CN113074749B - 一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质 - Google Patents
一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113074749B CN113074749B CN202110630282.3A CN202110630282A CN113074749B CN 113074749 B CN113074749 B CN 113074749B CN 202110630282 A CN202110630282 A CN 202110630282A CN 113074749 B CN113074749 B CN 113074749B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- road
- image
- point
- forbidden
- position point
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 241001156002 Anthonomus pomorum Species 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
- G01C21/3492—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
- G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明提供了一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质，该方法包括监测到车辆转弯时，启动所述车辆的图像采集设备以采集所述车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像；识别所述至少一张图像；当从所述至少一张图像中识别到所述实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于所述至少一张图像得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与所述禁行标识对应的道路并标识为禁行道路；将所述禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况。基于本发明提供的技术方案，基于车辆即可获得导航未知的禁行道路并将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况，方式简便且时效性强。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，特别是涉及一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质。
背景技术
随着人们生活水平的提高，驾驶车辆出行已经成为人们的主要交通方式之一。如今，驾驶员主要通过车载导航规划行驶路径和获知路况信息，但目前车载导航上的路况信息主要依靠人工采集，人工采集方式需要大量人员参与，耗费大量人力财力物力，并且不能保证获取所获取路况信息的实时性，如何快速获取路况信息避免用户多走冤枉路是当前亟需解决的问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的路况检测和更新方法、电子设备和计算机存储介质。
根据本发明的一个方面，提供了一种路况检测和更新方法，其包括：
监测到车辆转弯时，启动所述车辆的图像采集设备以采集所述车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像；
识别所述至少一张图像；
当从所述至少一张图像中识别到所述实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于所述至少一张图像得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与所述禁行标识对应的道路并标识为禁行道路；
将所述禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况。
可选地，当监测到所述车辆的方向盘转向角度超过预设角度时，确定所述车辆转弯。
可选地，所述识别所述至少一张图像包括：
利用图像清晰度评价函数计算所述至少一张图像的清晰度；
提取出清晰度超过预设清晰度值的至少一张图像作为第一图像；
识别所述第一图像。
可选地，所述基于所述至少一张图像得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，包括：
从所述至少一张图像中提取出第一目标图像，所述第一目标图像为出现禁行标识且采集时间最早的图像；
取所述第一目标图像中所述禁行标识至所述第一目标图像的底边中点的连线与所述第一目标图像中过其底边中点的中轴线间的第一夹角；
将所述第一夹角转换为第二夹角，所述第二夹角为导航信息中所述禁行标识对应的位置点至导航信息中车辆位置点的连线与导航信息中过车辆位置点的道路中轴线间的夹角；
将第二夹角对应的区域判定为导航信息中所述禁行标识所在的位置区域。
可选地，所述将所述第一夹角转换为第二夹角，包括：
取所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点间的第一图像距离；
将所述第一图像距离转换为第一导航距离，所述第一导航距离为所述导航信息中所述禁行标识对应的位置点与实际转弯点对应的位置点间的距离；
根据所述第一导航距离和所述第一夹角得到所述第二夹角。
可选地，所述得出导航信息中与所述禁行标识对应的道路，包括：
当车辆进行非导航指示的转弯时；在导航信息中，将所述禁行标识所在的位置区域中距离所述车辆最近的道路判定为与所述禁行标识对应的道路；或者，
当车辆进行导航指示的转弯时；在导航信息中，将所述禁行标识所在的位置区域中的导航道路判定为与所述禁行标识对应的道路。
可选地，所述基于所述至少一张图像得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与禁行标识对应的道路并标识为禁行道路，包括：
从所述至少一张图像中提取出第一目标图像，所述第一目标图像为出现禁行标识且采集时间最早的图像；
获取所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点的第一相对位置关系，根据所述第一相对位置关系在导航信息中构建出所述禁行标识对应的第一位置点和第二位置点，其中，所述第一相对位置关系包括所述第一目标图像中所述禁行标识至所述第一目标图像的底边中点的连线与所述第一目标图像中过其底边中点的中轴线间的第一夹角和所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点间的第一图像距离；
