交通元素的显示方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种交通元素的显示方法、装置、电子设备及存储介质，该交通元素的显示方法包括：对图像采集部件所采集的现实场景图像进行目标检测；在检测到现实场景图像中包括目标交通元素的情况下，根据现实场景图像的目标采集时间获取相应的点云地图；根据在现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定点云地图中与目标交通元素对应的语义点云；根据目标交通元素的语义点云，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形。本公开实施例能够提高交通元素提取的效率，进而提高地图的生成效率。

【技术实现步骤摘要】
交通元素的显示方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及自动驾驶
，具体而言，涉及一种交通元素的显示方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着自动驾驶技术的发展，高精度地图应运而生，其对于自动驾驶的决策、定位、规划和车辆控制起到了基础性作用。高精度地图的生成需要对各个道路元素进行提取，进而实现语义地图的构建。其中，道路两侧的路灯是地图组成中的一个重要组成元素，其对基于高精度地图的语义定位能够起很好的帮助，同时对于决策中的避障和路径规划也能够起到辅助作用。现有技术中，通常通过手工在雷达点云上进行人工标注来进行灯杆的提取，然而，该方法需要投入较多的人力和时间，进而导致地图生成的成本较高且效率较低。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种交通元素的显示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种交通元素的显示方法，包括：对图像采集部件所采集的现实场景图像进行目标检测；在检测到所述现实场景图像中包括目标交通元素的情况下，根据所述现实场景图像的目标采集时间获取相应的点云地图；根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述点云地图中与所述目标交通元素对应的语义点云；根据所述目标交通元素的语义点云，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形。本公开实施例中，结合现实场景图像对点云地图中的语义点云进行处理，进而实现目标交通元素的显示，相对于现有技术中人工标注的方法，可以减少人力的投入，降低成本，且提高了地图生成的效率。另外，该交通元素的显示方法由于基于现实场景图像得到点云地图中的语义点云，也即在目标交通元素矢量提取的过程中利用了视觉检测信息，进而可以提高交通元素提取的精度及鲁棒性。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述目标图形为所述目标交通元素的中心线或者边界轮廓线。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述点云地图为所述目标采集时间前后间隔下的点云地图。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述点云地图中与所述目标交通元素对应的语义点云，包括：根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述目标交通元素在所述现实场景图像中的显示边界；判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内；将落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内的所述点云地图中的点，确定为与所述目标交通元素对应的语义点云。本公开实施例，根据判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内，来确定目标交通元素的语义点云，可以提高得到的目标交通元素的语义点云的效率和精度根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内，包括：基于采集点云数据的雷达设备的绝对位姿、所述图像采集部件相对于所述雷达设备的相对位姿，以及所述图像采集部件的内部参数，判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述基于采集点云数据的雷达设备的绝对位姿、所述图像采集部件相对于所述雷达设备的相对位姿，以及所述图像采集部件的内部参数，判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内，包括：基于所述雷达设备相对于世界坐标系的绝对位姿，以及所述图像采集部件相对于所述雷达设备的相对位姿，将所述点云地图中的每一点在世界坐标系下的第一坐标转换为在相机坐标系下的第二坐标；基于所述图像采集部件的内部参数，将所述第二坐标转换为图像坐标系下的第三坐标；根据所述第三坐标以及所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界在所述图像坐标系下的坐标范围，判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界的范围内。本公开实施例中，通过坐标系的转换关系来确定点云地图中的3D点的在图像坐标系下的坐标，并根据转换后的坐标来判断该3D点是否落入目标交通元素的显示边界的范围内，如此可以提高判断的精度。根据第一方面，由于图像的检测结果为目标检测的结果(如外接矩形)，导致在点云地图中的点投影到现实场景图像中时可能会引入很多的噪声和无关点云，例如树木，地面等。因此，为了提高得到的目标交通元素的语义点云的精度，在一种可能的实施方式中，在得到与所述目标交通元素对应的语义点云之后，所述方法还包括：对所述语义点云进行异常点剔除处理，以得到目标语义点云。所述根据所述目标交通元素的语义点云，确定所述目标交通元素的矢量参数，包括：根据所述目标交通元素的目标语义点云，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述对所述语义点云进行异常点剔除处理，以得到目标语义点云，包括：确定每一目标交通元素的语义点云的参考平面；所述参考平面与地面平行；针对所述参考平面内的每一基准点，搜索当前基准点在与所述参考平面垂直方向上的潜在三维点；统计所述潜在三维点的高度分布，并根据统计结果确定所述潜在三维点是否为异常点；在所述潜在三维点为异常点的情况下，将所述异常点剔除，以得到从所述语义点云中剔除所述异常点后的目标语义点云。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述统计所述潜在三维点的高度分布，并根据统计结果确定所述潜在三维点是否为异常点，包括：构建预设高度的高度分布直方图；其中，所述直方图的横轴为高度的分布区间，纵轴为落在对应的分布区间的点的统计数；在所述高度分布直方图不连续的情况下，确定所述潜在三维点为异常点。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，根据所述目标交通元素的语义点云，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形，包括：根据所述目标交通元素的语义点云，确定所述目标交通元素的矢量参数；基于所述目标交通元素的矢量参数，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形。根据第一方面，在一种可能的实施方式中，所述目标交通元素包括灯杆；所述根据所述目标交通元素的语义点云，确定所述目标交通元素的矢量参数，包括：根据所述目标交通元素的语义点云中的每一点的三维坐标信息，对所述目标交通元素的语义点云进行拟合，得到拟合的直线方程；根据所述目标交通元素的语义点云中高度最高的点、高度最低的点以及所述直线方程，得到用于表征所述目标交通元素的线段的端点的矢量参数。第二方面，本公开实施例提供了一种交通元素的显示装置，包括：检测模块，用于对图像采集部件所采集的现实场景图像进行目标检测；获取模块，用于在检测到所述现实场景图像中包括目标交通元素的情况下，根据所述现实场景图像的目标采集时间获取相应的点云地图；第一确定模块，用于根据在所述现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通元素的显示方法，其特征在于，包括：/n对图像采集部件所采集的现实场景图像进行目标检测；/n在检测到所述现实场景图像中包括目标交通元素的情况下，根据所述现实场景图像的目标采集时间获取相应的点云地图；/n根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述点云地图中与所述目标交通元素对应的语义点云；/n根据所述目标交通元素的语义点云，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形。/n

