CN112784175A - 兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112784175A CN112784175A CN202011553841.7A CN202011553841A CN112784175A CN 112784175 A CN112784175 A CN 112784175A CN 202011553841 A CN202011553841 A CN 202011553841A CN 112784175 A CN112784175 A CN 112784175A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- determining
- interest
- interest point
- relationship
- position relation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 27
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 65
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本公开公开了兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质,涉及大数据、智能交通、信息流、计算机视觉、知识图谱技术领域。具体实现方案为:根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;根据所述兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定所述已有兴趣点与所述第二对象之间的位置关系,所述第一对象和所述第二对象为所述兴趣点素材包括的不同对象。本实施例能够为快速、准确创建新兴趣点提供准备及辅助信息。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及人工智能、智能交通、计算机视觉、知识图谱技术领域。
背景技术
POI(Point of Interest或者Point of Information,兴趣点或信息点)是地图数据中的常见的数据,可以用于表示地理位置中人们所关注的一些设施或者场所,例如,公园、商场、公交车站等。
随着城乡建设和生活水平的发展,真实地理环境中的兴趣点数量也快速增加或变更。如何在兴趣点数量快速增加的同时,为各种用户提供准确的兴趣点数据,是兴趣点相关技术发展过程中的一个重要问题。
发明内容
本公开提供了一种用于兴趣点数据处理方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的一方面,提供了一种兴趣点数据处理方法,包括:
根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;
根据兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,第一对象和第二对象为兴趣点素材包括的不同对象。
根据本公开的另一方面,提供了一种兴趣点数据处理装置,包括:
已有兴趣点确定模块,用于根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;
位置关系确定模块,用于根据兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,第一对象和第二对象为兴趣点素材包括的不同对象。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的技术能够为兴趣点创建或维护等操作提供更多准确的参考信息。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开实施例的兴趣点数据处理方法示意图;
图2是根据本公开一示例的兴趣点数据处理方法示意图;
图3是根据本公开一示例的图像素材识别示意图;
图4是根据本公开一实施例的兴趣点数据处理装置示意图;
图5是根据本公开另一实施例的兴趣点数据处理装置示意图;
图6是根据本公开又一实施例的兴趣点数据处理装置示意图;
图7是根据本公开又一实施例的兴趣点数据处理装置示意图;
图8A是根据本公开一示例的招牌角度确定示意图;
图8B是根据本公开一示例的招牌IOU投影关系示意图;
图9是根据本公开一示例的角度范围示意图;
图10是用来实现本公开实施例的兴趣点数据处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本公开实施例首先提供一种兴趣点数据处理方法,如图1所示,包括:
步骤S11:根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;
步骤S12:根据兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,第一对象和第二对象为兴趣点素材包括的不同对象。
本实施例中,兴趣点素材可以是多种兴趣点素材中的一种,比如激光雷达数据、地图数据采集车采集的图像素材、网络用户提供的素材、地图用户提供的素材等等。
兴趣点素材可以是图像或其它任意一种能够表达真实地理环境中两个对象之间的位置关系的数据。
兴趣点素材中的第一对象,可以是兴趣点素材中包含的多个能够用兴趣点表示的对象之一。
例如,第一对象可以是商场中的店铺A,可以是公交车站B、可以是某街道上的店铺C等。
再如,第一对象可以是任意一种能够用招牌在真实环境中表示其存在的对象,比如,某机构、某电影院、某餐馆等。
与第一对象对应的已有兴趣点,可以包括已经被制作为可直接起到兴趣点功能的已有兴趣点。比如,某地图应用中的已有兴趣点,或者已经完成制作、标定等必要制作过程并处于待发布状态的已有兴趣点。
第二对象,可以是兴趣点素材中包含的多个能够用兴趣点表示的对象中除了第一对象之外的其它对象。
兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,具体可以为能够明确化的对象之间的关系。比如,能够通过兴趣点素材,明确确定第一对象和第二对象是位置重叠的关系,或者能够通过兴趣点素材,明确确定第二对象在第一对象相邻的位置。
