交通标牌的信息处理方法及相关装置与流程

所属的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。基于相同的发明构思，本技术实施例还提供一种电子设备。在一种实施例中，该电子设备可以是服务器，也可以是终端设备。参阅图17所示，其为本技术实施例中提供的一种可能的电子设备的结构示意图，图17中，电子设备1700包括：处理器1710和存储器1720。其中，存储器1720存储有可被处理器1710执行的计算机程序，处理器1710通过执行存储器1720存储的指令，可以执行上述交通标牌的属性匹配方法的步骤。存储器1720可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，ram)；存储器1720也可以是非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器(read-only memory，rom)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)；或者存储器1720是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器1720也可以是上述存储器的组合。处理器1710可以包括一个或多个中央处理单元(central processing unit，cpu)或者为数字处理单元等等。处理器1710，用于执行存储器1720中存储的计算机程序时实现上述交通标牌的属性匹配方法。在一些实施例中，处理器1710和存储器1720可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。本技术实施例中不限定上述处理器1710和存储器1720之间的具体连接介质。本技术实施例中以处理器1710和存储器1720之间通过总线连接为例，总线在图17中以粗线描述，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于描述，图17中仅用一条粗线描述，但并不描述仅有一根总线或一种类型的总线。基于同一发明构思，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，计算机程序用于使电子设备执行上述交通标牌的属性匹配方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本技术提供的交通标牌的属性匹配方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括计算机程序，当程序产品在电子设备上运行时，计算机程序用于使电子设备执行上述交通标牌的属性匹配方法中的步骤，例如，电子设备可以执行如图2中所示的步骤。程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、ram、rom、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(compact disk read only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。本技术的实施方式的程序产品可以采用cd-rom并包括计算机程序，并可以在电子设备上运行。然而，本技术的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储计算机程序的有形介质，该计算机程序可以被命令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由命令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的计算机程序。尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。

背景技术：

1、随着互联网技术和智能设备的发展，多种多样的地图软件不断普及。为保证地图软件的准确性，在地图数据中加入交通标牌的属性信息(如时间段、道路名、车辆类型等信息内容)是非常必要的。

2、相关技术中，针对道路中存在的各交通标牌，通常基于单次采集的图像数据，获得各属性信息(也可以称为属性)，进而确定各属性信息与各交通标牌之间的匹配关系，从而实现对交通标牌的属性赋值。

3、然而，单次采集的图像数据，可能因图像不清晰、相机标定不准等问题，导致各属性信息与各交通标牌的匹配结果不准配，进而影响地图绘制效果。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种交通标牌的信息处理方法及相关装置，用以提高交通标牌的属性赋值准确性，从而保证地图绘制效果。

2、第一方面，本技术实施例提供一种交通标牌的信息处理方法，包括：

3、获取至少一个待赋值标牌各自对应的目标三维形状，以及获取至少一个目标二维形状及相应的目标属性；其中，所述至少一个目标二维形状及相应的目标属性是基于针对所述至少一个待赋值标牌多次采集的图像数据获得的；

4、基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和获取的至少一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标三维形状与所述至少一个目标二维形状之间的关联关系；

5、基于所述关联关系，将获得的至少一个目标属性，作为相应的待赋值标牌的目标属性。

6、第二方面，本技术实施例提供一种交通标牌的信息处理装置，包括：

7、获取单元，用于获取至少一个待赋值标牌各自对应的目标三维形状，以及获取至少一个目标二维形状及相应的目标属性；其中，所述至少一个目标二维形状及相应的目标属性是基于针对所述至少一个待赋值标牌多次采集的图像数据获得的；

8、关联单元，用于基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和获取的至少一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标三维形状与所述至少一个目标二维形状之间的关联关系；

9、赋值单元，用于基于所述关联关系，将获得的至少一个目标属性，作为相应的待赋值标牌的目标属性。

10、作为一种可能的实现方式，获取单元还用于：

11、基于针对所述至少一个待赋值标牌采集的目标采样数据包含的点云数据，获得至少一个初始三维形状，并基于所述目标采样数据包含的图像数据，获得至少一个初始二维形状及相应的初始描述信息；

12、基于针对所述至少一个待赋值标牌采集的历史采样数据，对所述至少一个初始三维形状、所述至少一个初始二维形状及相应的初始描述信息中的至少一项进行信息更新，获得至少一个目标三维形状，以及获得至少一个目标二维形状及相应的目标描述信息。

13、作为一种可能的实现方式，获取单元还用于：

14、基于历史点云数据，获得至少一个历史三维形状、至少一个历史二维形状及相应的历史属性，并基于所述至少一个历史三维形状、至少一个历史二维形状及相应的历史属性，构建实例库；

