CN106996785A - 一种对导航数据进行更新的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供发明一种对导航数据进行更新的方法及装置，该方法包括：识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间；根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间位置；根据所述目标交通标牌的空间位置及标牌类型更新底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。本发明的导航数据更新方法智能快捷、效率高，且数据采集成本低。

Description

一种对导航数据进行更新的方法及装置

技术领域

本发明涉及地理信息处理技术领域，特别涉及一种对导航数据进行更新的方法及装置。

背景技术

随着道路交通的发展及人们生活、工作区域的扩大，导航地图的运用已经发展为人们生活及工作的一部分。

在导航地图中的导航数据要素繁多，如POI(Point of Interest，信息点，每个POI包含四方面信息，名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息，也称为“导航地图信息”)就分中英文名称、地址、电话号码等，道路要素就更为复杂，包含车道信息、摄像头、路口信息、车道数及形状、挂接等等，甚至会包括有遮挡物或污渍导致目标看不清的情况。目前的所有导航数据要素全部需要通过作业人员人工目视现场情况采集得到，需要耗费大量的人力物力，且采集数据的效率不高，在情况复杂的路口难以保证覆盖度及数据质量。并且，采用该种方式的导航更新速度慢，不便于及时给用户提供全面、准确的导航数据服务。

鉴于以上因素，提供一种快捷、高效、准确地进行导航数据采集、处理并进行导航数据更新的系统是目前本领域亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供了一种对导航数据进行更新的方法及系统，采用实时影像自动识别技术及影像实时空间重建技术，通过交通标牌的样本训练，使用导航数据采集设备自动识别、采集交通标牌数据，获取目标交通标牌的空间位置在底图道路数据上进行匹配后更新导航数据，避免了人工采集导航数据成本高、效率低及现有机器采集导航数据准确性差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明有如下技术方案：

一方面，本发明提供一种对导航数据进行更新的方法，包括：

识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间；

根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标；

根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置；

根据所述目标交通标牌的空间位置及标牌类型更新所述底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。

可选地，在所述识别摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的属性信息及拍摄该帧影像的系统时间之前，还包括：

获取包含交通标牌的属性信息的训练样本数据库文件，所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置和交通标牌尺寸；

获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。

可选的，所述识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间包括：

利用实时回传的影像文件进行目标交通标牌搜索；

当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成。

可选的，所述当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成包括：

计算搜索到所述目标交通标牌的累积置信度；

当所述累积置信度大于置信度阈值时，搜索完成，并反馈所述目标交通标牌在最后一帧图像上的图像信息及获取该帧图像的系统时间，所述图像信息包括：交通标牌类型、像素坐标、尺寸大小和累积置信度。

可选的，所述根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标包括：获取离该帧图像的系统时间最近的GPS时间及GPS经纬度坐标；

通过所述系统时间及最近的GPS时间计算出时间差ΔT＝系统时间-最近的GPS时间；

利用采集设备在前一秒内的GPS距离间隔及所述时间差得到所述采集设备的移动距离ΔD＝ΔT×前一秒内的GPS距离间隔；

根据所述GPS经纬度坐标及所述采集设备的移动距离得到所述采集设备的空间位置；

根据所述像素坐标及所述已标定摄像头的配置参数获取所述目标交通标牌的空间相对坐标，并根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述采集设备的空间位置获取所述目标交通标牌的空间坐标。

可选的，所述根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置包括：根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像；

根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述几何图像在所述底图道路数据中进行点线空间索引查询，得到所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系；

根据所述目标交通标牌的空间坐标及所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系得到所述目标交通标牌的空间位置。

另一方面，为实现上述方法，本发明提供一种对导航数据进行更新的装置，包括：识别模块、第一处理模块、第二处理模块及更新模块，其中，

所述识别模块，用于识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间；

所述第一处理模块，用于根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标；

所述第二处理模块，用于根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置；

所述更新模块，用于根据所述目标交通标牌的空间坐标及标牌类型更新所述底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。

