本公开的实施例公开了地图生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括：对图像数据序列进行物体语义识别，以生成针对道路静态物体的第一语义信息序列；对第一语义信息序列进行逆透视变换，以生成第二语义信息序列；对定位信息序列中的每个定位信息和第二语义信息序列中对应的第二语义信息进行语义构建，得到第一语义地图序列；对第一语义地图序列中的各个第一语义地图进行融合处理，得到第二语义地图；对第二语义地图进行数据结构转换，得到高精地图；根据交互端发送的交互数据，对高精地图进行更新。该实施方式基于行驶车辆可以在各个道路上进行行驶而生成的地图，不仅地图覆盖范围大，而且地图内容实时有效。图内容实时有效。图内容实时有效。
【技术实现步骤摘要】
地图生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及地图生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品。
技术介绍
[0002]高精地图是自动驾驶行业的核心技术之一，可以帮助自动驾驶车辆感知路面信息，辅助自动驾驶车辆安全行驶。对于高精地图的构建，通常采用的方式为：采用中心化的测绘模式，派遣搭载高质量传感器的测绘车或者测绘无人机前往特定区域，使用高级别的精密测量设备对道路进行扫描，得到道路的相关数据，生成高精地图。
[0003]然而，专利技术人发现，当采用上述方式来生成地图，经常会存在如下技术问题：
[0004]第一，对特定区域进行测绘，导致高精地图的覆盖范围不足，以及对特定区域进行信息采集的频度较低，导致道路信息更新不及时。
[0005]第二，在记忆泊车智能驾驶场景中，只有行驶到对应的泊车路径的起点，才能触发自动泊车路径推荐功能，导致用户体验感较差。
[0006]该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0007]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0008]本公开的一些实施例提出了地图生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
[0009]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种地图生成方法，包括：对车载端发送的图像数据序列进行物体语义识别，以生成针对道路静态物体的第一语义信息序列；基于上述车载端发送的行驶车辆装载相机的相机位姿信息，对上述第一语义信息序列进行逆透视变换，以生成世界坐标系下的第二语义信息序列；对上述车载端发送的上述行驶车辆的定位信息序列中的每个定位信息和上述第二语义信息序列中对应的第二语义信息进行语义构建，以生成第一语义地图，得到第一语义地图序列；对上述第一语义地图序列中的各个第一语义地图进行融合处理，得到第二语义地图；对上述第二语义地图进行数据结构转换，得到高精地图，以供下游目标应用使用；根据所接收的交互端发送的交互数据，对上述高精地图进行更新。
[0010]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种地图生成装置，包括：语义识别单元，被配置成对车载端发送的图像数据序列进行物体语义识别，以生成针对道路静态物体的第一语义信息序列；逆透视变换单元，被配置成基于上述车载端发送的行驶车辆装载相机的相机位姿信息，对上述第一语义信息序列进行逆透视变换，以生成世界坐标系下的第二语
义信息序列；语义构建单元，被配置成对上述车载端发送的上述行驶车辆的定位信息序列中的每个定位信息和上述第二语义信息序列中对应的第二语义信息进行语义构建，以生成第一语义地图，得到第一语义地图序列；融合处理单元，被配置成对上述第一语义地图序列中的各个第一语义地图进行融合处理，得到第二语义地图；数据结构转换单元，被配置成对上述第二语义地图进行数据结构转换，得到高精地图，以供下游目标应用使用；更新单元，被配置成根据所接收的交互端发送的交互数据，对上述高精地图进行更新。
[0011]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0012]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0013]第五方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0014]本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：本公开的一些实施例的地图生成方法基于行驶车辆可以在各个道路上进行行驶而生成的地图，不仅地图覆盖范围大，而且地图内容实时有效。具体来说，造成相关的高精地图覆盖范围低，更新速度慢的原因在于：对特定区域进行测绘，导致高精地图的覆盖范围不足，以及对特定区域进行信息采集的频度较低，导致道路信息更新不及时。