CN112288807B - 一种高精度地图中路口数据生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种高精度地图中路口数据生成方法及装置，该方法包括：获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据。基于各瓦片内轨迹点分类和聚类过程的独立计算，可以方便计算任务的调配和分布式结构的设计，可有效提高数据处理效率，方便快速生成路口数据。

Description

一种高精度地图中路口数据生成方法及装置

技术领域

本发明涉及高精度地图生产领域，尤其涉及一种高精度地图中路口数据生成方法及装置。

背景技术

在制作高精度地图过程中，为生成高精度地图的路口数据，需要输入大量轨迹和停止线数据，通过对轨迹及停止线数据统一处理生成路口数据，以便制作对应的路口高精度地图。然而，随着路口采集数据的增多，通过传统单机处理方法，对输入数据进行统一顺序处理，数据处理任务难以实现均衡调配，即使增加新的处理设备或计算单元，在针对大批量的输入数据时，路口区域地图制作效率仍较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种高精度地图中路口数据生成方法及装置，以解决现有的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种高精度地图中路口数据生成方法，包括：

获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；

对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种用于高精度地图中路口数据生成的装置，包括：

分组模块，用于获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；

判断模块，用于通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；

扩展分组模块，用于对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；

聚类模块，用于对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据。

在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，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本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

本发明实施例中，通过地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；对每个瓦片内轨迹点计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异以及每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，确定高精度地图中对应的路口数据。可实现瓦片内轨迹点的计算分类以及路口轨迹点的聚类过程中各瓦片的同步计算，方便均衡调配处理任务并进行分布式处理，有利于提高大批量输入数据的处理效率，能快速生成路口数据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。

图1为本发明的一个实施例提供的一种高精度地图中路口数据生成方法的流程示意图；

图2为本发明的一个实施例提供的一种基于轨迹点生成路口范围的效果示意图；

图3为本发明的一个实施例提供的一种高精度地图中路口数据生成方法的另一流程示意图；

图4为本发明的一个实施例提供的一种用于高精度地图中路口数据生成的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。

请参阅图1，图1为本发明一个实施例提供的一种高精度地图中路口数据生成方法的流程示意图，包括：

S101、获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；

对于车辆采集的轨迹点和停止线数据，可以按地图瓦片进行分组，其中，路口处轨迹点包括路口内轨迹点和路口外轨迹点(如车道上的轨迹点)，地图瓦片是将一定范围内的地图按一定格式和尺寸，以及按缩放级别或比例尺，切分成若干行和列的正方形区域，也即是将地图按经纬度划分为正方形(或矩形)的区域。

将地图分为多个瓦片区域，每个瓦片将输入的轨迹点和停止线数据分成3部分。具体的，按地图瓦片将输入的轨迹点和停止线数据划分为当前瓦片轨迹点、近邻瓦片轨迹点和近邻瓦片停止线。

可以理解的是，近邻瓦片一般指当前瓦片周围相邻的8个瓦片。

优选的，均衡瓦片的数据量，合并数据量少于第一预设值的瓦片为一组，并拆分数据量多于第二预设值的瓦片为多组。如果单个瓦片的轨迹点较少，则该瓦片与其他瓦片合并为1组，如果单个瓦片轨迹点较多，把该瓦片的数据分为多组。

由于输入数据量和计算时间正相关，可以根据计算时间来确定输入的计算量，一般以计算时间为1分钟的数据量作为每组数据量的参考。

其中，合并和拆分数据仅涉及当前瓦片的数据，不涉及近邻瓦片的数据。这样可以减少程序的复杂性

S102、通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；具体的，计算每个轨迹点的近邻轨迹点的角度标准差，并计算每个轨迹点和当前瓦片近邻的停止线的位置关系，标注轨迹点在停止线前方或后方；

根据近邻轨迹点的角度标准差、轨迹点在停止线前方或后方对每个轨迹点进行分类。

其中，为去除反向轨迹影响，将近邻角度映射到0度至180度范围，。

可选的，近邻角度标准差计算方法为：

X_{neighbor_heading_sd}＝min(std(heading)，std(heading+90))