可选的，所述识别模块包括：第一获取单元，用于获取包含交通标牌的属性信息的训练训练样本数据库文件，所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置和交通标牌尺寸；

第二获取单元，用于获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。

可选的，所述识别模块包括：搜索单元，用于利用实时回传的影像文件进行目标交通标牌搜索；

所述第一处理模块包括：第一数据处理单元，用于当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成；

第二数据处理单元，用于计算搜索到所述目标交通标牌的累积置信度；

判断单元，用于当判断到所述累积置信度大于置信度阈值时，搜索完成，并反馈所述目标交通标牌在最后一帧图像上的图像信息及获取该帧图像的系统时间，所述图像信息包括：交通标牌类型、像素坐标、尺寸大小和累积置信度。

可选的，所述第一处理模块包括：第三获取单元，用于获取离该帧图像的系统时间最近的GPS时间及GPS经纬度坐标；

计算单元，用于通过所述系统时间及最近的GPS时间计算出时间差ΔT＝系统时间-最近的GPS时间；

利用采集设备在前一秒内的GPS距离间隔及所述时间差得到所述采集设备的移动距离ΔD＝ΔT×前一秒内的GPS距离间隔；

第三数据处理单元，根据所述GPS经纬度坐标及所述采集设备的移动距离得到所述采集设备的空间位置；

根据所述像素坐标及所述已标定摄像头的配置参数获取所述目标交通标牌的空间相对坐标，并根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述采集设备的空间位置获取所述目标交通标牌的空间坐标；

第四数据处理单元，用于根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像；

根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述几何图像在所述底图道路数据中进行点线空间索引查询，得到所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系；

根据所述目标交通标牌的空间坐标及所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系得到所述目标交通标牌的空间位置。

与现有技术相比，本发明所述的对导航数据进行更新的方法及装置，达到了如下效果：

(1)本发明的对导航数据进行更新的方法通过机器识别结合GPS空间定位、采集道路导航数据，与传统的人工采集方式相比快捷、效率高，且成本低。

(2)本发明的对导航数据进行更新的方法在识别、采集导航数据之前先进行样本训练，充分考虑了各种对导航数据采集的影响因素，并赋予交通标牌唯一的识别标识ID，使得采集的导航数据准确、全面，提高了复杂路口导航数据采集的完整度，还方便后续进行导航数据的匹配及定位。

(3)本发明的对导航数据进行更新的方法设置了一套完善的识别方案，充分考虑到探测到的及没探测到的目标，并设置积累置信度阈值判断识别的开始点及完成点，便于目标的位置确定。

(4)本发明的对导航数据进行更新的方法在完成交通标牌识别、导航数据采集、匹配及处理之后还设计了导航数据的更新处理方式，对道路数据进行更新、完善，保证了导航数据为最新、更准确的数据。

当然，实施本发明的任一产品必不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例中对导航数据进行更新的方法流程示意图之一；

图2为本发明实施例中对导航数据进行更新的方法流程示意图之二；

图3A为本发明实施例中对导航数据进行更新的方法中进行目标交通标牌识别的方法流程示意图；

图3B为本发明一个可选实施例调用SDK探测目标交通标牌的示意图；

图4为本发明实施例中进行交通标牌空间定位的方法流程示意图；

图5A为本发明实施例中进行导航数据匹配更新的具体方法流程示意图；

图5B为本发明实施例中进行导航数据匹配判断更新的流程示意图；

图6为本发明实施例中对导航数据进行更新的装置结构示意图。

具体实施方式

如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本发明的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

方法实施例参见图1所示，为本发明实施例中对导航数据进行更新的方法流程示意图之一。在本实施例中，对导航数据进行智能采集并自动更新的方法，不再需要人工采集道路导航数据进行更新。本实施例中的对导航数据进行更新的方法包括以下步骤：

步骤101、识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间。

通过采集设备采集到的交通标牌图像及在该图像中的相对应关系方便后续在该交通标牌的空间位置上体现其三维几何图像，保证了更新的导航数据的准确性，同时也方便了用户在导航地图中直观地看到该交通标牌，提升了用户体验。

