技术特征：
1.一种语义地图构建方法，其中，包括：获取道路图像帧；提取所述道路图像帧的语义视觉特征，所述语义视觉特征为所述道路图像帧中道路元素的特征信息；确定两帧道路图像帧中的语义视觉特征在三维空间的关联关系；至少根据所述关联关系确定所述道路图像帧的语义视觉特征的空间位置信息；至少基于所述道路图像帧对应的地理位置、语义视觉特征、所述语义视觉特征的空间位置信息，得到语义地图。2.根据权利要求1所述语义地图构建方法，其中，所述两帧道路图像帧包括：第一道路图像帧和第二道路图像帧；所述确定两帧道路图像帧中的语义视觉特征在三维空间的关联关系包括：分别将第一道路图像帧对应的第一语义视觉特征和第二道路图像帧对应的第二语义视觉特征逆投影到三维空间中；基于第一道路图像帧和第二道路图像帧的图像采集时间点之间的位姿信息，获取第一语义视觉特征和第二语义视觉特征在三维空间的相对位姿变换；基于所述相对位姿变换，确定第一语义视觉特征和第二语义视觉特征在三维空间的关联关系。3.根据权利要求1所述的语义地图构建方法，其中，所述至少根据所述关联关系确定所述道路图像帧的语义视觉特征的空间位置信息包括：利用非线性优化方法，对两帧道路图像帧中存在关联关系的语义视觉特征进行空间位置信息的联立求解，以得到道路图像帧中语义视觉特征的空间位置信息。4.根据权利要求1或3所述的语义地图构建方法，其中，所述语义视觉特征的空间位置信息包括如下至少一项：地面道路元素的结构关键点的三维空间位置、车道线的采样点的三维空间位置、表征地面道路元素的三维平面空间位置的系数、视觉传感器的坐标系下地平面空间的位置系数、车道线的关联系数、道路图像帧的位姿。5.根据权利要求1所述的语义地图构建方法，其中，所述提取所述道路图像帧的语义视觉特征包括：利用多任务卷积神经网络基于中心网络算法，提取所述道路图像帧中道路元素的骨架和表示关键结构的结构关键点；所述多任务卷积神经网络通过不同的顶部输出层，支持对不同类型的道路元素提取特征信息。6.根据权利要求1所述的语义地图构建方法，其中，在至少基于所述道路图像帧对应的地理位置、语义视觉特征、所述语义视觉特征的空间位置信息，得到语义地图之前，所述方法还包括：将多帧道路图像帧中相同的语义视觉特征进行合并。7.一种视觉定位方法，其中，包括：获取当前道路图像帧以及车辆的当前地理位置；根据所述当前地理位置，从语义地图中获取相匹配的当前地图数据；以及，从所述当前道路图像帧中提取当前语义视觉特征；
从所述当前地图数据中至少获取与所述当前语义视觉特征匹配的空间位置信息，以得到所述当前语义视觉特征的初始空间位置信息；根据所述初始空间位置信息，确定所述当前语义视觉特征的当前空间位置信息。8.根据权利要求7所述的视觉定位方法，其中，所述根据所述当前地理位置，从语义地图中获取相匹配的当前地图数据包括：向云端请求与当前地理位置相匹配的当前地图分块；其中，所述语义地图按照地理位置范围划分为多个地图分块，一个地图分块具有相对应的地理位置范围；获取云端反馈的与当前地理位置匹配的地理位置范围相对应的当前地图分块。9.根据权利要求7所述的视觉定位方法，其中，所述从所述当前地图数据中至少获取与所述当前语义视觉特征匹配的空间位置信息，以得到所述当前语义视觉特征的初始空间位置信息包括：从所述当前地图数据中获取与所述当前语义视觉特征对应的地面道路元素的结构关键点的三维空间位置、车道线的采样点的三维空间位置；所述根据所述初始空间位置信息，确定所述当前语义视觉特征的当前空间位置信息包括：以所述当前语义视觉特征对应的地面道路元素的结构关键点的三维空间位置、车道线的采样点的三维空间位置作为常量，求解得到如下至少一项空间位置信息：当前语义视觉特征对应的表征地面道路元素的三维平面空间位置的系数、视觉传感器的坐标系下地平面空间的位置系数、车道线的关联系数、道路图像帧的位姿。10.一种语义地图构建设备，其中，包括：至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储一条或多条计算机可执行指令，所述处理器调用所述一条或多条计算机可执行指令，以执行如权利要求1-6任一项所述的语义地图构建方法。11.一种车载设备，其中，包括：至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储一条或多条计算机可执行指令，所述处理器调用所述一条或多条计算机可执行指令，以执行如权利要求7-9任一项所述的视觉定位方法。12.一种存储介质，其中，所述存储介质存储一条或多条计算机可执行指令，所述一条或多条计算机可执行指令被执行时实现如权利要求1-6任一项所述的语义地图构建方法，或者，如权利要求7-9任一项所述的视觉定位方法。
技术总结
本申请实施例提供一种语义地图构建方法、视觉定位方法及相关设备，其中语义地图构建方法包括：获取道路图像帧；提取所述道路图像帧的语义视觉特征，所述语义视觉特征为所述道路图像帧中道路元素的特征信息；确定两帧道路图像帧中的语义视觉特征在三维空间的关联关系；至少根据所述关联关系确定所述道路图像帧的语义视觉特征的空间位置信息；至少基于所述道路图像帧对应的地理位置、语义视觉特征、所述语义视觉特征的空间位置信息，得到语义地图。本申请实施例可提升语义地图的定位精度，实现精确的车辆视觉定位。精确的车辆视觉定位。精确的车辆视觉定位。
技术研发人员：杨晟 程文韬 陈一鸣 李名杨
受保护的技术使用者：阿里巴巴新加坡控股有限公司
技术研发日：2021.05.28
技术公布日：2022/11/29