根据所述第一相对位置关系分别计算导航信息中所述第一位置点和所述第二位置点与所述车辆位置点间的第二相对位置关系和第三相对位置关系，其中，所述第二相对位置关系包括所述第一位置点与所述车辆位置点间的第二导航距离和所述第一位置点与所述车辆位置点间的连线和过所述车辆位置点的道路中轴线间的第三夹角，所述第三相对位置关系包括所述第二位置点与所述车辆位置点间的第三导航距离和所述第二位置点与所述车辆位置点间的连线和过所述车辆位置点的道路中轴线间的第四夹角；
根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系在导航信息中以所述车辆位置点为基准构建所述禁行标识所在的位置区域，并将所述禁行标识所在的位置区域对应的道路标识为禁行道路。
可选地，所述根据所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点的第一相对位置关系在导航信息中构建出所述禁行标识对应的第一位置点和第二位置点，包括：
获取原行驶道路的路宽和车宽；
根据所述路宽和所述车宽在导航信息中所述车辆位置点的左右两侧构建出所述实际转弯点对应的第一边界位置点和第二边界位置点；
将所述第一图像距离转换为第一导航距离；
在导航信息中，分别以所述第一边界位置点和所述第二边界位置点为基准，根据所述第一导航距离和所述第一夹角构建出所述禁行标识对应的第一位置点和第二位置点。
可选地，所述根据所述第一相对位置关系分别计算导航信息中所述第一位置点和所述第二位置点与所述车辆位置点间的第二相对位置关系和第三相对位置关系，包括：
在导航信息中，以所述第一边界位置点为基准，根据所述第一导航距离和所述第一夹角计算所述第一位置点与所述车辆位置点间的第二相对位置关系；以及
以所述第二边界位置点为基准，根据所述第一导航距离和所述第一夹角计算所述第二位置点与所述车辆位置点间的第三相对位置关系。
可选地，所述根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系在导航信息中以所述车辆位置点为基准构建所述禁行标识所在的位置区域，包括：
在导航信息中，以所述车辆位置点为圆心，分别以所述第二导航距离和所述第三导航距离为半径构建得到第一区域和第二区域，所述第一区域和所述第二区域的相差部分为第三区域；
以过车辆位置点的道路中轴线为基准，分别基于所述第三夹角和所述第四夹角从所述车辆位置点引出第一区域划分线和第二区域划分线，所述第一区域划分线和所述第二区域划分线在所述第三区域上划分出的区域为所述禁行标识所在的位置区域。
可选地，识别所述至少一张图像后，所述方法还包括：
若所述至少一张图像中未出现所述禁行标识，则从所述至少一张图像中提取出第二目标图像，所述第二目标图像为车辆转弯时所述图像采集设备采集的时间最早的图像；
识别所述第二目标图像；
若所述第二目标图像中导航的推荐道路不存在道路元素，判定该推荐道路为禁行道路，上报至导航服务器以更新路况。
可选地，所述识别第二目标图像，包括：
在导航信息中导航的推荐道路的道路中轴线上任选一点作为目标点；
获取导航信息中车辆位置点和所述目标点间的第四相对位置关系，所述第四相对位置关系包括所述车辆位置点与所述目标点间的第四导航距离和所述车辆位置点与所述目标点间的连线与过车辆位置点的道路中轴线间的第五夹角；
根据所述第四相对位置关系计算导航信息中所述实际转弯点对应的第一边界位置点和第二边界位置点分别与所述目标点间的第五相对位置关系和第六相对位置关系，所述第五相对位置关系包括所述第一边界位置点与所述目标点间的第五导航距离和所述第一边界位置点与所述目标点间的连线与过第一边界位置点且平行原行驶道路的道路中轴线的直线间的第六夹角，所述第六相对位置关系包括所述第二边界位置点与所述目标点间的第六导航距离和所述第二边界位置点与目标点间的连线与过所述第二边界位置点且平行原行驶道路的道路中轴线的直线间的第七夹角；
根据所述第五相对位置关系和所述第六相对位置关系在所述第二目标图像中构建出所述推荐道路所在的位置区域；
识别所述第二目标图像中所述推荐道路所在的位置区域是否存在道路元素；
若不存在，则判定所述推荐道路为禁行道路。
可选地，所述根据所述第五相对位置关系和所述第六相对位置关系在所述第二目标图像中构建出所述推荐道路所在的位置区域，包括：
分别将所述第五导航距离和所述第六导航距离转换为第二图像距离和第三图像距离；
以所述第二目标图像的底边中点为圆心，分别以所述第二图像距离和所述第三图像距离为半径构建得到第四区域和第五区域，所述第四区域和所述第五区域的相差部分为第六区域；
以穿过所述第二目标图像的底边中点的中轴线为基准，基于所述第六夹角和所述第七夹角从所述第二目标图像的底边中点引出第三区域划分线和第四区域划分线，所述第三区域划分线和所述第四区域划分线在所述第六区域上划分出的区域为所述推荐道路所在的位置区域。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种电子设备，其包括：
处理器；
存储有计算机程序的存储器；
当所述计算机程序被所述处理器运行时，导致所述电子设备执行如上述任一项所述的方法。
根据本发明的又一个方面，还提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代读码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如上述任一项所述的方法。
本发明中，在监测到车辆转弯后即启动车辆的图像采集设备以采集车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像，之后对至少一张图像进行识别。当从至少一张图像中识别到车辆的实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于至少一张图像得到导航信息中禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与禁行标识对应的道路并标识为禁行道路，将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况。基于本发明技术方案，基于车辆即可获得导航未知的禁行道路并将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况，方式简便且时效性强。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本发明一个实施例的路况检测和更新方法的示意性流程图；