可选的，根据识别到的目标交通标牌从提前准备好的训练样本数据库中查找出该目标交通标牌的属性信息。数量丰富及信息描述准确的训练样本数据库能够保证后续对交通标牌进行识别的正确率，交通标牌的属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置和交通标牌尺寸。

步骤102、根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标。

可选的，GPS属性信息包括：GPS时间及GPS经纬度坐标。导航数据平台根据采集设备即时传送的图像进行搜索，根据训练样本数据库识别该交通标牌的属性信息并通过GPS获取其在导航地图数据中的空间坐标，使得获取的导航数据准确、全面。

步骤103、根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置。

步骤104、根据所述目标交通标牌的空间位置及标牌类型更新底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。

现有技术中的导航数据更新方案的导航数据一般是采用作业人员人工目测现场情况，进而进行采集得到。这需要耗费大量的人力和物力，且在对复杂路口数据采集时，难以保证覆盖的全面性及数据的准确性。

而本实施例中不同与此，通过带有摄像、拍照及GPS功能的采集设备，优选地，所述采集设备为采集车，自动探测、识别及定位目标交通标牌要素，进而自动进行导航地图数据的更新，能够自动、智能地更新导航数据，同时还保证了更新的准确性，大大减少了更新导航数据的成本。

可选的，在步骤101之前，本发明实施例对导航数据进行更新的方法还包括：

获取包含交通标牌的属性信息的训练样本数据库文件，所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置和交通标牌尺寸；

交通标牌的类型是对各种交通标牌进行区别的体现；交通标牌ID能方便交通标牌的存储、识别及后续准确、快捷的检索，且所述交通标牌ID为系统通过预先设置自动赋值，也体现了本方案的智能操作过程；所述交通标牌位置、交通标牌尺寸数据的采集用于后续获取交通标牌在导航地图上的位置及尺寸大小的计算。

而且考虑到不同环境因素对采集数据的影响，本实施例分为在晴、局部多云、多云、雾、雨及雪等天气条件下采集的交通标牌数据，方便后续对数据进行综合得出准确的采集数据。而物理条件又分为交通标牌被其它物体遮挡、由于如污损、褪色、模糊、背光等因素造成交通标牌内容识别困难的情况以及交通标牌信息能变化，如LED等。由于以上或其它因素导致识别困难时，可对该交通标牌进行标记或提示进行人工采集，保证数据采集覆盖完全的交通标牌信息。

获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。

如图2所示，本发明实施例中对导航数据进行更新的方法流程示意图之二。本实施例相对于图1所示实施例中的流程，具体描述了建立训练样本数据库及获取所述交通标牌的图像的过程。本实施例中所述方法包括以下步骤：

步骤201、获取交通标牌的属性信息，建立训练样本数据库，将获取的训练样本数据库文件以SDK工具包的形式发送至所述导航数据平台；获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置、交通标牌尺寸、天气条件及物理条件。

SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)是一些被软件工程师用于为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等创建应用软件的开发工具的集合。

步骤202、获取所述交通标牌的图像，利用相机采集所述交通标牌的位置信息，优选地，本实施例使用单目相机采集所述交通标牌的位置信息，并标定所述相机参数，其中，所述相机参数包括：焦距、几何畸变和径向畸变，建立所述交通标牌的三维几何图像及所述三维几何图像与其在所述图像中相对应的位置关系，并利用GPS获得所述相机的空间坐标。

步骤203、所述导航数据平台利用采集到的图像进行目标交通标牌的搜索，识别该交通标牌的属性信息并根据所述相机的空间坐标获取所述交通标牌的空间坐标。

步骤204、根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置。

步骤205、根据获得的所述目标交通标牌的空间位置及底图道路数据更新所述交通标牌的导航数据。

如图3A所示，为本发明实施例中对导航数据进行更新的方法中进行目标交通标牌识别的方法流程示意图。在本实施例中，具体识别目标交通标牌的步骤如下：

步骤301、导航数据平台识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间。

可选的，利用实时回传的影像文件进行目标交通标牌搜索；

当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用SDK工具包形式的训练训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成。