【技术特征摘要】
1.一种交通元素的显示方法，其特征在于，包括：
对图像采集部件所采集的现实场景图像进行目标检测；
在检测到所述现实场景图像中包括目标交通元素的情况下，根据所述现实场景图像的目标采集时间获取相应的点云地图；
根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述点云地图中与所述目标交通元素对应的语义点云；
根据所述目标交通元素的语义点云，显示用于表示所述目标交通元素的目标图形。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图形为所述目标交通元素的中心线或者边界轮廓线。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点云地图为所述目标采集时间前后间隔下的点云地图。


4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述点云地图中与所述目标交通元素对应的语义点云，包括：
根据在所述现实场景图像中检测到的目标交通元素，确定所述目标交通元素在所述现实场景图像中的显示边界；
判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内；
将落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内的所述点云地图中的点，确定为与所述目标交通元素对应的语义点云。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内，包括：
基于采集点云数据的雷达设备的绝对位姿、所述图像采集部件相对于所述雷达设备的相对位姿，以及所述图像采集部件的内部参数，判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于采集点云数据的雷达设备的绝对位姿、所述图像采集部件相对于所述雷达设备的相对位姿，以及所述图像采集部件的内部参数，判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界范围内，包括：
基于所述雷达设备相对于世界坐标系的绝对位姿，以及所述图像采集部件相对于所述雷达设备的相对位姿，将所述点云地图中的每一点在世界坐标系下的第一坐标转换为在相机坐标系下的第二坐标；
基于所述图像采集部件的内部参数，将所述第二坐标转换为图像坐标系下的第三坐标；
根据所述第三坐标以及所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界在所述图像坐标系下的坐标范围，判断所述点云地图中的每一点是否落于所述现实场景图像中的所述目标交通元素的显示边界的范围内。


7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在得到与所述目标交通元素对应的语义点云之后，所述方法还包括：
对所述语义点云进行异常点剔除处理，以得到目标语义点云。
所述根据所述目标交通元素的语义点云，确定所述目标交通元素的矢量参数，包括：
根据所述目标交通元素的目标语...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋佳昕，刘余钱，
申请(专利权)人：上海商汤临港智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31