图2是根据本发明一个优选实施例的导航信息的示意图；
图3是根据本发明另一个优选实施例的导航信息的示意性；
图4是根据本发明再一个优选实施例的导航信息的示意图；
图5是根据本发明一个优选实施例的第二目标图像的示意性；
图6是根据本发明一个实施例的电子设备的示意性结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决上述问题，本发明提出了一种路况检测和更新方法，图1是根据本发明一个实施例的路况检测和更新方法的示意性流程图。参见图1所示，该方法可以至少包括如下步骤。
步骤S102：监测到车辆转弯时，启动车辆的图像采集设备以采集车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像；
步骤S104：识别至少一张图像；
步骤S106：当从至少一张图像中识别到实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于至少一张图像得到导航信息中禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与禁行标识对应的道路并标识为禁行道路；
步骤S108：将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况。具体的，这里更新路况为更新地图信息，地图信息为导航地图信息或高精地图信息。
本发明实施例在监测到车辆转弯后即启动车辆的图像采集设备以采集车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像，之后对至少一张图像进行识别。当从至少一张图像中识别到车辆的实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于至少一张图像得到导航信息中禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与禁行标识对应的道路并标识为禁行道路，将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况。基于本发明提供的技术方案，基于车辆即可获得导航未知的禁行道路并将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况，方式简便且时效性强。
步骤S102中提到的图像采集设备可为设置在车内后视镜的背面即朝向挡风玻璃的一侧的图像采集设备，图像采集设备可为摄像头，在监测到车辆转弯时，可至少启动图像采集设备3秒，以采集车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像。
在本发明一个实施例中，当监测到车辆的方向盘转向角度超过预设角度时，则确定车辆转弯。
可选地，预设角度a介于35-45°间。路口前禁止变道标准为：繁忙路口最短300米、空旷路口最短50米。《城市规划定额指标暂行规定》：一级道路（路面宽40-70米，中间设置隔离带，单向道路最宽35米），二级道路（路面宽30-60米，中间设置隔离带，单向道路最宽30米），三级道路（路面宽20-40米，中间设隔置离带是可选项，单向道路最宽40米），四级道路（双向车道，道路宽7.5米）。为了避免将车辆小幅度变换车道识别为车辆进行非导航指示下的转弯，按照限制变道线50米，单向道路40米的极端变道情况计算得到的预设角度a=tg40/50=39°，因此，预设角度a优选39°。
导航信息可以包括地图信息和导航指示信息，地图信息可以是导航地图信息和高精地图信息。
在本发明一个优选实施例中，对于上文步骤S104中提到的识别至少一张图像，具体地，可利用图像清晰度评价函数计算至少一张图像的清晰度，然后提取出清晰度超过预设清晰度值的至少一张图像作为第一图像，识别第一图像。
其中，图像清晰度评价函数可以为Brenner 梯度函数、Tenengrad评价函数、Laplacian 梯度函数等。
Brenner 梯度函数如下：
式中，f为图像，f(x,y)为图像f的像素点(x,y)的灰度值，f(x+2,y)为图像f的像素点(x+2,y)的灰度值。
Tenengrad评价函数、Laplacian 梯度函数为本领域在计算图像清晰度时常采用的函数，在此不再对其做详细介绍。
第一图像为清晰度超过预设清晰度值的图像，从而可使得到的识别结果更加准确。
接下来，当从至少一张图像中识别到实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，在本发明一个优选实施例中，对于步骤S106中提到的基于至少一张图像得到导航信息中禁行标识所在的位置区域，具体地，首先从至少一张图像中提取出第一目标图像。其中，第一目标图像为出现禁行标识且采集时间最早的图像，并且，第一目标图像为靠近图像采集设备靠近车辆的实际转弯点处采集的图像，基于第一目标图像可使得到的导航信息中禁行标识所在的位置区域更加准确。可选地，第一目标图像还是清晰度超过预设清晰度值的图像，这样便于之后从其中提取信息。
然后，取第一目标图像中禁行标识至第一目标图像的底边中点的连线与第一目标图像中过其底边中点的中轴线间的第一夹角，将第一夹角转换为第二夹角，第二夹角为导航信息中禁行标识对应的位置点至导航信息中车辆位置点的连线与导航信息中过车辆位置点的道路中轴线之间的夹角，将第二夹角对应的区域判定为导航信息中禁行标识所在的位置区域。
其中，将第一夹角转换为第二夹角，具体地，可以取第一目标图像中禁行标识与第一目标图像的底边中点间的第一图像距离，将第一图像距离转换为第一导航距离，第一导航距离为导航信息中禁行标识对应的位置点与实际转弯点对应的位置点间的距离。之后根据第一导航距离和第一夹角可得到第二夹角。
其中，第一图像距离可以是第一目标图像中禁行标识的中心点与第一目标图像的底边中点间的距离。
可选地，按照曼哈顿距离转换公式可将第一图像距离转换为第一导航距离，并且，利用曼哈顿距离转换公式进行距离转换为本领域常采用的方式，因此，在此不再对其详细描述。
车辆转弯时，导航信息中会存在相应的车辆位置点，车辆位置点位于原行驶道路的道路中轴线上，车辆位置点为导航信息中车辆的转弯点。但在实际行驶过程中，车辆可能靠道路左侧或右侧行驶，因此实际上，车辆的实际转弯点在导航信息中对应的位置点是在过车辆位置点且垂直于原行驶道路的道路中轴线的直线上，根据原行驶道路的路宽和车宽可在导航信息中可确定出实际转弯点对应的位置范围，相应地，可在导航信息中过车辆位置点且垂直于原行驶道路的中轴线的直线上车辆位置点的左右两侧构建出实际转弯点对应的第一边界位置点和第二边界位置点。
可选地，对于原行驶道路的路宽的获取，若第一目标图像中包含明显的道路线，则可直接提取路宽，而若第一目标图像中不包含道路线或道路线不明显，则可按照双车道宽7.5m，单车道L宽3.75m确定原行驶道路的路宽。
