申请/专利权人：深圳市感动智能科技有限公司

申请日：2021-11-18

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN116152448A

主分类号：G06T17/05

分类号：G06T17/05;G06T7/73;G06T7/32;G06T7/80;G06V20/56;G06V10/26;G06V10/77;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.05.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于图像数据进行道路元素矢量化提取的方法。首先利用图像数据进行三维重建，恢复出不同相机之间的相对位姿，和场景稀疏点云，同时优化出相机内参；接着利用采集的图像GPS数据，对重建的相机位姿，稀疏点云进行对齐，得到世界尺度下的稀疏模型；然后利用车道线分割模型和停止线分割模型对每张图像场景进行分割，得到二维场景下道路元素的位置信息；最后利用已知的恢复出的相机位姿和相机内参，结合分割出的二维场景信息，重建出三维车道线和车道面信息。并使用矢量化方法对重建出的三维数据进行矢量化。实验在真实场景数据下进行，实验结果表明本发明可以在真实场景下进行道路元素的矢量化提取。

主权项：1.一种基于图像数据进行道路元素矢量化提取的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1,对图像数据进行语义分割，得到滤除车辆、行人、自行车等动态物体的动态掩码；S2，利用图像数据和动态掩码进行场景稀疏重建，从而提取图像特征点，得到图像之间匹配关系，恢复出场景相机位姿，重建出场景稀疏点云，优化出相机内参；S3，利用每张图像对应的GPS数据对稀疏重建出的结果进行对齐，即将稀疏场景对应到真实场景中的大地坐标系下，还原真实尺度下的相机位姿势，点云关系；S4，将大地坐标对齐之后的稀疏重建结果进行曼哈顿对齐，使车辆运行平面始终与y轴坐标保持稳定，车辆行进方向对应x轴或者Z轴；S5，使用曼哈顿对齐之后的稀疏重建结果进行场景稠密重建，进而恢复出场景稠密点云；S6，对场景稠密点云进行分析，分离出车道面点云数据，并计算出其法向向量，质心坐标等数据；S7，使用车道线分割模型和停止线分割模型对场景中所有的的图像数据做语义分割，分离出二维图像上不同车道线的像素信息；S8，利用已知的相机位姿，相机内参数，车道面参数，和车道线及停止线信息，使用反投影变换在三维空间中构建出不同车道线，路缘石，停止线的数学表达；S9，使用聚合算法将构建的不同车道的车道线、路缘石、及停止线进行筛除、过滤、整合，得到当前场景下融合之后的不同车道线、路缘石、停止线的数学模型；S10，使用可视化工具，结合车道面信息，以及融合之后的车道线、路缘石、停止线模型，绘制出当前场景下的道路元素矢量模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市感动智能科技有限公司 一种基于图像数据进行道路元素矢量化提取的方法

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