根据兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,具体可以是将第一对象与第二对象之间的位置关系,作为第一对象对应的已有兴趣点与第二对象之间的位置关系。
根据兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,具体还可以是根据第一对象与兴趣点素材中其它对象的位置关系,间接计算出第一对象与第二对象之间的位置关系。
在其它一些实施例中,第二对象也可以对应存在已有POI。第二对象对应的已有POI的位置等信息可能需要修正,在确定第一对象和第二对象的位置关系后,可根据第一对象对应的已有POI的位置等信息修正第二对象对应的已有POI。
本实施例中,能够根据兴趣点素材,确定第一对象和第二对象的关系,并根据第一对象与已有POI的对应关系,确定已有POI与第二对象的对应关系,从而在第二对象不存在已有POI的情况下,能够通过已有POI确定根据第二对象所建立的新POI的信息,比如,通过已有POI确定根据第二对象所建立的新POI的位置等,提高POI的创建效率和信息精确性。
在一种实施方式中,第二对象为与第一对象相邻的对象。
本实施例中,第二对象为与第一对象相邻的对象,包括根据兴趣点素材,能够明确确定第二对象为第一对象的相邻对象的情况。
在某些实施例中,第二对象与第一对象相邻,具体可以包括下述至少一种:第二对象与第一对象共面且相邻、第二对象与第一对象不共面但相邻、第二对象与第一对象之间的夹角为180°左右、第二对象与第一对象之间存在明显的钝角或锐角夹角。
具体例如,第二对象为与第一对象相邻的招牌、建筑物、公交车站牌等。
第一对象和第二对象相邻,也可以称为第一对象和第二对象具有临近关系。判定第一对象和第二对象是否相邻,可以通过图片识别来判断,也可以通过第一对象和第二对象之间的距离来判断。如果通过兴趣点图像素材能够明确确定第一对象和第二对象相邻,则第一对象和第二对象具有相邻关系。如果第一对象和第二对象间的间距很小,小于某个阈值,则第一对象和第二对象之间为相邻关系。
本实施例中,第二对象与第一对象相邻,互为相邻对象,从而能够确保第二对象根据第一对象所确定的信息更加准确。例如,在需要确定第二对象的位置的场景下,第二对象与第一对象相邻,则可根据第一对象对应的已有POI的位置,确定第二对象对应的新的POI的位置,具有较高达到准确性。
在一种实施方式中,已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,包括上下关系和左右关系中的一个。
本实施例中,已有兴趣点可以为招牌对应的兴趣点,第二对象可以为另一个招牌。第一对象与第二对象为上下关系时,具体可以包括第一对象与第二对象处于相同的地理坐标位置的情况,比如,第一对象和第二对象可以为同一个建筑物的两个招牌。
第一对象与第二对象为左右关系时,具体可以包括第一对象与第二对象处于同一街道上两个相邻位置、同一建筑物同一层的两个相邻位置。
如果在实际情况中,遇到根据兴趣点素材确定第一对象和第二对象处于非正上下位置、明显非同高度的左右关系,可设置相应的角度范围,对上下关系和左右关系进行划分。
本实施例中,第一对象和第二对象为上下关系或左右关系,从而,能够根据第一对象对应的兴趣点的信息较准确地确定第二对象对应的新兴趣点的信息。
在一种实施方式中,兴趣点数据处理方法还包括:
根据兴趣点素材,确定第一对象与第二对象之间的位置关系。
本实施例中,由于根据兴趣点素材,已知第一对象和第二对象之间的位置关系,因此,能够根据第一对象对应的已有兴趣点的信息,确定第二对象的位置,进而确定根据第二对象创建的新兴趣点的位置,从而简化兴趣点的创建过程、提高新的兴趣点的位置确定的准确性。
在一种实施方式中,根据兴趣点素材,确定第一对象与第二对象之间的位置关系,包括:
根据第一对象、第二对象在兴趣点素材的图像坐标轴上的投影,确定第一对象和第二对象的交并比;
根据交并比以及第一对象和第二对象的距离,确定第一对象与第二对象之间的位置关系。
在第一对象、第二对象具有相似的几何形状的情况下,可以设置垂直于第一对象或第二对象的几何形状的边的坐标轴。比如,在第一对象、第二对象为招牌的情况下,第一对象、第二对象一般情况下均为矩形,从而设置X轴平行于矩形招牌的长边、Y轴平行于矩形招牌的短边。
本实施例中,根据第一对象、第二对象在兴趣点素材的图像坐标轴上的投影,确定第一对象和第二对象的交并比,然后根据交并比确定第一对象和第二对象的位置关系,从而得到的位置关系较为准确,根据第二对象新创建的兴趣点的位置精度与第一对象对应的已有兴趣点位置精度处于同一等级。
在一种实施方式中,交并比包括根据第一对象、第二对象的X轴的投影计算的横向交并比,和根据第一对象、第二对象的Y轴的投影计算的纵向交并比;根据交并比以及第一对象和第二对象的距离,确定第一对象与第二对象之间的位置关系,包括:
在第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、横向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定第一对象与第二对象之间的位置关系为左右关系;
在第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、纵向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定第一对象与第二对象之间的位置关系为上下关系。
本实施例中,第一对象和第二对象的尺寸比例,具体可以包括第一对象和第二对象的长度比(宽度比)、高度比、面积比等中的至少一个。
在一种场景下,第一对象和第二对象均为招牌,分别代表两个不同的店铺,从而,第一对象和第二对象可以为相似的矩形。第一对象和第二对象的尺寸比例,具体可以包括矩形的第一对象和矩形的第二对象的长度比、宽度比、面积比等。
本实施例中,根据横向、纵向交并比,确定第一对象和第二对象之间的位置关系,同时参考第一对象和第二对象之间的尺寸比例、角度信息,从而能够根伟准确地确定第一对象和第二对象之间的位置关系。
在一种实施方式中,兴趣点信息处理方法还包括:
根据第一对象、第二对象构建对象组,对象组包含第一对象、第二对象以及第一对象和第二对象之间的位置关系。
本实施例中,在确定第一对象和第二对象之间的关系之后,可以根据第一对象和第二对象之间的位置关系,构建包含第一对象和第二对象的对象组,对象组还包含第一对象和第二对象之间的位置关系,从而后续根据兴趣点素材创建对应于第二对象的新兴趣点时,能够根据预先构建的对象组、第一对象对应的已有兴趣点,确定新创建的第二对象对应的新兴趣点的位置等信息,提高兴趣点创建的效率和新兴趣点信息的准确性。
