【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路线测量，尤其涉及一种道路线识别移动测量方法及系统。
技术介绍
1、道路线识别技术作为自动驾驶、智能交通等领域的关键技术之一，近年来取得了显著进展。这些方法主要基于机器视觉、激光雷达（lidar）、惯性导航系统（ins）以及全球定位系统（gps）等多种传感器技术的融合应用。尽管道路线识别移动测量方法取得了显著进展，但仍存在一些缺陷和挑战：在复杂多变的道路环境中，如弯道、坡道、交叉口等，道路线的特征可能变得模糊或不明显，导致道路线识别不精确，此外，道路标线的磨损、污染等也可能影响识别效果。为解决上述问题，本领域研究人员亟需开发一种在复杂或有遮挡的道路条件下，仍可以高精度的测量、识别道路线的方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种道路线识别移动测量方法，包括：
2、step1、测量车搭载测量设备，沿着预定测量线路进行道路数据的采集；
3、step2、合并不同测量设备采集到的数据，得到一个综合道路数据集；
4、step3、从综合道路数据集中读取出各采集时间点上道路线的图像数据，并使用连续性检测函数从道路线的图像数据中识别出存在道路线缺失情况的路段；
5、step4、基于道路线预测模型与道路线缺失路段的综合数据，以及道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据补全道路线；
6、step5、按照选定的输出格式导出预定测量线路完整的道路线文件。
7、如上所述的一种道路线识别移动测量方法，其中，合并不同测量设
8、将采集到的数据按采集时间进行序列化；
9、统一每个采集时间点上各项采集数据的坐标系；
10、去除各项采集数据的冗余部分，合并同个采集时间点上的各项采集数据，整理为综合道路数据集。
11、如上所述的一种道路线识别移动测量方法，其中使用连续性检测函数从道路线的图像数据中识别出存在道路线缺失情况的路段，具体包括以下子步骤：
12、从图像数据中提取出道路线的轮廓点集；
13、使用连续性检测函数根据提取出的轮廓点集，检测采集到的道路线是否具有连续性；
14、基于连续性检测结果确定道路线缺失路段的起始坐标值与结束坐标值。
15、如上所述的一种道路线识别移动测量方法，其中基于道路线预测模型与道路线缺失路段的综合数据，以及道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据补全道路线，具体包括以下子步骤：
16、提取综合道路数据集中道路线缺失路段的综合数据，并从道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据中，提取出已知道路线的坐标点序列；
17、将提取出的综合数据与已知道路线的坐标点序列输入至道路线预测模型中，输出缺失道路线的坐标点序列；
18、使用输出的道路线坐标序列补全道路线。
19、如上所述的一种道路线识别移动测量方法，其中使用输出的道路线坐标序列补全道路线，具体包括以下子步骤：
20、在综合道路数据集道路线缺失路段的图像上新增一个图层；
21、将输出的道路线坐标序列作为道路线内侧的轮廓线条添加到新图层上；
22、按照已知道路线的宽度进行填充，形成完整的道路线图像。
23、本专利技术还提供了一种道路线识别移动测量系统，包括：道路测量数据采集模块，道路测量数据融合模块，道路线缺失路段识别模块，道路线缺失路段补全模块，道路线文件导出模块；
24、道路测量数据采集模块，用于使用测量车沿着预定测量线路进行道路数据的采集；
25、道路测量数据融合模块，用于合并不同测量设备采集到的数据，得到一个综合道路数据集；
26、道路线缺失路段识别模块，用于从综合道路数据集中读取出各采集时间点上道路线的图像数据，并使用连续性检测函数从道路线的图像数据中识别出存在道路线缺失情况的路段；
27、道路线缺失路段补全模块，用于使用道路线预测模型与道路线缺失路段的综合数据，以及道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据补全道路线；
28、道路线文件导出模块，用于按照选定的输出格式导出预定测量线路完整的道路线文件。
29、本专利技术实现的有益效果如下：可以适应复杂多变的道路环境下道路线的测量与识别，提供快速识别技术，实现边测量边识别的工作方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，合并不同测量设备采集到的数据，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，使用连续性检测函数从道路线的图像数据中识别出存在道路线缺失情况的路段，具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，基于道路线预测模型与道路线缺失路段的综合数据，以及道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据补全道路线，具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，使用输出的道路线坐标序列补全道路线，具体包括以下子步骤：
6.一种道路线识别移动测量系统，其特征在于，包括：测量车和云平台，测量车上搭载多个测量设备，用于沿着预定测量线路进行道路数据的采集，并将不同测量设备在不同采集时间点上采集到的道路数据传输至云平台；云平台中设置有道路测量数据融合模块、道路线缺失路段识别模块和道路线缺失路段补全模块；
7.根据
8.根据权利要求7所述的一种道路线识别移动测量系统，其特征在于，道路线缺失路段识别模块包括：
9.根据权利要求8所述的一种道路线识别移动测量系统，其特征在于，道路线缺失路段补全模块包括：
10.根据权利要求9所述的一种道路线识别移动测量系统，其特征在于，道路线补全子模块，具体用于：在综合道路数据集内道路线缺失路段的图像上新增一个图层；将输出的道路线坐标序列作为道路线内侧的轮廓线条添加到新图层上；按照已知道路线的宽度进行填充，形成完整的道路线图像。
...【技术特征摘要】
1.一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，合并不同测量设备采集到的数据，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，使用连续性检测函数从道路线的图像数据中识别出存在道路线缺失情况的路段，具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，基于道路线预测模型与道路线缺失路段的综合数据，以及道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据补全道路线，具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种道路线识别移动测量方法，其特征在于，使用输出的道路线坐标序列补全道路线，具体包括以下子步骤：
6.一种道路线识别移动测量系统，其特征在于，包括：测量车和云平台，测量车上搭载多个测量设备...
【专利技术属性】
技术研发人员：王希营，孙中兴，黄春龙，杨光，卢泰男，向冬梅，尹少鹏，王强，
申请(专利权)人：图之智北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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