得到实际转弯点在导航信息中对应的第一边界位置点和第二边界位置点后，相应地，可根据第一边界位置点和第二边界位置点在导航信息中构建出禁行标识对应的第一位置点和第二位置点，具体地，在导航信息中，以第一边界位置点为基准，根据第一导航距离和第一夹角可构建出禁行标识对应的第一位置点；以第二边界位置点为基准，根据第一导航距离和第一夹角可构建出禁行标识对应的第二位置点。
第二夹角可包括第三夹角和第四夹角，第三夹角是在导航信息中以第一位置点为基准，根据第一导航距离和第一夹角计算得到的；第四夹角是在导航信息中以第二位置点为基准，根据第一导航距离和第一夹角计算得到的。
得到第三夹角和第四夹角后，从而可将第三夹角和第四夹角对应的区域判定为导航信息中禁行标识所在的位置区域。
图2是根据本发明一个优选实施例的导航信息的示意图。参见图2所示，根据车辆位置点A、路宽L及车宽J可在导航信息中确定实际转弯点对应的第一边界位置点C1和第二边界位置点C2，第一边界位置点C1和第二边界位置点C2位于车辆位置点A的两侧，分别距离车辆位置点L-J/2。
分别以第一边界位置点C1和第二边界位置点C2为基准，根据第一导航距离S1和第一夹角P1可在导航信息中构建出禁行标识对应的第一位置点D1和第二位置点D2。
以第一位置点D1为基准，根据第一导航距离S1和第一夹角P1计算得到第三夹角
P3，
；以第二位置点D2为基准，根据第一导航距离S1和第
一夹角P1计算得到第四夹角P4，
。
另外，以第一位置点D1为基准，根据第一导航距离S1和第一夹角P1还可计算得到
导航信息中第一位置点D1和车辆位置点A间的第二导航距离S2，
；以第
二位置点D2为基准，根据第一导航距离S1和第一夹角P1还可计算得到导航信息中第二位置
点D2与车辆位置点A间的第三导航距离S3，
。
在本实施例中，对于上文步骤S106提到的得出导航信息中与禁行标识对应的道路，可以包括：当车辆进行非导航指示的转弯时；在导航信息中，将禁行标识所在的位置区域中距离车辆最近的道路判定为与禁行标识对应的道路；或者，当车辆进行导航指示的转弯时；在导航信息中，将禁行标识所在的位置区域中的导航道路判定为与禁行标识对应的道路。
在本发明另一个优选实施例中，对于步骤S106提到的基于至少一张图像得到导航信息中禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与禁行标识对应的道路并标识为禁行道路，可以包括：从至少一张图像中提取出第一目标图像，第一目标图像为出现禁行标识且采集时间最早的图像；获取第一目标图像中禁行标识与第一目标图像的底边中点的第一相对位置关系，根据第一相对位置关系在导航信息中构建出禁行标识对应的第一位置点和第二位置点，其中，第一相对位置关系包括第一目标图像中禁行标识至第一目标图像的底边中点的连线与第一目标图像中过其底边中点的中轴线间的第一夹角和第一目标图像中禁行标识与第一目标图像的底边中点间的第一图像距离；根据第一相对位置关系分别计算导航信息中第一位置点和第二位置点与车辆位置点间的第二相对位置关系和第三相对位置关系，其中，第二相对位置关系包括第一位置点与车辆位置点间的第二导航距离和第一位置点与车辆位置点间的连线和过车辆位置点的道路中轴线间的第三夹角，第三相对位置关系包括第二位置点与车辆位置点间的第三导航距离和第二位置点与车辆位置点间的连线和过车辆位置点的道路中轴线间的第四夹角；根据第二相对位置关系和第三相对位置关系在导航信息中以车辆位置点为基准构建禁行标识所在的位置区域，将禁行标识所在的位置区域对应的道路标识为禁行道路。
其中，关于具体如何根据第一相对位置关系在导航信息中构建出禁行标识对应的第一位置点和第二位置点以及根据第一相对位置关系计算导航信息中第一位置点和第二位置点分别与车辆位置点间的第二相对位置关系和第三相对位置关系已在前文中详细描述过，此处不再赘述。
图3是根据本发明另一个优选实施例的导航信息的示意性。参见图3所示，本实施例中，对于根据第二相对位置关系和第三相对位置关系在导航信息中以车辆位置点为基准构建禁行标识所在的位置区域，可以包括：在导航信息中，以车辆位置点A为圆心，分别以第二导航距离S2和第三导航距离S3为半径构建得到第一区域B1和第二区域B2，第一区域B1和第二区域B2的相差部分为第三区域B3；以过车辆位置点A的道路中轴线为基准，分别基于第三夹角P3和第四夹角P4从车辆位置点A引出第一区域划分线n1和第二区域划分线n2，第一区域划分线n1和第二区域划分线n2在第三区域B3上划分出的区域为禁行标识所在的位置区域B4。
另外，设置禁行标识的道路一般是早晚禁行或临时施工的道路，因此，在导航信息中标识出禁行道路后，将禁行道路和禁行道路为临时禁行的消息一并上报至服务器，以便导航服务器更加精准地更新路况信息。
在本发明再一个优选实施例中，识别至少一张图像后，该方法还包括：若至少一张图像中未出现禁行标识，则从至少一张图像中提取出第二目标图像，第二目标图像为车辆转弯时图像采集设备采集的时间最早的图像；识别第二目标图像；若第二目标图像中导航的推荐道路不存在道路元素，判定该推荐道路为禁行道路，上报至导航服务器以更新路况。其中，道路元素可为水泥路、柏油路、桥梁等元素。
本实施例在识别到至少一张图像中未出现禁行标识后，则从至少一张图像中提取出第二目标图像，第二目标图像为车辆转弯时图像采集设备采集的时间最早的图像；之后识别第二目标图像；若第二目标图像中导航的推荐道路不存在道路元素，判定该推荐道路为禁行道路，上报至导航服务器以更新路况，从而可将未设置禁行标识的禁行道路上报至导航服务器，以便导航服务器更加精准地更新路况信息。
本实施例中，识别第二目标图像可以包括：在导航信息中导航的推荐道路的道路中轴线上任选一点作为目标点；获取导航信息中车辆位置点和目标点间的第四相对位置关系，第四相对位置关系包括车辆位置点与目标点间的第四导航距离和车辆位置点与目标点间的连线与过车辆位置点的道路中轴线间的第五夹角；根据第四相对位置关系计算导航信息中实际转弯点对应的第一边界位置点和第二边界位置点分别与目标点间的第五相对位置关系和第六相对位置关系，第五相对位置关系包括第一边界位置点与目标点间的第五导航距离和第一边界位置点与目标点间的连线与过第一边界位置点且平行原行驶道路的道路中轴线的直线间的第六夹角，第六相对位置关系包括第二边界位置点与目标点间的第六导航距离和第二边界位置点与目标点间的连线与过第二边界位置点且平行原行驶道路的道路中轴线的直线间的第七夹角；根据第五相对位置关系和第六相对位置关系在第二目标图像中构建出导航道路所在的位置区域；识别第二目标图像中导航道路所在的位置区域是否存在道路元素；若不存在，则判定推荐道路为禁行道路。
图4是根据本发明再一个优选实施例的导航信息的示意图，参见图4所示，根据目
标点M和车辆位置点A间的第四导航距离S4、第五夹角P5可计算出第一边界位置点C1和目标