本公开实施例中,在确立POI之间的位置关系之后,在POI坐标修正时,可以通过具有相邻关系的POI中的一个对另一个的位置进行修正。
在需要对POI进行更新时,比如在同一位置新增一个POI,或者采用新增的POI取代另外一个POI时,原有的POI之间的临近关系可以继续保持下去。
在导航引导方面,可以通过POI之间的位置关系,对用户进行路线引导,指引用户首先到达与目的地具有相邻位置关系的其它POI,然后到达用户目的地。
在本申请一种示例中,可以利用道路环境实采中拍摄的图像素材,依靠图像中招牌的位置关系可判断出招牌是否临近以及具体关系。具体步骤可以如图2所示:
步骤S21:图像素材招牌检测。在本步骤中,可以通过图像检测技术,找到图像素材中的POI招牌。
对实采图像素材进行招牌检测的方式,包含但不限于Faster-RCNN(快速循环卷积神经网络)、Resnet(Residual Net,残差网络)、Densenet(密集网络)、SEnet(Squeeze-and-Excitation Net,挤压活化网络)等目标检测算法。通过检测后得到图像素材中所有的招牌框,检测效果。
本示例中,图像素材检测效果可以如图3所示。
步骤S22:招牌与已有POI关联。
通过OCR识别除招牌区域内文字信息,召回拍摄图片素材的位置附近100m的已有POI,可以将OCR识别文字与已有POI的名称分别作比较,超过一定阈值的前提条件,选取相似度最大的为与图像素材中的招牌关联的已有POI。OCR招牌文字与POI名称相似度的确定,可以通过算法实现,可使用的算法包括但不限于LCS(Longest Common Subsequence,最长公共子序列)、分词与深度学习模型结合进行识别等方法。
通过步骤S23-步骤S25,计算招牌之间的关系数据。
在计算招牌之间的关系数据时,根据步骤S21中检测的图像素材中的招牌的结果,将图像素材中所有招牌进行两两排列组合,然后分别计算每组招牌在图像素材中的关系。
步骤S23:计算两个招牌中心点的相对角度,作为第一关系数据。通过第一关系数据,进而确定第一对象和第二对象的相对角度,从一个招牌的中心点指向另外一个招牌的中心点得到一个方向向量,如图8A所示,以正上方为0度,计算从0度顺时针旋转到该方向向量出的角度,记为招牌中心点相对角度board_dir。
步骤S24:计算两个招牌的投影交并比(Intersection-over-Union,IOU),作为第二关系数据。将两个招牌分别投影到图像素材的X轴和Y轴,投影如图8B中虚线对应的部分。分别计算在每个轴上同组的两个招牌的IOU,可以分别记为iou_x,iou_y。
步骤S25:判断两个招牌图形的相似,作为第三关系数据。在两个招牌图形相似的情况下,进行后续步骤S24的相关操作。
示例性的,可以设定必须同时满足以下两个条件才能判断为相似从而排除一些非常规形状的招牌:
第一个条件可以为面积比。具体的,分别计算同组的两个招牌的面积,然后使用其中较大的面积与较小的面积相除,得到的商,结果小于一定阈值,从而确定两个招牌的面积较为接近。
第二个条件可以为宽高比。具体的,两个招牌分别求出宽高比,然后使用其中较大的宽高比与较小的宽高比相除,得到的商,结果小于一定阈值,从而确定两个招牌的宽高比较为接近。
步骤S26:根据关系数据得出同组的两个招牌的位置关系(H、V)。
通过前述步骤得到的board_dir和iou_x,iou_y,进而可以得出两个招牌的相对位置关系,具体判断方法如下:
根据board_dir是否处于设定的范围进行两个招牌的相对位置关系的判断,该范围如:-30度-+30度。
当board_dir范围在-60-+30度或者150-210度内,同时iou_x的值大于一定阈值(比如0.6)时,则判断为上下关系,记为V。进一步可以用V+代表上方-60-+30度的范围内,V-代表下方+150-+210度内。
当board_dir范围在+60-+120度或者+240-+300度内,同时iou_y的值大于一定阈值(比如0.3)时,则判断为左右关系,记为H。进一步可以用H+代表右方+60-+120度的范围内,V-代表右方+240-+300度的范围内。
其他情况则属于其他位置关系。角度范围的划分方式如图9所示。
步骤S27:判断同组的两个招牌是否相邻。
根据步骤S26得出的位置关系,分两种情况进行判断:
如果关系为H,则两个招牌框的边缘最短距离board_dist满足以下条件则为临近(near),否则不临近(notnear)。
其中w1和w2分别为两个招牌框的宽度。
如果关系为V,则两个招牌框的边缘最短距离board_dist满足以下条件则为临近(near),否则不临近(notnear)。
其中h1和h2分别为两个招牌框的高度。
步骤S28:使用三元组记录具有相邻关系的招牌。
将上述步骤S25判断结果为near的招牌组,使用三元组进行记录:
(A,B,relation)。
其中A和B分别代表不同poi,relation代表B相对A的临近关系,包含4个值:H+、H-、V+、V-,分别代表右、左、上、下。relation用于表示招牌之间的位置关系。
本申请实施例还提供一种兴趣点数据处理装置,如图4所示,包括:
已有兴趣点确定模块41,用于根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;
第一位置关系确定模块42,用于根据兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,第一对象和第二对象为兴趣点素材包括的不同对象。
在一种实施方式中,第二对象为与第一对象相邻的对象。
在一种实施方式中,已有兴趣点与第二对象之间的位置关系,包括上下关系和左右关系中的一个。
在一种实施方式中,如图5所示,兴趣点数据处理装置还包括:
第二位置关系确定模块51,用于根据兴趣点素材,确定第一对象与第二对象之间的位置关系。
在一种实施方式中,如图6所示,第二位置关系确定模块包括:
交并比单元61,用于根据第一对象、第二对象在兴趣点素材的图像坐标轴上的投影,确定第一对象和第二对象的交并比;
交并比处理单元62,用于根据交并比以及第一对象和第二对象的距离,确定第一对象与第二对象之间的位置关系。
在一种实施方式中,交并比包括根据第一对象、第二对象的X轴的投影计算的横向交并比,和根据第一对象、第二对象的Y轴的投影计算的纵向交并比;交并比处理单元还用于:
