用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法，包括采集目标道路的控制点数据、点云数据和影像数据；利用采集到的控制点数据、点云数据和影像数据，生成交通设施的成品目标格式矢量数据，成品目标格式矢量数据包括交通设施的坐标信息、绑定信息和三维模型数据；对成品目标格式矢量数据进行渲染，呈现交通设施的三维可视化数据。由此，可以在保证模型数据尽可能精简的同时又达到立体效果，并可实现道路路杆与多样化交通设施的批量对应，以及路杆与个性化路牌的对应。以及路杆与个性化路牌的对应。以及路杆与个性化路牌的对应。

【技术实现步骤摘要】
用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法和系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法和系统。

技术介绍

[0002]车路协同作为智慧交通的重要支撑，近几年备受国内外科研人员的关注和广泛研究，其中对高精度地图路侧端模型的需求也更多元化。例如，路侧端(Road Side Unit，RSU)、信号灯、毫米波雷达、激光雷达等设备模型的显示，以及对路边基础设施、路牌、限速牌、指示牌、警示牌等信息的模型化呈现，便于扩展路侧信号收发以及呈现的相关研究等；相关研究对数字孪生、自动驾驶、车路协同的发展应用具有广泛意义。
[0003]传统的建模方式大致分为三种：第一种是纯人工3DMAX建模；第二种是基于多视图像或点云重建三维场景；另一种则通过无人机等设备倾斜摄影空三运算建立模型。通常根据不同的使用平台和使用终端运算能力，以及所面向的用户群体而决定使用何种建模方式。一般在平台端会使用相对更精细的模型，并有较好的引擎可对模型以及场景进行光效仿真渲染。但在移动端则需要使用数据量小、模型精度低、引擎可快速加载的模型。这时就要求模型数据尽可能精简，同时又要达到立体效果，并可实现道路路杆与多样化路端设备的批量对应，以及路杆与个性化路牌的对应，无疑增加了数据加工的难度。
[0004]中国专利文献1(申请号：CN202011095861.4)提供了一种道路场景的生成方法及相关装置，通过采集目标道路对应的目标点云数据，然后提取点云数据中的关键特征，并根据特征标识对关键特征进行聚类，从而实现道路场景的自动生成。
[0005]中国专利文献2(申请号：CN202010738682.1)公开了一种实景三维重建方法及系统，该方法通过获取倾斜影像，对倾斜影像进行点匹配、多方位多视影像匹配，得到3D数据库，生成超高密度点云，提取纹理特征进行可视化处理，最终生成三维模型。
[0006]以上研究都一定程度上提高了高精度地图的三维建模效率。然而，多视图像或点云重建三维场景对点云数据要求极高，需要较高的算法能力，并且点云数据误差值较大，采用倾斜摄影的方式构建实景三维模型，模型缺少单体化，后期需要人工进一步分割处理，模型也不够精细。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种用于高精度地图的三维交通路侧设施模型的批量化精简化快速建模方案，该技术不仅解决了三维交通路侧设施单体化批量建模问题，且将在自动驾驶仿真或数字孪生领域取得一定的应用。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法，包括以下步骤：
[0009]步骤S1、采集目标道路的控制点数据、点云数据和影像数据；
[0010]步骤S2、利用采集到的控制点数据、点云数据和影像数据，生成交通设施的成品目
标格式矢量数据，所述成品目标格式矢量数据包括交通设施的坐标信息、绑定信息和三维模型数据；
[0011]步骤S3、对所述成品目标格式矢量数据进行渲染，呈现所述交通设施的三维可视化数据。
[0012]在本专利技术提供的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法中，所述步骤S2包括：
[0013]步骤S21、根据采集到所述点云数据，生成交通设施的坐标信息、几何信息、属性信息和路网信息；
[0014]步骤S22、根据所述属性信息和几何信息，对所述交通设施利用预设模板分类型进行个性化加工，得到所述交通设施的初始模型数据；
[0015]步骤S23、根据所述影像数据，建立交通设施、路杆以及路网之间的绑定关系；
[0016]步骤S24、根据所述影像数据，在初始模型数据中添加交通设施的三维数据和图片数据，生成交通设施的三维模型数据。
[0017]在本专利技术提供的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法中，所述步骤S3包括：
[0018]在引擎中根据路杆设定高度以及宽度生成支撑杆；
[0019]根据绑定关系，在对应路网上呈现支撑杆以及支撑杆绑定的交通设施的三维模型数据。
[0020]在本专利技术提供的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法中，在所述步骤S21和S22之间，还包括：利用所述控制点数据和所述影像数据对所述坐标信息和所述路网信息进行校准。