其中，X_{neighbor_heading_sd}表示近邻角度标准差，heading表示近邻轨迹点的方位角，std表示求标准差的过程，min表示取最小值。

为了去除循环角度对标准差的影响，分别对方位角加90度求标准差，取其最小值为最终结果。

需要说明的是，在每个瓦片内部，计算每个轨迹点的近邻轨迹点的角度标准差，计算每个轨迹点和近邻停止线的位置关系，标注轨迹点在停止线前方或后方，并对轨迹点是否在路口进行分类。由于对瓦片内部轨迹点的计算可以独立并行处理，因此，方便分布式结构的设计，将瓦片内部计算判断过程作为独立的计算任务，通过增加一定数量的计算单元，即可实现分布式同步处理，提高数据处理效率。

优选的，采用XGBoost(极端梯度提升)或MLP(多重感知机)对每个轨迹点是否在路口内进行分类。具体的，通过如下公式表示分类过程：

Y_{in_cross}＝Classifier(X_{neighbor_heading_sd}，X_{front_stopline}，X_{back_stopline})

其中，Y_{in_cross}表示分类结果，轨迹点在路口内为1，不在路口内为0，Classifier表示分类方法，实测采用XGBoost(极端梯度提升)或MLP(多重感知机)方法效果较好。X_{neighbor_heading_sd}表示近邻角度标准差，X_{front_stopline}表示轨迹点是否在停止线前方，X_{back_stopline}表示轨迹点是否在停止线后方。

S103、对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；

对路口内轨迹点按瓦片进行扩展，对于当前路口内轨迹点所属的瓦片，可以向近邻瓦片区域扩展，如将一个包含有路口内轨迹点的瓦片，向周围环绕的8个瓦片扩展为9个瓦片，基于扩展后的瓦片，对路口内轨迹点重新分组，方便在扩展的瓦片区域中进行聚类计算，减少轨迹点数据的损失，保障计算结果的准确。

其中，若扩展后瓦片区域中的路口内轨迹点数量低于预定值，则将相邻的路口轨迹点数量低于预定值的瓦片合并。

S104、对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据。

可选的，通过基于密度的均值漂移(MeanShift)方法对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接凸多边形。

需要说明的是，对于扩展后瓦片区域的轨迹点聚类，由于各瓦片区域互不干扰(可能存在部分重叠的路口)，可以各自进行计算处理，方便采用分布式结构设计，提高数据处理效率。

通过本实施例提供的方法，通过瓦片对于输入数据分组，并对瓦片区域的轨迹点数据进行分类及聚类处理，可以实现各瓦片内部的并行计算处理，方便分布式结构的设计，以提高数据处理效率，快速生成路口地图。

在一个实施例中，如图2所示，根据轨迹点属性，生成路口范围，图中，空心点表示停止线后方轨迹点，实心点为停止线前方轨迹点，实线为停止线，虚线为最终生成的路口范围。每个点上标注的数字为近邻轨迹角度标准差。

在另一个实施例中，如图3所示，图3为本发明实施例提供的一种高精度地图中路口数据生成方法的另一流程示意图，图中S301对于输入的轨迹点和停止线进行分组后，通过S302的分布式处理过程，可以得到标注的轨迹点和Tile瓦片区域，在S303中对路口内轨迹点对应的瓦片进行扩展重新分组，得到Tile其扩展Tile区域。

在S304中，采用分布式设计，对Tile内的路口轨迹点进行聚类，最终生成路口多边形。

进一步的，对于Tile边缘重叠的部分，这些重叠的路口一般出现在Tile边缘位置，依次检查每个Tile和周边Tile的相交路口，如有相交则进行合并。即通过依次检查每个瓦片与周边瓦片的相交路口，合并瓦片中范围相交的路口。

在分布式的思路下，把路口生成的过程分解成独立的各个任务，每个任务处理的数据量和时间都可控，能够方便地根据输入数据量估算需要的计算单元。通过增加合适数量的计算单元，达到路口数据的分钟级生成的效果。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图4为本发明实施例提供的一种用于高精度地图中路口数据生成的装置的结构示意图，该装置包括：

