地图更新方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种地图更新方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、高精度地图在自动驾驶技术中发挥着重要的作用，它提供了路网、道路属性、交通规则、标志标线等准确的地理信息。这些信息对于自动驾驶车辆进行定位、路径规划和决策非常重要。自动驾驶车辆可以通过与地图进行比对，判断自身当前位置，并根据地图信息规划最优路径。高精度地图需要及时更新以反映最新的道路变化、交通规则、建筑物改动等信息。频繁的更新意味着需要不断监测和更新数据，并确保准确性和一致性，地理数据的更新往往采用测绘重新采集，人工制作的方法，其复杂的制作工艺流程导致更新周期往往超过半年的时间。因此，如何快速自动化更新高精度地图成为一个亟待解决的问题。

2、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供了一种地图更新方法、系统、设备及存储介质，旨在解决如何快速自动化更新高精度地图的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种地图更新方法，所述地图更新方法包括：

3、从地图视频处理库中加载地图视频文件，并对所述地图视频文件进行分帧处理，获得多个单帧地图图像；

4、分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果，所述预测语义分割结果包括多张标注地图图像；

5、从所述预测语义分割结果中提取多个地图要素信息，并根据多个地图要素信息确定三维矢量数据；

6、将所述三维矢量数据与地图数据进行要素匹配，获得要素匹配结果，所述要素匹配结果包括新增要素匹配结果、缺失要素匹配结果及位置偏移要素匹配结果；

7、根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新。

8、可选地，所述分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果的步骤，包括：

9、根据所述地图视频文件确定视频序列；

10、根据所述视频序列分别对多个单帧地图图像进行预处理，获得处理后的多个单帧地图图像；

11、将所述处理后的多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果。

12、可选地，所述分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果的步骤之前，还包括：

13、采集多张地图要素图像样本，并分别对多张地图要素图像样本进行像素标注和区域标注，以获得多张标注地图图像样本；

14、分别对多张标注地图图像样本进行格式转换，获得多张语义分割标注图像样本；

15、将多张语义分割标注图像样本划分为语义分割标注训练集和语义分割标注验证集；

16、将所述语义分割标注训练集输入至初始网络模型中进行训练，获得训练后的网络模型和损失函数；

17、根据所述损失函数和所述语义分割标注验证集对所述训练后的网络模型进行优化，获得语义分割模型。

18、可选地，所述分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果，所述预测语义分割结果包括多张标注地图图像的步骤之后，还包括：

19、对多张标注地图图像进行噪声处理，获得多张去噪标注图像；

20、对多张去噪标注图像进行连通性检测；

21、在多张去噪标注图像完成连通性检测后，将所述预测语义分割结果叠加至所述地图视频文件，以使用户查看。

22、可选地，所述根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新的步骤，包括：

23、在所述要素匹配结果为所述新增要素匹配结果时，根据所述三维矢量数据与所述地图数据确定新增要素；

24、将所述新增要素转换为地图标准格式，并将格式转换后的新增要素添加至所述地图数据中。

25、可选地，所述根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新的步骤，还包括：

26、在所述要素匹配结果为所述缺失要素匹配结果时，根据所述三维矢量数据与所述地图数据确定缺失要素；

27、从所述地图数据中删除所述缺失要素。

28、可选地，所述根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新的步骤，还包括：

29、在所述要素匹配结果为所述位置偏移要素匹配结果时，根据所述三维矢量数据与所述地图数据确定位置偏移要素；

30、将位置偏移要素转换为地图标准格式，并将所述地图数据中的位置偏移要素替换为格式转换后的位置偏移要素。

31、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种地图更新系统，所述地图更新系统包括：

32、处理模块，用于从地图视频处理库中加载地图视频文件，并对所述地图视频文件进行分帧处理，获得多个单帧地图图像；

33、输入模块，用于分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果，所述预测语义分割结果包括多张标注地图图像；

34、提取模块，用于从所述预测语义分割结果中提取多个地图要素信息，并根据多个地图要素信息确定三维矢量数据；

35、匹配模块，用于将所述三维矢量数据与地图数据进行要素匹配，获得要素匹配结果，所述要素匹配结果包括新增要素匹配结果、缺失要素匹配结果及位置偏移要素匹配结果；

36、更新模块，用于根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新。

37、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种地图更新设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的地图更新程序，所述地图更新程序配置为实现如上文所述的地图更新方法的步骤。

38、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有地图更新程序，所述地图更新程序被处理器执行时实现如上文所述的地图更新方法的步骤。

39、本发明首先从地图视频处理库中加载地图视频文件，并对地图视频文件进行分帧处理，获得多个单帧地图图像，然后分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果，预测语义分割结果包括多张标注地图图像，之后从预测语义分割结果中提取多个地图要素信息，并根据多个地图要素信息确定三维矢量数据，最后将三维矢量数据与地图数据进行要素匹配，获得要素匹配结果，要素匹配结果包括新增要素匹配结果、缺失要素匹配结果及位置偏移要素匹配结果，根据要素匹配结果对所述地图数据进行更新。本发明采用程序自动化地图匹配、差异变化识别，来降低原本的采集成本和人工寻找差异变化的成本，采用感知地图构建和自动化更新的方法代替测绘采集制作地图，从而实现了快速自动化更新高精度地图。

技术特征：

1.一种地图更新方法，其特征在于，所述地图更新方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果的步骤，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果的步骤之前，还包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果，所述预测语义分割结果包括多张标注地图图像的步骤之后，还包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新的步骤，包括：

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新的步骤，还包括：

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述要素匹配结果对所述地图数据进行更新的步骤，还包括：

8.一种地图更新系统，其特征在于，所述地图更新系统包括：

9.一种地图更新设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的地图更新程序，所述地图更新程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的地图更新方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有地图更新程序，所述地图更新程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的地图更新方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种地图更新方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：从地图视频处理库中加载地图视频文件，并对地图视频文件进行分帧处理，获得多个单帧地图图像；分别将多个单帧地图图像输入至语义分割模型中，以获得预测语义分割结果；从预测语义分割结果中提取多个地图要素信息，并根据多个地图要素信息确定三维矢量数据；将三维矢量数据与地图数据进行要素匹配，获得要素匹配结果；根据要素匹配结果对所述地图数据进行更新。本发明采用程序自动化地图匹配、差异变化识别，来降低原本的采集成本和人工寻找差异变化的成本，采用感知地图构建和自动化更新的方法代替测绘采集制作地图，从而实现了快速自动化更新高精度地图。

技术研发人员：罗跃军,秦峰,张小明,魏珊珊,尹玉成
受保护的技术使用者：武汉中海庭数据技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27