点M间的第五导航距离为S5和第六夹角P6；根据第四导航距离S4、第五夹角P5可计算出第二
边界位置点C2和目标点M间的第六导航距离为S6和第七夹角P7，具体地，
、
、
、
。
图5是根据本发明一个优选实施例的第二目标图像的示意性，参见图5所示，本实施例中，根据第五相对位置关系和第六相对位置关系在第二目标图像中构建出导航道路所在的位置区域，可以包括：分别将第五导航距离S5和第六导航距离S6转换为第二图像距离和第三图像距离；以第二目标图像的底边中点G为圆心，分别以第二图像距离和第三图像距离为半径构建得到第四区域B5和第五区域B6，第四区域B5和第五区域B6的相差部分为第六区域B7；以穿过第二目标图像的底边中点G的中轴线为基准，基于第六夹角P6和第七夹角P7从第二目标图像的底边中点G引出第三区域划分线n3和第四区域划分线n4，第三区域划分线n3和第四区域划分线n4在第六区域B7上划分出的区域为推荐道路所在的位置区域B8。
另外，若确定导航的推荐道路为禁行道路，则将推荐道路为永久禁行的消息一并上报至导航服务器。
基于同一发明构思，本发明还提出一种电子设备600，图6是根据本发明一个实施例的电子设备的示意性结构框图。参见图6所示，电子设备600包括处理器610和存储有计算机程序621的存储器620；当计算机程序621被处理器610运行时，导致电子设备600执行如上述任一实施例中的方法。
进一步的，该电子设备600为一种车载电子设备、或边缘服务器、或云端服务器。
进一步的，车载电子设备具体可以为一种驾驶脑，或车机、DHU（娱乐主机和仪表的集成机器）、IHU（Infotainment Head Unit，信息娱乐主机）、IVI（In-VehicleInfotainment，车载信息娱乐系统）或任意一种车载信息交互终端。
基于同一发明构思，本发明还提出了一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代读码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如上述任一实施例中的方法。
本发明提供了一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质，本发明在在监测到车辆转弯后即启动车辆的图像采集设备以采集车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像，之后对至少一张图像进行识别。当从至少一张图像中识别到车辆的实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于至少一张图像得到导航信息中禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与禁行标识对应的道路并标识为禁行道路，将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况。基于本发明技术方案，基于车辆即可获得导航未知的禁行道路并将禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况，方式简便且时效性强。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，为简洁起见，在此不另赘述。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以物理上相互独立，也可以两个或两个以上功能单元集成在一起，还可以全部功能单元都集成在一个处理单元中。上述集成的功能单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件或者固件的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：所述集成的功能单元如果以软件的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，其包括若干指令，用以使得一台计算设备（例如个人计算机，服务器，或者网络设备等）在运行所述指令时执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM），磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，实现前述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件（诸如个人计算机，服务器，或者网络设备等的计算设备）来完成，所述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质中，当所述程序指令被计算设备的处理器执行时，所述计算设备执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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：在本发明的精神和原则之内，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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脱离本发明的保护范围。
Claims (15)
1.一种路况检测和更新方法，包括：
监测到车辆转弯时，启动所述车辆的图像采集设备以采集所述车辆的实际转弯点所在的第一范围内环境的至少一张图像；
识别所述至少一张图像；
当从所述至少一张图像中识别到所述实际转弯点所在的第一范围内存在禁行标识时，则基于所述至少一张图像得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，得出导航信息中与所述禁行标识对应的道路并标识为禁行道路；
将所述禁行道路的信息上报至导航服务器以更新路况；
其中，所述基于所述至少一张图像得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，包括：
从所述至少一张图像中提取出第一目标图像，所述第一目标图像为出现禁行标识且采集时间最早的图像；
获取所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点的第一相对位置关系，根据所述第一相对位置关系在导航信息中构建出所述禁行标识对应的第一位置点和第二位置点，其中，所述第一相对位置关系包括所述第一目标图像中所述禁行标识至所述第一目标图像的底边中点的连线与所述第一目标图像中过其底边中点的中轴线间的第一夹角和所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点间的第一图像距离；