15、所述基于针对所述至少一个待赋值标牌采集的历史采样数据，对所述至少一个初始三维形状、所述至少一个初始二维形状及相应的初始描述信息中的至少一项进行信息更新，获得至少一个目标三维形状，以及获得至少一个目标二维形状及相应的目标描述信息时，获取单元具体用于：

16、从所述至少一个初始三维形状、所述至少一个初始二维形状及相应的初始属性中，筛选进行更新的至少一项信息；

17、基于所述实例库中存储的历史三维形状、历史二维形状及相应的历史属性，对所述至少一项信息进行信息更新，获得至少一个目标三维形状，以及获得至少一个目标二维形状及相应的目标属性；

18、基于获取的所述至少一个目标三维形状、所述至少一个目标二维形状及相应的目标属性，对所述实例库进行更新。

19、作为一种可能的实现方式，所述实例库中还存储有所述至少一个初始三维形状、所述至少一个初始二维形状及相应的初始属性各自的置信度；所述从所述至少一个初始三维形状、所述至少一个初始二维形状及相应的初始属性中，筛选进行更新的至少一项信息时，获取单元具体用于：

20、若基于存储的各置信度，确定所述至少一个初始三维形状、所述至少一个初始二维形状及相应的初始属性中，存在对应的置信度满足设定信息更新条件的至少一项信息，则将存在的至少一项信息，作为进行更新的至少一项信息。

21、作为一种可能的实现方式，获取单元还用于：

22、所述基于获取的所述至少一个目标三维形状、所述至少一个目标二维形状及相应的目标属性，对所述实例库进行更新之后，对所述实例库中存储的各三维形状进行分类，获得各标牌类型各自对应的三维形状集，以及对所述实例库中存储的各二维形状进行分类，获得各标牌类型各自对应的二维形状集；

23、所述基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和所述至少一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标三维形状与所述至少一个目标二维形状之间的关联关系之前，根据目标标牌类型，从所述实例库中，获取所述至少一个目标二维形状和所述至少一个目标三维形状。

24、作为一种可能的实现方式，获取单元还用于：

25、当基于所述实例库，确定针对目标交通标牌进行补采时，基于通过补采获得的所述目标交通标牌的图像数据，获得所述目标交通标牌的二维形状和属性；

26、基于所述目标交通标牌的二维形状和属性，对所述实例库进行更新。

27、作为一种可能的实现方式，获取单元还用于：

28、针对所述至少一个待赋值标牌，分别执行以下操作：

29、将一个待赋值标牌对应的目标三维形状和目标属性，写入产品库中。

30、作为一种可能的实现方式，所述基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和所述至少一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标三维形状与所述至少一个目标二维形状之间的关联关系时，所述关联单元具体用于：

31、若目标三维形状的数目为一个，则基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标二维形状分别与所述一个目标三维形状之间的结构相似度；

32、基于获得的至少一个结构相似度，从所述至少一个目标二维形状中，筛选出符合预设的第一匹配条件的目标二维形状，并基于筛选出的目标二维形状，获得所述一个目标三维形状与所述至少一个目标二维形状之间的关联关系。

33、作为一种可能的实现方式，目标二维形状的数目为多个，则基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标二维形状分别与所述一个目标三维形状之间的结构相似度时，所述关联单元具体用于：

34、基于多个目标二维形状各自在二维坐标系下的二维位置，获得所述多个目标二维形状之间的结构包含关系，并基于所述结构包含关系，从所述多个目标二维形状中，筛选出至少一个主二维形状；

35、基于目标坐标系下，所述至少一个主二维形状和所述一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个主二维形状分别与所述一个目标三维形状的结构相似度；

36、所述基于获得的至少一个结构相似度，从所述至少一个目标二维形状中，筛选出符合预设的第一匹配条件的目标二维形状时，所述关联单元具体用于：

37、基于获得的至少一个结构相似度，从所述至少一个主二维形状中，筛选出符合预设的第一匹配条件的目标二维形状。

38、作为一种可能的实现方式，所述基于多个目标二维形状各自在二维坐标系下的图像位置，获得所述多个目标二维形状之间的结构包含关系时，所述关联单元具体用于：

39、基于多个目标二维形状各自对应的图像面积，对所述多个目标二维形状进行排序，获得排序结果；

40、基于所述排序结果，对所述多个目标二维形状进行至少一次处理，获得所述多个目标二维形状之间的结构包含关系；其中，每次处理过程中，执行以下操作：

41、基于所述排序结果，从未处理过的目标二维形状中，确定当前目标二维形状，并将位于所述当前目标二维形状之后的其他目标二维形状作为候选结构；

42、基于各候选结构和所述当前目标二维形状各自的二维位置，获得所述各候选结构分别与所述当前目标二维形状的图像重叠度；

43、若基于获得的各画面重叠度，确定存在符合预设包含条件的至少一个目标结构，则确定所述当前目标二维形状中包含所述至少一个目标结构，并将所述至少一个目标结构作为已处理过的目标二维形状。