如图3B所示，为本发明一个可选实施例调用SDK探测目标交通标牌的的示意图。当识别到目标交通标牌时，开始返回目标位的帧数位置，以每秒13帧的速率调用SDK直到无返回探测结果。在图中：短实线箭头表示SDK未探测到目标交通标牌，此时无返回结果；长实线箭头表示SDK探测到目标交通标牌，开始返回结果；S₀、S₁、S₂、S₃、S₄表示每一秒的时间；虚线箭头表示将每一秒内SDK探测返回的结果累积置信度。

步骤302、计算搜索到目标交通标牌的累积置信度。

步骤303、将得到的所述累积置信度与置信度阈值进行比较，当判断到所述累积置信度大于置信度阈值时，搜索完成，其中，

所述阈值为0.2～0.55。

通过计算累积置信度将搜索、识别误差控制在合理范围内，保证了采集数据的准确性，同时，设置累积置信度与置信度阈值的比较，实现完成搜索的控制，使得数据的采集过程更合理。

步骤304、反馈所述目标交通标牌在最后一帧图像上的交通标牌类型、像素坐标、尺寸大小、累积置信度及获取所述图像的系统时间。

参见图4所示，为本发明实施例中进行交通标牌空间定位的方法流程示意图。对于在上述实施例中已描述的步骤不再赘述，本实施例的交通标牌空间定位的具体步骤如下：

其中，步骤103、根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标包括：

步骤401、获取离所述图像的系统时间最近的GPS时间及GPS经纬度坐标。

步骤402、通过所述系统时间及最近的GPS时间计算出时间差ΔT＝系统时间-最近的GPS时间。

步骤403、利用采集设备在前一秒内的GPS距离间隔及所述时间差得到所述采集设备的移动距离ΔD＝ΔT×前一秒内的GPS距离间隔。

通过前一秒内采集设备移动的速度来估算出采集设备在采集本交通标牌的移动距离，能够确保采集到交通标牌位置的准确性。

步骤404、根据所述GPS经纬度坐标及所述采集设备的移动距离得到所述采集设备的空间位置。

步骤405、根据所述像素坐标及所述相机的参数获取所述目标交通标牌的空间相对坐标，并根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述采集设备的空间位置获取所述目标交通标牌的空间坐标。

其中，步骤104、所述根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置包括：步骤406、根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像；

步骤407、根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述几何图像在所述底图道路数据中进行点线空间索引查询，得到所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系。

步骤408、结合所述目标交通标牌的空间坐标及所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系得到所述目标交通标牌的空间位置。

参见图5A及5B所示，为在以上实施例基础上进行导航数据匹配更新的具体方法流程示意图以及判断更新的示意图。对于在上述实施例中已描述的步骤不再赘述，本实施例为对导航数据进行更新的方法的一个可选实施例，具体地进行导航数据匹配更新的步骤如下：

步骤501、当判断到没有识别到目标交通标牌而在底图道路数据中存在相应记录时，则删除在底图道路数据的该记录。

此种情况适用于在之前存在，而后续拆除或之前数据错误等情况，根据采集到的导航数据及时删除该记录以进行更新。

步骤502、当判断到有识别到目标交通标牌且在底图道路数据中无相应记录时，则新增所述目标交通标牌记录。

此种情况适用于在之前不存在，而后续新建等情况，根据采集到的导航数据及时增加该记录以进行更新。

步骤503、当判断到有识别到目标交通标牌且在底图道路数据中存在相应记录时，则进一步判断所述交通标牌的所有属性是否相同，若不相同，就按照所述识别结果更新所述导航数据。

若判断到所述交通标牌的所有属性都相同，说明该交通标牌没有更新信息，不用进行更新。

装置实施例

如图6所示，为本发明实施例中所述对导航数据进行更新的装置结构示意图，用于实现上述实施例中所述的方法，其技术方案本质上与上述实施例一致。图1至图5所示实施例中相应描述，同样适用于本实施例当中。本实施例中，所述装置包括：识别模块601、第一处理模块602、第二处理模块603及更新模块604，其中，

