采集轨迹的对向车道被错误筛选。
101.在该实施方式中，可以从母库中筛选出上述采集空间范围内的已有矢量，然后筛除掉不属于更新类型的已有矢量，不属于更新类型的矢量指的是不会基于采集图像中的图像要素三维重建的矢量，示例的如路沿石等矢量。
102.图2示出根据本公开一实施方式的更新矢量的质量评估方法的应用场景示意图。如图2所示，数据处理服务器201可以从众包采集车辆200中获取采集范围内的采集图像等采集数据，对该采集数据进行处理后就可以得到该采集范围内的采集矢量，该数据处理服务器201还可以从母库202中筛选得到采集范围内的已有矢量，该数据处理服务器201还可以从标注客户端203获取通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行人工比对标注得到的真值变化矢量的信息；这样，该数据处理服务器201可以通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取差分挖掘出来的更新矢量的信息；并比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量，如果更新矢量的质量超过预设质量，就可以将该更新矢量更新至母库202中，同时，还会将该更新矢量发送给地图制作服务器204，该地图制作服务器204可以据此更新电子地图的地图数据，更新的电子地图的地图数据可以提供给导航服务器205。该导航服务器205可以依据该新的电子地图的地图数据为位置服务终端206提供导航数据进行导航、规划路径等服务。
103.图3示出根据本公开的实施例的更新矢量的质量评估装置的结构框图。其中，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图3所示，所述更新矢量的质量评估装置包括：
104.第一获取模块301，被配置为获取采集范围内的已有矢量和采集矢量；
105.第二获取模块302，被配置为通过将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中进行比对，获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量真实发生变化的矢量；
106.第三获取模块303，被配置为通过差分算法对所述采集矢量和已有矢量进行差分处理，获取更新矢量的信息，所述更新矢量包括所述采集矢量相对所述已有矢量差分挖掘出的变化矢量；
107.更新质量评估模块304，被配置为比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量的质量。
108.在一种可能的实施方式中，所述更新质量评估模块被配置为：
109.比对所述真值变化矢量的信息与所述更新矢量的信息，确定所述更新矢量中与所述真值变化矢量匹配的召回矢量，所述真值变化矢量的信息包括真实发生新增和非新增变化的矢量的信息：所述更新矢量的信息包括差分挖掘出的新增和非新增的变化矢量的信息；
110.根据所述召回矢量，确定所述更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个。
111.在一种可能的实施方式中，所述第二获取模块被配置为：
112.将所述已有矢量和采集矢量投影至采集图像中，显示投影图像；
113.接收针对所述投影图像的标注结果，所述标注结果用于指示所述真值变化矢量的变化类型和投影区域；
114.根据所述标注结果获取真值变化矢量的信息，所述真值变化矢量的信息包括新增的真值变化矢量的投影区域、非新增的真值变化矢量及其矢量标识和变化类型。
115.在一种可能的实施方式中，所述更新矢量的信息包括更新矢量的变化类型，所述更新质量评估模块被配置为：
116.比对非新增的更新矢量的信息和非新增的真值变化矢量的信息，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个；
117.比对新增的更新矢量的信息和新增的真值变化矢量的信息，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
118.在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
119.第四获取模块，被配置为获取差分挖掘的所述采集矢量中相对于所述已有矢量未发生变化的未变化矢量的信息；
120.第五获取模块，被配置为获取所述采集矢量中相对所述已有矢量真实未发生变化的真值未变化矢量的信息；
121.比对模块，被配置为比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定所述未变化矢量的准确率；
122.确定模块，被配置为将所述未变化矢量的准确率确定为新增的更新矢量的准确率。
123.在一种可能的实施方式中，非新增的更新矢量的信息包括矢量标识和变化类型，所述更新质量评估模块中比对非新增的更新矢量的信息和非新增的真值变化矢量的信息，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个，被配置为：
124.针对所述非新增的更新矢量中的目标更新矢量，确定与所述目标更新矢量的矢量
标识一致的非新增的真值变化矢量为目标真值变化矢量；
125.若所述目标更新矢量的变化类型与所述目标真值变化矢量的变化类型一致，则确定所述目标更新矢量与所述目标真值变化矢量匹配，若不一致，则确定所述目标更新矢量与所述目标真值变化矢量不匹配；
126.根据非新增的更新矢量与非新增的真值变化矢量的匹配情况，确定非新增的更新矢量的准确率、召回率和冗余率中的至少一个。
127.在一种可能的实施方式中，所述更新质量评估模块中比对新增的更新矢量的信息和新增的真值变化矢量的信息，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个，被配置为：
128.将所述新增的更新矢量投影至所述采集图像中，得到新增的更新矢量投影；
129.计算所述新增的更新矢量投影与新增的真值变化矢量的投影区域的第一重叠度；
130.若所述第一重叠度超过第一预设阈值，则确定所述新增的更新矢量和所述真值变化矢量匹配，否则不匹配；
131.根据新增的更新矢量与新增的真值变化矢量的匹配情况，确定新增的更新矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
132.在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
133.未变化质量评估模块，被配置为比对所述未变化矢量的信息及真值未变化矢量的信息，确定所述未变化矢量的召回率和冗余率中的至少一个。
134.在一种可能的实施方式中，所述真值未变化矢量的信息包括真值未变化矢量在采集图像上的投影区域，所述比对模块被配置为：
135.针对所述真值未变化矢量中的目标真值未变化矢量，若所述目标真值未变化矢量为线形要素矢量，则确定所述目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域内是否包括目标未变化矢量的投影图像，所述目标未变化矢量为任意一个未变化矢量；若包含，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，若不包含，则不匹配；
136.若所述目标真值未变化矢量为对象要素矢量，则确定所述目标真值未变化矢量在采集图像上的投影区域与目标未变化矢量的投影的第二重叠度，若所述第二重叠度超过第二预设阈值，则确定所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量匹配，否则不匹配；
137.计算匹配的所述目标真值未变化矢量与所述目标未变化矢量之间的矢量误差；
138.根据所述矢量误差，确定所述未变化矢量的准确率。
139.在一种可能的实施方式中，所述第一获取模块中获取采集范围内的已有矢量被配置为：
140.根据所述采集矢量对应的采集轨迹确定采集空间范围；
141.筛选位于所述采集空间范围内且属于更新类型的已有矢量。
142.本装置实施方式中提及的技术术语和技术特征相同或相似，对于本装置中涉及的技术术语和技术特征的解释和说明可参考上述方法实施方式的解释的说明，此处不再赘述。
143.本公开还公开了一种电子设备，图4示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图。
144.如图4所示，所述电子设备400包括存储器401和处理器402，其中，存储器401用于
存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器402执行以实现根据本公开的实施例的方法。
145.图5示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
146.如图5所示，计算机系统500包括处理单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行上述实施例中的各种处理。在ram 503中，还存储有计算机系统500操作所需的各种程序和数据。处理单元501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
147.以下部件连接至i/o接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。其中，所述处理单元501可实现为cpu、gpu、tpu、fpga、npu等处理单元。
148.特别地，根据本公开的实施例，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现上文所述的方法步骤。在这样的实施例中，该计算机程序产品可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。
149.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
150.描述于本公开实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
151.作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中电子设备或计算机系统中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
152.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功
能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。