本技术涉及信息处理，特别是指一种道路数据的生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、道路数据包括低精度的道路数据和高精度的道路数据。低精度的道路数据主要包括道路级别的数据，例如道路形状、坡度、曲率等方面的数据。高精度的道路数据除了道路级别的数据，还包括车道级别的数据，比如车道及车道线类型、灯杆、路牌、红绿灯等数据。
2、随着人工智能技术的发展，低精度的道路数据已经不能满足相关的技术发展需求。比如，大多数道路模型的生成主要取决于高精度的道路数据。但是，目前，大部分地区只有低精度的道路数据，如果要生成高精度的道路数据，则需要将低精度的道路中心线数据重新绘制成高精度的道路数据。上述生成方式耗时长，效率低。因此，如何提高高精度的道路数据的生成效率，成为当前亟须解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决高精度的道路数据的生成效率低的技术问题，本技术提供了一种道路数据的生成方法、装置、设备及存储介质。
2、第一方面，本技术实施例提供一种道路数据的生成方法，包括：
3、获取低精度的道路中心线数据和预先构建的道路模板库，其中，道路中心线数据包括多条道路的中心线数据，道路模板库包括多条道路的道路数据；
4、基于相似度算法，将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中每条道路的道路数据依次进行相似度比较，得到道路模板库中相似度最高的道路数据；
5、将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中相似度最高的道路数据进行数据整合，生成高精度的道路数据。
6、一个可选的实施方式中，基于相似度算法，将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中每条道路的道路数据依次进行相似度比较，得到道路模板库中相似度最高的道路数据，包括：
7、根据道路中心线数据，生成道路中心线数据中每条道路的几何特征；
8、根据道路模板库的道路数据，生成道路模板库中每条道路的几何特征；
9、基于相似度算法，将道路中心线数据中每条道路的几何特征与道路模板库中每条道路的几何特征依次进行相似度比较，得到道路模板库中相似度最高的道路的几何特征；
10、从道路模板库中，获取相似度最高的道路的几何特征对应的道路数据；
11、将相似度最高的道路的几何特征对应的道路数据确定为道路模板库中相似度最高的道路数据。
12、一个可选的实施方式中，根据道路模板库的道路数据，生成道路模板库中每条道路的几何特征，包括：
13、从道路模板库的道路数据中获取每条道路的宽度、车道数量、车道宽度和车道线类型；
14、根据每条道路的宽度、车道数量、车道宽度和车道线类型，生成道路模板库中每条道路的几何特征。
15、一个可选的实施方式中，将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中相似度最高的道路数据进行数据整合，生成高精度的道路数据之后，还包括：
16、从高精度的道路数据中提取道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度；
17、根据高精度的道路数据中道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度，生成高精度的道路模型。
18、一个可选的实施方式中，根据高精度的道路数据中道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度，生成高精度的道路模型，包括：
19、根据高精度的道路数据中道路的宽度，生成道路的路口和道路的路段；
20、根据高精度的道路数据中道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度，生成路段的车道线和路口的车道线；
21、根据路段的车道线和路口的车道线，生成路口的连接线；
22、根据路段的车道线、路口的连接线、低精度的道路中心线数据，生成道路模型实例点位；
23、基于道路建模工具，将道路模型实例点位转化为高精度的道路模型。
24、一个可选的实施方式中，获取低精度的道路中心线数据，包括：
25、获取低精度的道路中心线的初始数据；
26、对初始数据进行数据预处理；数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约；
27、将数据预处理后的初始数据确定为低精度的道路中心线数据。
28、一个可选的实施方式中，道路模板库包括不同类型的道路模板库。
29、第二方面，本技术实施例还提供一种道路数据的生成装置，包括：
30、获取模块，用于获取低精度的道路中心线数据和预先构建的道路模板库，其中，道路中心线数据包括多条道路的中心线数据，道路模板库包括多条道路的道路数据；
31、比较模块，用于基于相似度算法，将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中每条道路的道路数据依次进行相似度比较，得到道路模板库中相似度最高的道路数据；
32、第一生成模块，用于将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中相似度最高的道路数据进行数据整合，生成高精度的道路数据。
33、一个可选的实施方式中，该道路数据的生成装置，还包括：
34、第二生成模块，用于从高精度的道路数据中提取道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度；根据高精度的道路数据中道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度，生成高精度的道路模型。
35、一个可选的实施方式中，比较模块，还具体用于：
36、根据道路中心线数据，生成道路中心线数据中每条道路的几何特征；
37、根据道路模板库的道路数据，生成道路模板库中每条道路的几何特征；
38、基于相似度算法，将道路中心线数据中每条道路的几何特征与道路模板库中每条道路的几何特征依次进行相似度比较，得到道路模板库中相似度最高的道路的几何特征；
39、从道路模板库中，获取相似度最高的道路的几何特征对应的道路数据；
40、将相似度最高的道路的几何特征对应的道路数据确定为道路模板库中相似度最高的道路数据。
41、一个可选的实施方式中，比较模块，还具体用于：
42、从道路模板库的道路数据中获取每条道路的宽度、车道数量、车道宽度和车道线类型；
43、根据每条道路的宽度、车道数量、车道宽度和车道线类型，生成道路模板库中每条道路的几何特征。
44、一个可选的实施方式中，第二生成模块，还具体用于：
45、根据高精度的道路数据中道路的宽度，生成道路的路口和道路的路段；
46、根据高精度的道路数据中道路的宽度、道路的车道数量和道路的车道宽度，生成路段的车道线和路口的车道线；
47、根据路段的车道线和路口的车道线，生成路口的连接线；
48、根据路段的车道线、路口的连接线、低精度的道路中心线数据，生成道路模型实例点位；
49、基于道路建模工具，将道路模型实例点位转化为高精度的道路模型。
50、一个可选的实施方式中，获取模块，还具体用于：
51、获取低精度的道路中心线的初始数据；
52、对初始数据进行数据预处理；数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约；
53、将数据预处理后的初始数据确定为低精度的道路中心线数据。
54、一个可选的实施方式中，道路模板库包括不同类型的道路模板库。
55、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器，存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现第一方面的道路数据的生成方法的步骤。
56、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现第一方面的道路数据的生成方法的步骤。
57、本技术，首先，获取低精度的道路中心线数据和预先构建的道路模板库，其中，道路中心线数据包括多条道路的中心线数据，道路模板库包括多条道路的道路数据；然后，基于相似度算法，将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中每条道路的道路数据依次进行相似度比较，得到道路模板库中相似度最高的道路数据；最后，将道路中心线数据中每条道路的中心线数据与道路模板库中相似度最高的道路数据进行数据整合，生成高精度的道路数据。本技术的技术方案，通过相似度匹配的技术手段，自动化地将低精度的道路数据转换成高精度的道路数据，再基于高精度的道路数据，生成包含车道、路灯及路牌等元素的高精度道路模型。本技术的技术方案提升了高精度的道路数据的生成效率。