根据所述第一相对位置关系分别计算导航信息中所述第一位置点和所述第二位置点与所述车辆位置点间的第二相对位置关系和第三相对位置关系，其中，所述第二相对位置关系包括所述第一位置点与所述车辆位置点间的第二导航距离和所述第一位置点与所述车辆位置点间的连线和过所述车辆位置点的道路中轴线间的第三夹角，所述第三相对位置关系包括所述第二位置点与所述车辆位置点间的第三导航距离和所述第二位置点与所述车辆位置点间的连线和过所述车辆位置点的道路中轴线间的第四夹角；
根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当监测到所述车辆的方向盘转向角度超过预设角度时，确定所述车辆转弯。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述至少一张图像包括：
利用图像清晰度评价函数计算所述至少一张图像的清晰度；
提取出清晰度超过预设清晰度值的至少一张图像作为第一图像；
识别所述第一图像。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，包括：
将所述第三夹角和所述第四夹角对应的区域判定为导航信息中所述禁行标识所在的位置区域。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得出导航信息中与所述禁行标识对应的道路，包括：
当车辆进行非导航指示的转弯时；在导航信息中，将所述禁行标识所在的位置区域中距离所述车辆最近的道路判定为与所述禁行标识对应的道路；或者，
当车辆进行导航指示的转弯时；在导航信息中，将所述禁行标识所在的位置区域中的导航道路判定为与所述禁行标识对应的道路。
6.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系得到导航信息中所述禁行标识所在的位置区域，包括：
根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系在导航信息中以所述车辆位置点为基准构建所述禁行标识所在的位置区域。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述得出导航信息中与所述禁行标识对应的道路，包括：
将所述禁行标识所在的位置区域对应的道路标识为禁行道路。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标图像中所述禁行标识与所述第一目标图像的底边中点的第一相对位置关系在导航信息中构建出所述禁行标识对应的第一位置点和第二位置点，包括：
获取原行驶道路的路宽和车宽；
根据所述路宽和所述车宽在导航信息中所述车辆位置点的左右两侧构建出所述实际转弯点对应的第一边界位置点和第二边界位置点；
将所述第一图像距离转换为第一导航距离；
在导航信息中，分别以所述第一边界位置点和所述第二边界位置点为基准，根据所述第一导航距离和所述第一夹角构建出所述禁行标识对应的第一位置点和第二位置点。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相对位置关系分别计算导航信息中所述第一位置点和所述第二位置点与所述车辆位置点间的第二相对位置关系和第三相对位置关系，包括：
在导航信息中，以所述第一边界位置点为基准，根据所述第一导航距离和所述第一夹角计算所述第一位置点与所述车辆位置点间的第二相对位置关系；以及
以所述第二边界位置点为基准，根据所述第一导航距离和所述第一夹角计算所述第二位置点与所述车辆位置点间的第三相对位置关系。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二相对位置关系和所述第三相对位置关系在导航信息中以所述车辆位置点为基准构建所述禁行标识所在的位置区域，包括：
在导航信息中，以所述车辆位置点为圆心，分别以所述第二导航距离和所述第三导航距离为半径构建得到第一区域和第二区域，所述第一区域和所述第二区域的相差部分为第三区域；
以过车辆位置点的道路中轴线为基准，分别基于所述第三夹角和所述第四夹角从所述车辆位置点引出第一区域划分线和第二区域划分线，所述第一区域划分线和所述第二区域划分线在所述第三区域上划分出的区域为所述禁行标识所在的位置区域。
11.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，识别所述至少一张图像后，所述方法还包括：
若所述至少一张图像中未出现所述禁行标识，则从所述至少一张图像中提取出第二目标图像，所述第二目标图像为车辆转弯时所述图像采集设备采集的时间最早的图像；
识别所述第二目标图像；
若所述第二目标图像中导航的推荐道路不存在道路元素，判定该推荐道路为禁行道路，上报至导航服务器以更新路况。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述识别第二目标图像，包括：
在导航信息中导航的推荐道路的道路中轴线上任选一点作为目标点；
获取导航信息中车辆位置点和所述目标点间的第四相对位置关系，所述第四相对位置关系包括所述车辆位置点与所述目标点间的第四导航距离和所述车辆位置点与所述目标点间的连线与过车辆位置点的道路中轴线间的第五夹角；
根据所述第四相对位置关系计算导航信息中所述实际转弯点对应的第一边界位置点和第二边界位置点分别与所述目标点间的第五相对位置关系和第六相对位置关系，所述第五相对位置关系包括所述第一边界位置点与所述目标点间的第五导航距离和所述第一边界位置点与所述目标点间的连线与过第一边界位置点且平行原行驶道路的道路中轴线的直线间的第六夹角，所述第六相对位置关系包括所述第二边界位置点与所述目标点间的第六导航距离和所述第二边界位置点与所述目标点间的连线与过所述第二边界位置点且平行原行驶道路的道路中轴线的直线间的第七夹角；
根据所述第五相对位置关系和所述第六相对位置关系在所述第二目标图像中构建出所述推荐道路所在的位置区域；
识别所述第二目标图像中所述推荐道路所在的位置区域是否存在道路元素；
若不存在，则判定所述推荐道路为禁行道路。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述第五相对位置关系和所述第六相对位置关系在所述第二目标图像中构建出所述推荐道路所在的位置区域，包括：
分别将所述第五导航距离和所述第六导航距离转换为第二图像距离和第三图像距离；
以所述第二目标图像的底边中点为圆心，分别以所述第二图像距离和所述第三图像距离为半径构建得到第四区域和第五区域，所述第四区域和所述第五区域的相差部分为第六区域；
以穿过所述第二目标图像的底边中点的中轴线为基准，基于所述第六夹角和所述第七夹角从所述第二目标图像的底边中点引出第三区域划分线和第四区域划分线，所述第三区域划分线和所述第四区域划分线在所述第六区域上划分出的区域为所述推荐道路所在的位置区域。