所述识别模块601，与所述处理模块602相连接，用于识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间。

所述处理模块602，与所述处理模块601及所述第二处理模块603相连接，用于根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标；

所述第二处理模块603，用于根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置。

所述更新模块604，用于根据所述目标交通标牌的空间位置及标牌类型更新所述底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。

可选的，该对导航数据进行更新的装置还包括训练模块605，用于获取交通标牌的属性信息，建立训练样本数据库，并发送至导航数据平台，所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置、交通标牌尺寸、天气条件及物理条件。

可选的，该对导航数据进行更新的装置包括标定模块606，用于获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。

可选的，所述识别模块601还用于利用实时回传的影像文件进行目标交通标牌搜索。

可选的，所述第一处理模块602包括：

第一数据处理单元621，用于当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成。

第二数据处理单元622，用于计算搜索到所述目标交通标牌的累积置信度；

判断单元623，用于当判断到所述累积置信度大于置信度阈值时，搜索完成，并反馈所述目标交通标牌在最后一帧图像上的图像信息及获取该帧图像的系统时间，所述图像信息包括：交通标牌类型、像素坐标、尺寸大小和累积置信度。

获取单元624，用于获取离该帧图像的系统时间最近的GPS时间及GPS经纬度坐标；

计算单元625，用于通过所述系统时间及最近的GPS时间计算出时间差ΔT＝系统时间-最近的GPS时间；

利用采集设备在前一秒内的GPS距离间隔及所述时间差得到所述采集设备的移动距离ΔD＝ΔT×前一秒内的GPS距离间隔；

第三数据处理单元626，根据所述GPS经纬度坐标及所述采集设备的移动距离得到所述采集设备的空间位置；

根据所述像素坐标及所述已标定摄像头的配置参数获取所述目标交通标牌的空间相对坐标，并根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述采集设备的空间位置获取所述目标交通标牌的空间坐标；

第四数据处理单元627，用于根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像。

通过以上各个实施例可知，本发明所述的对导航数据进行更新的方法及装置存在的有益效果是：

(1)本发明的对导航数据进行更新的方法通过机器识别结合GPS空间定位、采集道路导航数据，与传统的人工采集方式相比快捷、效率高，且成本低。

(2)本发明的对导航数据进行更新的方法在识别、采集导航数据之前先进行样本训练，充分考虑了各种对导航数据采集的影响因素，并赋予交通标牌唯一的识别标识ID，使得采集的导航数据准确、全面，提高了复杂路口导航数据采集的完整度，还方便后续进行导航数据的匹配及定位。

(3)本发明的对导航数据进行更新的方法设置了一套完善的识别方案，充分考虑到探测到的及没探测到的目标，并设置积累置信度阈值判断识别的开始点及完成点，便于目标的位置确定。

(4)本发明的对导航数据进行更新的方法在完成交通标牌识别、导航数据采集、匹配及处理之后还设计了导航数据的更新处理方式，对道路数据进行更新、完善，保证了导航数据为最新、更准确的数据。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种对导航数据进行更新的方法，其特征在于，包括：

识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间；

根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间位置坐标；

根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置；

根据所述目标交通标牌的空间位置及标牌类型更新所述底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述识别摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的属性信息及拍摄该帧影像的系统时间之前，还包括：

获取包含交通标牌的属性信息的训练样本数据库文件，所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置和交通标牌尺寸；

获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间包括：

利用实时回传的影像文件进行目标交通标牌搜索；

当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成包括：

计算搜索到所述目标交通标牌的累积置信度；

当所述累积置信度大于置信度阈值时，搜索完成，并反馈所述目标交通标牌在最后一帧图像上的图像信息及获取该帧图像的系统时间，所述图像信息包括：交通标牌类型、像素坐标、尺寸大小和累积置信度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标包括：