在第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、横向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定第一对象与第二对象之间的位置关系为左右关系;
在第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、纵向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定第一对象与第二对象之间的位置关系为上下关系。
在一种实施方式中,如图7所示,兴趣点数据处理装置还包括:
构建模块71,用于根据第一对象、第二对象构建对象组,对象组包含第一对象、第二对象以及第一对象和第二对象之间的位置关系。
本公开实施例各数据处理装置中的各单元、模块或子模块的功能可以参见上述数据处理方法实施例中的对应描述,在此不再赘述。
本公开实施例可以应用于人工智能、智能交通、计算机视觉、知识图谱等多种技术领域。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图10示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备100的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或要求的本公开的实现。
如图10所示,设备100包括计算单元101,其可以根据存储在只读存储器(ROM)102中的计算机程序或者从存储单元108加载到随机访问存储器(RAM)103中的计算机程序来执行各种适当的动作和处理。在RAM 103中,还可存储设备100操作所需的各种程序和数据。计算单元101、ROM 102以及RAM 103通过总线104彼此相连。输入输出(I/O)接口105也连接至总线104。
设备100中的多个部件连接至I/O接口105,包括:输入单元106,例如键盘、鼠标等;输出单元107,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元108,例如磁盘、光盘等;以及通信单元109,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元109允许设备100通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元101可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元101的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元101执行上文所描述的各个方法和处理,例如兴趣点数据处理方法。例如,在一些实施例中,兴趣点数据处理方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元108。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 102和/或通信单元109而被载入和/或安装到设备100上。当计算机程序加载到RAM 103并由计算单元101执行时,可以执行上文描述的兴趣点数据处理方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元101可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行兴趣点数据处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (17)
1.一种兴趣点数据处理方法,包括:
根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;
根据所述兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定所述已有兴趣点与所述第二对象之间的位置关系,所述第一对象和所述第二对象为所述兴趣点素材包括的不同对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第二对象为与所述第一对象相邻的对象。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述已有兴趣点与所述第二对象之间的位置关系,包括上下关系和左右关系中的一个。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述方法还包括:
根据所述兴趣点素材,确定所述第一对象与第二对象之间的位置关系。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,根据所述兴趣点素材,确定所述第一对象与第二对象之间的位置关系,包括:
根据所述第一对象、所述第二对象在所述兴趣点素材的图像坐标轴上的投影,确定所述第一对象和所述第二对象的交并比;
根据所述交并比以及所述第一对象和所述第二对象的距离,确定所述第一对象与所述第二对象之间的位置关系。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述交并比包括根据第一对象、第二对象的X轴的投影计算的横向交并比,和根据第一对象、第二对象的Y轴的投影计算的纵向交并比;所述根据所述交并比以及所述第一对象和所述第二对象的距离,确定所述第一对象与第二对象之间的位置关系,包括:
在所述第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、横向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定所述第一对象与所述第二对象之间的位置关系为左右关系;
在所述第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、纵向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定所述第一对象与所述第二对象之间的位置关系为上下关系。
7.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法,其中,还包括:
根据所述第一对象、第二对象构建对象组,所述对象组包含所述第一对象、所述第二对象以及所述第一对象和所述第二对象之间的位置关系。