[0021]根据本专利技术的另一方面，还提供一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模系统，包括：
[0022]采集模块，用于采集目标道路的控制点数据、点云数据和影像数据；
[0023]数据处理模块，用于利用采集到的控制点数据、点云数据和影像数据，生成交通设施的成品目标格式矢量数据，所述成品目标格式矢量数据包括交通设施的坐标信息、绑定信息和三维模型数据；
[0024]呈现模块，用于对所述成品目标格式矢量数据进行渲染，呈现所述交通设施的三维可视化数据。
[0025]在本专利技术提供的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模系统中，所述数据处理模块包括：
[0026]提取单元，用于根据采集到所述点云数据，生成交通设施的坐标信息、几何信息、属性信息和路网信息；
[0027]加工单元，用于根据所述属性信息和几何信息，对所述交通设施利用预设模板分类型进行个性化加工，得到所述交通设施的初始模型数据；
[0028]绑定单元，用于根据所述影像数据，建立交通设施、路杆以及路网之间的绑定关系；
[0029]数据生成单元，用于根据所述影像数据，在初始模型数据中添加交通设施的三维数据和图片数据，生成交通设施的三维模型数据。
[0030]在本专利技术提供的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模系统中，所述呈现模块包括：
[0031]支撑杆处理单元，用于在引擎中根据路杆设定高度以及宽度生成支撑杆；
[0032]呈现单元，用于根据绑定关系，在对应路网上呈现支撑杆以及支撑杆绑定的交通设施的三维模型数据。
[0033]在本专利技术提供的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模系统中，所述数据处理模块还包括校准单元，用于利用所述控制点数据和所述影像数据对所述坐标信息和所述路网信息进行校准。
[0034]根据本专利技术的再一方面，还提供一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模设备，包括：
[0035]存储器，用于存储计算机程序；
[0036]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法的步骤。
[0037]根据本专利技术的再一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法的步骤。
[0038]本专利技术的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法及系统，具有以下有益效果：过利用采集到的控制点数据、点云数据和影像数据，生成包括交通设施的坐标信息、绑定信息和三维模型数据成品目标格式矢量数据；再通过对所述成品目标格式矢量数据进行渲染，呈现所述交通设施的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集目标道路的控制点数据、点云数据和影像数据；步骤S2、利用采集到的控制点数据、点云数据和影像数据，生成交通设施的成品目标格式矢量数据，所述成品目标格式矢量数据包括交通设施的坐标信息、绑定信息和三维模型数据；步骤S3、对所述成品目标格式矢量数据进行渲染，呈现所述交通设施的三维可视化数据。2.根据权利要求1所述的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法，其特征在于，所述步骤S2包括：步骤S21、根据采集到所述点云数据，生成交通设施的坐标信息、几何信息、属性信息和路网信息；步骤S22、根据所述属性信息和几何信息，对所述交通设施利用预设模板分类型进行个性化加工，得到所述交通设施的初始模型数据；步骤S23、根据所述影像数据，建立交通设施、路杆以及路网之间的绑定关系；步骤S24、根据所述影像数据，在初始模型数据中添加交通设施的三维数据和图片数据，生成交通设施的三维模型数据。3.根据权利要求2所述的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法，其特征在于，所述步骤S3包括：在引擎中根据路杆设定高度以及宽度生成支撑杆；根据绑定关系，在对应路网上呈现支撑杆以及支撑杆绑定的交通设施的三维模型数据。4.根据权利要求2所述的用于高精度地图路侧交通设施模型的建模方法，其特征在于，在所述步骤S21和S22之间，还包括：利用所述控制点数据和所述影像数据对所述坐标信息和所述路网信息进行校准。5.一种用于高精度地图路侧交通设施模型的建模系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标道路的控制点数据、点云数据和影像数据；数据处理模块，用于利用采集到的控制点数据、点云数据和影像数据，生成交通设施的成品目标格式矢量数据，所述成品目标格式...

【专利技术属性】
技术研发人员：张姗姗，陈少峰，李叙林，姜敏，唐智伟，
申请(专利权)人：深圳市凯立德科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：