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储有计算机程序的存储器；
当所述计算机程序被所述处理器运行时，导致所述电子设备执行如权利要求1-13任一项所述的方法。
15.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代读码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如权利要求1-13中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110630282.3A CN113074749B (zh) | 2021-06-07 | 2021-06-07 | 一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110630282.3A CN113074749B (zh) | 2021-06-07 | 2021-06-07 | 一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113074749A CN113074749A (zh) | 2021-07-06 |
| CN113074749B true CN113074749B (zh) | 2021-08-20 |
Family
ID=76617081
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110630282.3A Active CN113074749B (zh) | 2021-06-07 | 2021-06-07 | 一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113074749B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117349677B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-22 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 路面识别模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101676149A (zh) * | 2008-09-16 | 2010-03-24 | 本田技研工业株式会社 | 车辆驾驶辅助装置 |
| CN101995252A (zh) * | 2009-08-19 | 2011-03-30 | 阿尔派株式会社 | 导航装置及该导航装置的道路信息提示方法 |
| WO2014027714A1 (ko) * | 2012-08-16 | 2014-02-20 | 주식회사 피엘케이 테크놀로지 | 영상 인식 정보를 이용한 경로 변경 판정 시스템 및 방법 |
| CN105654073A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-06-08 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种基于视觉检测的速度自动控制方法 |
| CN105989725A (zh) * | 2015-03-17 | 2016-10-05 | 本田技研工业株式会社 | 道路标志判断装置 |
| CN109883438A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-14 | 斑马网络技术有限公司 | 车辆导航方法、装置、介质及电子设备 |
| JP2019156193A (ja) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置 |
| CN110501018A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-26 | 广东星舆科技有限公司 | 一种服务于高精度地图生产的交通标志牌信息采集方法 |
| CN110795977A (zh) * | 2019-04-29 | 2020-02-14 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 交通信号识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6462493B2 (ja) * | 2015-05-29 | 2019-01-30 | 株式会社デンソー | 進入判定装置、進入判定方法 |
-
2021
- 2021-06-07 CN CN202110630282.3A patent/CN113074749B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101676149A (zh) * | 2008-09-16 | 2010-03-24 | 本田技研工业株式会社 | 车辆驾驶辅助装置 |
| CN101995252A (zh) * | 2009-08-19 | 2011-03-30 | 阿尔派株式会社 | 导航装置及该导航装置的道路信息提示方法 |
| WO2014027714A1 (ko) * | 2012-08-16 | 2014-02-20 | 주식회사 피엘케이 테크놀로지 | 영상 인식 정보를 이용한 경로 변경 판정 시스템 및 방법 |
| CN105989725A (zh) * | 2015-03-17 | 2016-10-05 | 本田技研工业株式会社 | 道路标志判断装置 |
| CN105654073A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-06-08 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种基于视觉检测的速度自动控制方法 |
| JP2019156193A (ja) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置 |
| CN109883438A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-14 | 斑马网络技术有限公司 | 车辆导航方法、装置、介质及电子设备 |