基于此，本公开的一些实施例的地图生成方法可以首先，对车载端发送的图像数据序列进行物体语义识别，以生成针对道路静态物体的第一语义信息序列。在这里，得到的第一语义信息用于后续进行坐标变换。其次，基于上述车载端发送的行驶车辆装载相机的相机位姿信息，对上述第一语义信息序列进行逆透视变换，以生成世界坐标系下的第二语义信息序列。在这里，通过逆透视变换进行坐标变换，用于后续进行语义构建。再次，对上述车载端发送的上述行驶车辆的定位信息序列中的每个定位信息和上述第二语义信息序列中对应的第二语义信息进行语义构建，以生成第一语义地图，得到第一语义地图序列。在这里，生成的第一语义地图序列用于后续进行融合处理。接着，对上述第一语义地图序列中的各个第一语义地图进行融合处理，得到第二语义地图。在这里，得到的第二语义地图不能直接用于导航，需要后续进行数据转换处理。然后，对上述第二语义地图进行数据结构转换，得到高精地图，以供下游目标应用使用。在这里，得到的高精地图的精细度更高，有利于辅助自动驾驶车辆安全行驶。最后，根据所接收的交互端发送的交互数据，对上述高精地图进行更新。在这里，通过交互数据对高精地图进行实时更新，可以提高高精地图的实时性。由此可得，该地图生成方法基于行驶车辆可以在各个道路上进行行驶而生成的地图，不仅地图覆盖范围大，而且地图内容实时有效。
附图说明
[0015]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0016]图1是根据本公开的地图生成方法的一些实施例的流程图；
[0017]图2是根据本公开的地图生成装置的一些实施例的结构示意图；
[0018]图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0020]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0021]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地图生成方法，包括：对车载端发送的图像数据序列进行物体语义识别，以生成针对道路静态物体的第一语义信息序列；基于所述车载端发送的行驶车辆装载相机的相机位姿信息，对所述第一语义信息序列进行逆透视变换，以生成世界坐标系下的第二语义信息序列；对所述车载端发送的所述行驶车辆的定位信息序列中的每个定位信息和所述第二语义信息序列中对应的第二语义信息进行语义构建，以生成第一语义地图，得到第一语义地图序列；对所述第一语义地图序列中的各个第一语义地图进行融合处理，得到第二语义地图；对所述第二语义地图进行数据结构转换，得到高精地图，以供下游目标应用使用；根据所接收的交互端发送的交互数据，对所述高精地图进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对车载端发送的图像数据序列进行物体语义识别，以生成针对道路静态物体的第一语义信息序列，包括：对所述图像数据序列进行相关信息标注，得到带有标注结果的图像数据序列，作为第一图像数据序列，其中，相关信息包括以下至少一项：图像数据中物体的类别，图像数据中物体的关键点位置，图像数据中物体的边界框位置；将所述第一图像数据序列输入至语义识别模型，得到所述第一语义信息序列。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像数据序列中的图像数据通过以下步骤生成：利用所述行驶车辆装载的传感器，获取初始图像数据；对所述初始图像数据进行去噪处理，得到去噪后图像数据；对所述去噪后图像数据进行脱敏处理，得到脱敏图像数据；对所述脱敏图像数据进行压缩处理，得到压缩图像数据；对所述压缩图像数据进行特征点识别处理，得到所述图像数据。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述交互数据通过以下至少一种方式得到：通过对所述下游目标应用关联的迷雾地图不同区域进行搜索，以获取交互数据；通过对当前关键位置进行搜索，以获取交互数据，其中，所述当前关键位置为根据所述行驶车辆所在位置的周围环境进行分析得到的位置；利用所述下游目标应用关联的交互候选栏获取目标用户的标记信息，得到目标标记信息，作为交互数据。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过对所述下游目标应用关联的迷雾地图不同区域进行搜索，包括：根据当前定位信息，确定对应目标用户的虚拟人物在所述迷雾地图的虚拟定位信息，其中，所述当前定位信息为所述行驶车辆所在的定位信息；根据所述虚拟定位信息，对所述迷雾地图的不同区域进行探索；响应于确定所述虚拟人物位于所述迷雾地图的已知区域的周边区域，获取动态数据，其中，动态数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李安南，张京，李锋，
申请(专利权)人：禾多科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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