分组模块410，用于获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；

具体的，按地图瓦片将输入的轨迹点和停止线数据划分为当前瓦片轨迹点、近邻瓦片轨迹点和近邻瓦片停止线。

可选的，所述分组模块410包括：

数据均衡单元，合并数据量少于第一预设值的瓦片为一组，并拆分数据量多于第二预设值的瓦片为多组。

判断模块420，用于通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；

可选的，所述判断模块420包括：

计算单元，用于计算每个轨迹点的近邻轨迹点的角度标准差，并计算每个轨迹点和当前瓦片近邻的停止线的位置关系，标注轨迹点在停止线前方或后方；

分类单元，根据近邻轨迹点的角度标准差、轨迹点在停止线前方或后方对每个轨迹点进行分类。

其中，通过极端梯度提升或多层感知机对每个轨迹点是否路口进行分类。

扩展模块430，用于对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；

可选的，所述扩展模块430包括：

合并单元，用于若扩展后瓦片区域中的路口内轨迹点数量低于预定值，则将相邻的路口轨迹点数量低于预定值的瓦片合并。

聚类模块440，用于对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据。

其中，所述聚类模块440包括：

聚类单元，用于通过基于密度的均值漂移方法对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接凸多边形。

优选的，所述聚类模块440还包括：

重叠合并模块，用于依次检查每个瓦片与周边瓦片的相交路口，合并瓦片中范围相交的路口。

可以理解的是，在一个实施例中，所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序执行如实施例一中步骤S101～S104，处理器执行所述计算机程序时实现高精度地图路口数据的生成。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括步骤S101～S104，所述的存储介质包括如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种高精度地图中路口数据生成方法，其特征在于，包括：

获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；

其中，按地图瓦片将输入的轨迹点和停止线数据划分为当前瓦片轨迹点、近邻瓦片轨迹点和近邻瓦片停止线；通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；

对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据；

其中，通过基于密度的均值漂移方法对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接凸多边形。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组还包括：

合并数据量少于第一预设值的瓦片为一组，并拆分数据量多于第二预设值的瓦片为多组。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内包括：

计算每个轨迹点的近邻轨迹点的角度标准差，并计算每个轨迹点和当前瓦片近邻的停止线的位置关系，标注轨迹点在停止线前方或后方；

根据近邻轨迹点的角度标准差、轨迹点在停止线前方或后方对每个轨迹点进行分类。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据近邻轨迹点的角度标准差、轨迹点在停止线前方或后方对每个轨迹点进行分类包括：

通过极端梯度提升或多层感知机对每个轨迹点是否在路口内进行分类。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组还包括：

若扩展后的瓦片区域中的路口内轨迹点数量低于预定值，则将相邻的路口轨迹点数量低于预定值的瓦片合并。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据还包括：

依次检查每个瓦片与周边瓦片的相交路口，合并瓦片中范围相交的路口。

7.一种用于高精度地图中路口数据生成的装置，其特征在于，包括：

分组模块，用于获取轨迹点和停止线数据，按地图瓦片对轨迹点和停止线数据分组；

其中，按地图瓦片将输入的轨迹点和停止线数据划分为当前瓦片轨迹点、近邻瓦片轨迹点和近邻瓦片停止线；

判断模块，用于通过计算每个轨迹点与近邻轨迹点的角度差异、每个轨迹点与近邻停止线的位置关系，判断轨迹点是否位于路口内；

扩展分组模块，用于对路口内轨迹点所属瓦片扩展后重新分组；

聚类模块，用于对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接多边形，基于路口轨迹点的外接多边形确定高精度地图中对应的路口数据；

其中，所述聚类模块包括：

聚类单元，用于通过基于密度的均值漂移方法对扩展的瓦片区域中的路口内轨迹点进行聚类，生成同类轨迹点的外接凸多边形。

8.一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述高精度地图中路口数据生成方法的步骤。

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