获取离该帧图像的系统时间最近的GPS时间及GPS经纬度坐标；

通过所述系统时间及最近的GPS时间计算出时间差ΔT＝系统时间-最近的GPS时间；

利用采集设备在前一秒内的GPS距离间隔及所述时间差得到所述采集设备的移动距离ΔD＝ΔT×前一秒内的GPS距离间隔；

根据所述GPS经纬度坐标及所述采集设备的移动距离得到所述采集设备的空间位置；

根据所述像素坐标及所述已标定摄像头的配置参数获取所述目标交通标牌的空间相对坐标，并根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述采集设备的空间位置获取所述目标交通标牌的空间坐标。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置包括：

根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像；

根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述几何图像在所述底图道路数据中进行点线空间索引查询，得到所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系；

根据所述目标交通标牌的空间坐标及所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系得到所述目标交通标牌的空间位置。

7.一种对导航数据进行更新的装置，其特征在于，包括：识别模块、第一处理模块、第二处理模块及更新模块，其中，

所述识别模块，用于识别已标定摄像头实时回传的影像文件，当识别到目标交通标牌时，返回所述目标交通标牌在一帧影像上的图像信息及拍摄该帧影像的系统时间；

所述第一处理模块，用于根据所述目标交通标牌在该帧影像上的图像信息和拍摄该帧影像的系统时间以及离该帧图像的系统时间最近的GPS属性信息，获得所述目标交通标牌的空间坐标；

所述第二处理模块，用于根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像，获得所述目标交通标牌在底图道路数据中的空间结构关系，并根据所述目标交通标牌的空间坐标得到所述目标交通标牌的空间位置；

所述更新模块，用于根据所述目标交通标牌的空间位置及标牌类型更新所述底图道路数据中目标交通标牌的导航数据。

8.根据权利要求7所述的对导航数据进行更新的装置，其特征在于，还包括训练模块，用于获取包含交通标牌的属性信息的训练样本数据库文件，所述属性信息至少包括：交通标牌类型、交通标牌ID、交通标牌位置和交通标牌尺寸；

标定模块，用于获取所述已标定摄像头的配置参数，所述配置参数包括：相机的焦距、几何畸变和径向畸变。

9.根据权利要求8所述的对导航数据进行更新的装置，其特征在于，所述识别模块还用于利用实时回传的影像文件进行目标交通标牌搜索；

所述第一处理模块包括：

第一数据处理单元，用于当识别到所述目标交通标牌时，反馈所述目标交通标牌的帧数位置，并以7～13帧/秒的速率调用工具包形式的训练样本数据库文件，进行数据补充直至搜索完成；

第二数据处理单元，用于计算搜索到所述目标交通标牌的累积置信度；

判断单元，用于当判断到所述累积置信度大于置信度阈值时，搜索完成，并反馈所述目标交通标牌在最后一帧图像上的图像信息及获取该帧图像的系统时间，所述图像信息包括：交通标牌类型、像素坐标、尺寸大小和累积置信度。

10.根据权利要求9所述的对导航数据进行更新的装置，其特征在于，所述第一处理模块包括：

获取单元，用于获取离该帧图像的系统时间最近的GPS时间及GPS经纬度坐标；

计算单元，用于通过所述系统时间及最近的GPS时间计算出时间差ΔT＝系统时间-最近的GPS时间；

利用采集设备在前一秒内的GPS距离间隔及所述时间差得到所述采集设备的移动距离ΔD＝ΔT×前一秒内的GPS距离间隔；

第三数据处理单元，根据所述GPS经纬度坐标及所述采集设备的移动距离得到所述采集设备的空间位置；

根据所述像素坐标及所述已标定摄像头的配置参数获取所述目标交通标牌的空间相对坐标，并根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述采集设备的空间位置获取所述目标交通标牌的空间坐标；

第四数据处理单元，用于根据该帧图像建立所述目标交通标牌的几何图像；

根据所述目标交通标牌的空间相对坐标及所述几何图像在所述底图道路数据中进行点线空间索引查询，得到所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系；

根据所述目标交通标牌的空间坐标及所述目标交通标牌在所述底图道路数据中的空间结构关系得到所述目标交通标牌的空间位置。