44、作为一种可能的实现方式，所述基于目标坐标系下，所述至少一个主二维形状和所述一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个主二维形状分别与所述一个目标三维形状的结构相似度时，所述关联单元具体用于：

45、若所述目标坐标系为二维坐标系，则将所述一个目标三维形状投影至二维坐标系，获得相应的二维位置，并基于所述至少一个主二维形状和所述一个目标三维形状各自的二维位置，获得至少一个主二维形状各自与所述一个目标三维形状的结构相似度；

46、若所述目标坐标系为三维坐标系，则分别将所述至少一个主二维形状投影至三维坐标系，获得相应的三维位置，并基于所述至少一个主二维形状和所述一个目标三维形状各自的三维位置，获得至少一个主二维形状各自与所述一个目标三维形状的结构相似度。

47、作为一种可能的实现方式，所述基于目标坐标系下，所述至少一个目标二维形状和所述至少一个目标三维形状各自的目标位置，获得所述至少一个目标三维形状与所述至少一个目标二维形状之间的关联关系时，所述关联单元具体用于：

48、若目标三维形状的数目为m个，则基于目标坐标系下，m个目标三维形状与y个目标二维形状各自的目标位置，获得所述m个目标三维形状分别与所述y个目标二维形状之间的相对位移；其中，m为大于2的整数；

49、在所述目标坐标系中，基于所述m个目标三维形状分别与所述y个目标二维形状之间的相对位移，分别对所述m个目标三维形状或所述n个目标二维形状进行位置调整；

50、基于获得的调整后位置，获得所述m个目标三维形状与所述y个目标二维形状之间的关联关系。

51、作为一种可能的实现方式，所述基于获得的调整后位置，获得所述m个目标三维形状与所述n个目标二维形状之间的关联关系时，所述关联单元具体用于：

52、基于m×y次位置调整后，y个目标二维形状或m个目标三维形状各自的调整后位置，获得m×y种候选关联结果；

53、基于所述m×y种候选关联结果各自对应的结果评估值，从所述m×y种候选关联结果中，选取符合设定匹配条件的目标关联结果，并基于所述目标关联结果，获得所述m个目标三维形状与所述y个目标二维形状之间的关联关系。

54、作为一种可能的实现方式，所述基于m×y次位置调整后，y个目标二维形状或m个目标三维形状各自的调整后位置，获得m×y种候选关联结果时，所述关联单元具体用于：

55、基于m×y次位置调整后，所述y个目标二维形状或所述m个目标三维形状各自的调整后位置，获得m×y组相似度评估值，每组相似度评估值包含所述y个目标二维形状与m个目标三维形状之间的相似度评估值；

56、针对所述m×y组相似度评估值，分别执行以下操作：

57、基于一组相似度评估值，获得所述m个目标三维形状各自关联的目标二维形状，并基于所述m个目标三维形状及其关联的目标二维形状，获得一种候选关联结果。

58、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。

59、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，当所述计算机程序在电子设备上运行时，所述计算机程序用于使所述电子设备执行上述方法的步骤。

60、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中，电子设备的处理器从所述计算机可读存储介质中读取并执行所述计算机程序，使得电子设备执行上述方法的步骤。

61、本技术实施例中，获取至少一个待赋值标牌各自对应的目标三维形状，以及获取至少一个目标二维形状及相应的目标属性，其中，至少一个目标二维形状及相应的目标属性是基于针对至少一个待赋值标牌多次采集的图像数据获得的；然后，基于目标坐标系下，至少一个目标二维形状和获取的至少一个目标三维形状各自的目标位置，获得至少一个目标三维形状与至少一个目标二维形状之间的关联关系；最后，基于关联关系，将获得的至少一个目标属性，作为相应的待赋值标牌的目标属性。

62、相对于单次采集的采样数据，本技术实施例中，利用多趟资料(即多次采集的采样数据)，获得待赋值标牌的二维形状，可以一定程度上避免因采样数据不准确，导致的交通标牌的属性赋值不准确的问题，提高交通标牌的属性赋值准确性，从而提高后续制作的地图精度。此外，通过三维形状与二维形状进行关联匹配，进而基于关联关系进行交通标牌的属性赋值，由于多次采样的图像数据中，目标属性可以较为准确的识别并自动赋值，该过程无需人工干预，可实现高效的信息匹配。

63、本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。