申请/专利权人：北京四维图新科技股份有限公司

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788636A

主分类号：G06T11/20

分类号：G06T11/20;G06T7/73;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本申请提供一种多标线生成方法、装置、电子设备、介质及产品，涉及高精度地图技术领域，包括：获取预设范围内的第一点云数据，将其进行坐标转换，得到高斯坐标系中的轨迹点信息；根据第一点云数据和轨迹点信息生成点云反射强度图；点云反射强度图用于分离不同反射强度的道路标线，以提取出道路标线中的多标线对应的数据；将点云反射强度图进行预处理，得到输入数据，将输入数据输入提前训练好的编码器‑解码器模型中，得到坐标预测值与类别预测值；基于坐标预测值与类别预测值进行多标线的绘制，生成至少一种类别的多标线；这样，使用基于编码器‑解码器模型的多标线矢量化方法替换原先的冗余节点，有便于系统维护，提高多标线的生成效率。

主权项：1.一种多标线生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设范围内的第一点云数据，将所述第一点云数据进行坐标转换，得到高斯坐标系中的轨迹点信息；根据所述第一点云数据和所述轨迹点信息生成点云反射强度图；所述点云反射强度图用于分离不同反射强度的道路标线，以提取出道路标线中的多标线对应的数据；将所述点云反射强度图进行预处理，得到输入数据，将所述输入数据输入提前训练好的编码器-解码器模型中，得到预测结果；所述预测结果包括坐标预测值与类别预测值；所述编码器-解码器模型为基于深度学习的神经网络模型；基于所述坐标预测值与所述类别预测值进行多标线的绘制，生成至少一种类别的多标线。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京四维图新科技股份有限公司 多标线生成方法、装置、电子设备、介质及产品

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