8.一种兴趣点数据处理装置,包括:
已有兴趣点确定模块,用于根据兴趣点素材中的第一对象,确定与第一对象对应的已有兴趣点;
第一位置关系确定模块,用于根据所述兴趣点素材中的第一对象与第二对象之间的位置关系,确定所述已有兴趣点与所述第二对象之间的位置关系,所述第一对象和所述第二对象为所述兴趣点素材包括的不同对象。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述第二对象为与所述第一对象相邻的对象。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述已有兴趣点与所述第二对象之间的位置关系,包括上下关系和左右关系中的一个。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述装置还包括:
第二位置关系确定模块,用于根据所述兴趣点素材,确定所述第一对象与第二对象之间的位置关系。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述第二位置关系确定模块包括:
交并比单元,用于根据所述第一对象、所述第二对象在所述兴趣点素材的图像坐标轴上的投影,确定所述第一对象和所述第二对象的交并比;
交并比处理单元,用于根据所述交并比以及所述第一对象和所述第二对象的距离,确定所述第一对象与所述第二对象之间的位置关系。
13.根据权利要求12所述的装置,其中,所述交并比包括根据第一对象、第二对象的X轴的投影计算的横向交并比,和根据第一对象、第二对象的Y轴的投影计算的纵向交并比;所述交并比处理单元还用于:
在所述第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、横向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定所述第一对象与所述第二对象之间的位置关系为左右关系;
在所述第一对象和第二对象的尺寸比例、角度、纵向交并比、边缘距离满足设定的第一条件的情况下,确定所述第一对象与所述第二对象之间的位置关系为上下关系。
14.根据权利要求8-13中任意一项所述的装置,其中,所述装置还包括:
构建模块,用于根据所述第一对象、第二对象构建对象组,所述对象组包含所述第一对象、所述第二对象以及所述第一对象和所述第二对象之间的位置关系。
15.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011553841.7A CN112784175B (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011553841.7A CN112784175B (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112784175A true CN112784175A (zh) | 2021-05-11 |
CN112784175B CN112784175B (zh) | 2023-12-01 |
Family
ID=75752223
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011553841.7A Active CN112784175B (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112784175B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113704538A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-26 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN116383326A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-07-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 兴趣点数据的位置信息更新方法、装置和计算机设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104776842A (zh) * | 2014-01-15 | 2015-07-15 | 中国移动通信集团辽宁有限公司 | 一种获取兴趣点位置信息的方法及装置 |
CN108897824A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-27 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 兴趣点空间拓扑关系构建方法、装置及存储介质 |
CN109543680A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-03-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 兴趣点的位置确定方法、装置设备和介质 |
CN110555432A (zh) * | 2018-06-04 | 2019-12-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种兴趣点处理方法、装置、设备和介质 |
WO2020119167A1 (zh) * | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 数据处理方法、装置、系统和介质 |
CN111833253A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 兴趣点空间拓扑构建方法和装置、计算机系统和介质 |
-
2020
- 2020-12-24 CN CN202011553841.7A patent/CN112784175B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104776842A (zh) * | 2014-01-15 | 2015-07-15 | 中国移动通信集团辽宁有限公司 | 一种获取兴趣点位置信息的方法及装置 |