| CN110795977A (zh) * | 2019-04-29 | 2020-02-14 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 交通信号识别方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN110501018A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-26 | 广东星舆科技有限公司 | 一种服务于高精度地图生产的交通标志牌信息采集方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113074749A (zh) | 2021-07-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11194847B2 (en) | Method, apparatus, and computer program product for building a high definition map from crowd sourced data | |
| CN101275841B (zh) | 地物信息收集装置及地物信息收集方法 | |
| US10809728B2 (en) | Lane-centric road network model for navigation | |
| US11244177B2 (en) | Methods and systems for roadwork zone identification | |
| US11015941B2 (en) | Method and apparatus for path based map matching | |
| JP2007041294A (ja) | 道路地図データ更新システム及び道路検出システム | |
| JP6543983B2 (ja) | 道路情報生成装置及びプログラム | |
| CN110249207A (zh) | 用于更新数字地图的方法和设备 | |
| US20210080265A1 (en) | Method and system to generate updated map data for parallel roads | |
| US10657394B2 (en) | Method and system for handling misclassification of speed signs | |
| US10755118B2 (en) | Method and system for unsupervised learning of road signs using vehicle sensor data and map data | |
| EP3885703A1 (en) | Method, apparatus, and computer program product for generating a map of road links of a parking lot | |
| US11537944B2 (en) | Method and system to generate machine learning model for evaluating quality of data | |
| US20200202143A1 (en) | Method and apparatus for localization using search space pruning | |
| US11428534B2 (en) | Method, apparatus, and computer program product for map matching location data to a map | |
| CN113074749B (zh) | 一种路况检测和更新方法、电子设备和计算机可存储介质 | |
| JP2018190035A (ja) | 画像送信プログラム、及び、画像送信装置 | |
| US20220090919A1 (en) | System, method, and computer program product for identifying a link offset | |
| JP2014122859A (ja) | 道路情報収集装置及び道路情報収集プログラム | |
| CN112640490B (zh) | 一种定位方法、装置及系统 | |
| JP5099460B2 (ja) | 地物情報収集装置及び地物情報収集方法 | |
| US10883839B2 (en) | Method and system for geo-spatial matching of sensor data to stationary objects | |
| US11816989B2 (en) | Identification of connection patterns on the basis of trajectory data | |
| JP4223309B2 (ja) | 経路誘導装置、経路誘導方法およびコンピュータプログラム | |
| US11898868B2 (en) | System and method for identifying redundant road lane detections |
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 | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20220321 Address after: 430051 No. b1336, chuanggu startup area, taizihu cultural Digital Creative Industry Park, No. 18, Shenlong Avenue, Wuhan Economic and Technological Development Zone, Wuhan, Hubei Province Patentee after: Yikatong (Hubei) Technology Co.,Ltd. Address before: 430056 building B (qdxx-f7b), No.7 building, qiedixiexin science and Technology Innovation Park, South taizihu innovation Valley, Wuhan Economic and Technological Development Zone, Hubei Province Patentee before: HUBEI ECARX TECHNOLOGY Co.,Ltd. |