CN110555432A (zh) * | 2018-06-04 | 2019-12-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种兴趣点处理方法、装置、设备和介质 |
CN108897824A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-27 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 兴趣点空间拓扑关系构建方法、装置及存储介质 |
CN109543680A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-03-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 兴趣点的位置确定方法、装置设备和介质 |
WO2020119167A1 (zh) * | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 数据处理方法、装置、系统和介质 |
CN111833253A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 兴趣点空间拓扑构建方法和装置、计算机系统和介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
曹青 等: "一种基于行人位置描述的道路模拟表达方法", 地理与地理信息科学, vol. 33, no. 6 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113704538A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-26 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN116383326A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-07-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 兴趣点数据的位置信息更新方法、装置和计算机设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112784175B (zh) | 2023-12-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112784175B (zh) | 兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112558072B (zh) | 车辆定位方法、装置、系统、电子设备及存储介质 | |
CN113483771B (zh) | 实景地图的生成方法、装置及系统 | |
CN112509126B (zh) | 三维物体检测的方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113205041A (zh) | 结构化信息提取方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113298910A (zh) | 生成交通标志线地图的方法、设备和存储介质 | |
CN113742440A (zh) | 道路图像数据处理方法、装置、电子设备及云计算平台 | |
CN112906946A (zh) | 道路信息提示方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
CN112651393B (zh) | 兴趣点数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114202625B (zh) | 路肩线的提取方法、装置及电子设备 | |
CN113450794B (zh) | 导航播报的检测方法、装置、电子设备和介质 | |
CN114140813A (zh) | 高精地图标注方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115578431A (zh) | 图像深度处理方法、装置、电子设备及介质 | |
CN115797961A (zh) | 车道线变更检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114064745A (zh) | 一种确定交通提示距离的方法、装置及电子设备 | |
CN114036247A (zh) | 高精地图数据关联方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114373051A (zh) | 地图更新方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113587937A (zh) | 车辆的定位方法、装置、电子设备和存储介质 | |
EP4024348A2 (en) | Method and device for determining boundary points of bottom surface of vehicle, roadside device and cloud control platform | |
CN115797585B (zh) | 一种停车场地图生成方法及装置 | |
CN114155508B (zh) | 一种道路变化检测方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN113536025B (zh) | 兴趣点的招牌朝向确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113901342B (zh) | 一种路网数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114863285B (zh) | 识别目标道路的方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN114549644A (zh) | 一种数据标注方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |