CN113252046A - 港口信息的处理方法、装置及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种港口信息的处理方法、装置及相关设备，其中，该方法包括：获取港口中目标区域的目标数据；对导航点和所述正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与所述导航点对应的第一数据以及与所述贝位对应的第二数据；其中，所述导航点为所述高精度地图数据中车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线的交点；在所述第一数据和所述第二数据中分别添加对应的字段信息，所述字段信息用于表征数据的属性。通过本申请，能够为港口内集卡车自动驾驶提供高精度导航服务，较大的提高了装卸集装箱的准确率，从而解决了现有技术中基于人工操作指挥装卸过程的不确定因素，导致集装箱误装误卸概率较高的问题。

Description

港口信息的处理方法、装置及相关设备
技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种港口信息的处理方法、装置及相关设备。
背景技术
随着航运市场竞争加剧，国际航运公司对港口集装箱装卸的及时和正确率要求越来越严格和重视，因为这直接影响船公司的集装箱船舶在世界各个港口集装箱装卸的及时和准确率，直接影响船公司的经济效益。但目前对于集装箱装卸，基本上均是由装卸工人指挥进行装卸。由于人工操作的不确定因素，导致集装箱误装误卸概率较高。
发明内容
本申请实施例提供一种港口信息的处理方法、装置及相关设备，以解决现有技术中基于人工操作指挥装卸过程的不确定因素，导致集装箱误装误卸概率较高的问题。
为解决上述问题，本申请是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种港口信息的处理方法，所述方法包括：获取港口中目标区域的目标数据，其中，所述目标区域包括装卸集装箱的区域，所述目标数据包括正射影像数据和高精度地图数据；对导航点和所述正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与所述导航点对应的第一数据以及与所述贝位对应的第二数据；其中，所述导航点为所述高精度地图数据中车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线的交点；在所述第一数据和所述第二数据中分别添加对应的字段信息，所述字段信息用于表征数据的属性。
第二方面，本申请实施例提供了一种港口信息的处理装置，所述方法包括：获取模块，用于获取港口中目标区域的目标数据，其中，所述目标区域包括装卸集装箱的区域，所述目标数据包括正射影像数据和高精度地图数据；处理模块，用于对所述高精度地图数据中的导航点和所述正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与所述导航点对应的第一数据以及与所述贝位对应的第二数据；其中，所述导航点为车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线的交点；添加模块，用于在所述第一数据和所述第二数据中分别添加对应的字段信息，所述字段信息用于表征数据的属性。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如前述第一方面所述方法中的步骤；或，如前述第二方面所述方法中的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
在本申请实施例中，对高精度地图数据中的导航点和正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与导航点对应的第一数据以及与贝位对应的第二数据，进而在第一数据和第二数据中分别添加对应的字段信息，即可以装卸集装箱的区域的信息进行数字化，并通过导航点对应的第一数据和贝位对应的第二数据的字段信息，能够为港口内集卡车自动驾驶提供高精度导航服务，较大的提高了装卸集装箱的准确率，从而解决了现有技术中基于人工操作指挥装卸过程的不确定因素，导致集装箱误装误卸概率较高的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的港口信息的处理方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的导航点的示意图；
图3是本申请实施例提供的20尺小箱摆放示意图；
图4是本申请实施例提供的40尺小箱摆放示意图；
图5是本申请实施例提供的港口信息的处理装置的结构示意图；
图6是本申请实施提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本申请中使用“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，例如A和/或B和/或C，表示包含单独A，单独B，单独C，以及A和B都存在，B和C都存在，A和C都存在，以及A、B和C都存在的7种情况。
以下对本申请实施例提供的港口信息的处理方法进行说明。
参见图1，图1是本申请实施例提供的港口信息的处理方法的流程示意图，如图1所示，港口信息的处理方法可以包括以下步骤：
步骤101、获取港口中目标区域的目标数据，其中，目标区域包括装卸集装箱的区域，目标数据包括正射影像数据和高精度地图数据；
步骤102、对导航点和正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与导航点对应的第一数据以及与贝位对应的第二数据；其中，导航点为高精度地图数据中车道行驶方向的中心线与贝位中集装箱的中点垂线的交点；
步骤103、在第一数据和第二数据中分别添加对应的字段信息，字段信息用于表征数据的属性。
通过上述步骤101至步骤103，对导航点和正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与导航点对应的第一数据以及与贝位对应的第二数据，进而在第一数据和第二数据中分别添加对应的字段信息，即可以装卸集装箱的区域的信息进行数字化，并通过导航点对应的第一数据和贝位对应的第二数据的字段信息，能够为港口内集卡车自动驾驶提供高精度导航服务，较大的提高了装卸集装箱的准确率，从而解决了现有技术中基于人工操作指挥装卸过程的不确定因素，导致集装箱误装误卸概率较高的问题。
此外，需要说明的是，本申请实施例中的矢量化后的数据通过赋值后可以将其应用到港口的应用管理平台，例如：港口三维管理平台，以供实时查看港口集装箱的动态变化。
在本申请实施例中，可以通过无人机对港口进行航线规划以获取基础底图数据，进而获取到高精细的正射影像底图。从获取的影像中可以清晰的看到列数、贝位号等信息，同时结合港区的贝位规划图，通过计算机深度学习图像识别算法，可以明确港口的堆区、列数、贝位等信息。此外，对于高精度地图数据通过专业的数据采集车由专业技术人员采集获取。
在本申请实施例的可选实施方式中，对于上述步骤102中涉及到的对导航点和正射影像数据中的贝位进行矢量化的方式，进一步可以包括：
步骤102-11，从正射影像数据中识别出贝位的位置信息，以及根据高精度地图数据和正射影像数据识别出导航点的位置信息；
步骤102-12，基于导航点的位置信息和贝位的位置信息对导航点和贝位进行矢量化。
在本申请实施例中，通过对导航点的位置信息和贝位的位置信息进行矢量化，可满足港口对不同类型集装箱的摆放要求，例如，20尺、40尺集装箱，实现贝位和导航点的全要素矢量化表达，从而可以实现港区集装箱的自动导航。
其中，对于步骤102-11中涉及到的从高精度地图数据中识别出导航点的位置信息的方式，进一步可以包括：
步骤11，确定高精度地图数据在预设坐标系中的坐标信息；
步骤12，从坐标信息中确定车道行驶方向的中心线与贝位中集装箱的中点垂线交点的第一坐标；
步骤13，根据固定值对第一坐标进行矫正得到第二坐标，其中，第二坐标为导航点的坐标，固定值为车辆定位装置的安装位置在预设坐标系中的坐标与集装箱摆放位置在预设坐标系中的坐标之间的坐标差值。
对于上述步骤11至步骤13在具体应用场景中可以是：通过无人机摄影测量采集原始影像数据后，经过测量控制点、微分纠正、辐射校正、影像拼接、地理配准等一系列数据预处理后，记录坐标信息，在本申请实施例中优选使用WGS-84坐标。如图2所示，根据高精度地图车道中心线数据，在车道行驶方向的中心线与集装箱对应的中点垂线交点坐标，即为车辆的导航点坐标。然后在相应的开发软件里面根据集装箱装在车辆的前中后位置的不同、全球定位系统（Global Positioning System，GPS）天线安装车辆上位置不同，加减相应固定值，进行坐标矫正，削弱误差影响，获取高精度导航点坐标。固定值是指车辆GPS安装位置与集装箱摆放位置的差值。
其中，对于步骤102-12中涉及到的从正射影像数据中识别出贝位的位置信息的方式，进一步可以包括：
步骤21，从正射影像数据中确定贝位的四个顶点在预设坐标系中的坐标信息；
步骤22，基于贝位的四个顶点的点序坐标信息确定贝位的位置信息，其中，点序坐标信息包括四个顶点的坐标信息以及四个顶点之间的位置关系。
需要说明的是，点序坐标信息在具体应用场景中以一个贝位为例，一个贝位有4个顶点，取左下角顶点为起始节点，按顺时针记录各顶点的经纬度从而得到其坐标信息，进而根据所记录的点序信息可矢量化绘制一个贝位矢量数据。矢量化的过程中已将该堆区所有摆放情况都已考虑进去，如图3至图4所示，集装箱的尺寸通常为20英尺和40英尺的规格，在本申请实施例中港口贝位数用奇数表示20英尺小箱的摆放位置，用偶数表示40英尺大箱的摆放位置。
在本申请实施例中，第一数据的字段信息包括堆区号和贝位号；例如，某个导航点为B1501。则B15为堆区，01为贝位号。利用ArcGIS平台的属性字段计算器，结合港区贝位规划图以及正射影像，对属性字段id进行赋值。
在本申请实施例中，第二数据的字段信息包括堆区号、贝位号、列数和层数。此外还可以包括高度、类型等。也就是说，本申请实施例中的贝位数据属性由id（标识）、yard（堆区号）、bay（贝位号）、column（列）、layer（层）、height（高）、type（类型）构成。其中id为堆区号、贝位号、列数、层数叠加构成。而高度、类型则为集装箱动态展示预留接口。例如某个集装箱位id为B15400601。则B15为堆区，40为贝位号，06为列数、01为层数。根据港区贝位规划图以及正射影像，利用ArcGIS平台的属性字段计算器，对属性字段yard、bay、column、layer进行赋值。
通过对港口贝位数据中的字段信息进行赋值案，进而可以根据港口贝位的属性信息在管理系统平台上控制港区作业，达到实时动态展示集装箱的动态变化的技术效果。
参见图5，图5是本申请实施例提供的港口信息的处理装置的结构图。如图5所示，港口信息的处理装置包括：
获取模块52，用于获取港口中目标区域的目标数据，其中，目标区域包括装卸集装箱的区域，目标数据包括正射影像数据和高精度地图数据；
处理模块54，用于对导航点和正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与导航点对应的第一数据以及与贝位对应的第二数据；其中，导航点为高精度地图数据中车道行驶方向的中心线与贝位中集装箱的中点垂线的交点；
添加模块56，用于在第一数据和第二数据中分别添加对应的字段信息，字段信息用于表征数据的属性。
通过本申请实施例的装置，对高精度地图数据中的导航点和正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与导航点对应的第一数据以及与贝位对应的第二数据，进而在第一数据和第二数据中分别添加对应的字段信息，即可以装卸集装箱的区域的信息进行数字化，并通过导航点对应的第一数据和贝位对应的第二数据的字段信息，能够为港口内集卡车自动驾驶提供高精度导航服务，较大的提高了装卸集装箱的准确率，从而解决了现有技术中基于人工操作指挥装卸过程的不确定因素，导致集装箱误装误卸概率较高的问题。
可选地，本申请实施例中的处理模块进一步可以包括：识别单元，用于从正射影像数据中识别出贝位的位置信息，以及根据高精度地图数据和正射影像数据识别出导航点的位置信息；处理单元，用于基于导航点的位置信息和贝位的位置信息对导航点和贝位进行矢量化。
可选地，本申请实施例中的识别单元包括：第一确定子单元，用于确定高精度地图数据在预设坐标系中的坐标信息；第二确定子单元，用于从坐标信息中确定车道行驶方向的中心线与贝位中集装箱的中点垂线交点的第一坐标；矫正子单元，用于根据固定值对第一坐标进行矫正得到第二坐标，其中，第二坐标为导航点的坐标，固定值为车辆定位装置的安装位置在预设坐标系中的坐标与集装箱摆放位置在预设坐标系中的坐标之间的坐标差值。
可选地，本申请实施例中的识别单元包括：第三确定子单元，用于从正射影像数据中确定贝位的四个顶点在预设坐标系中的坐标信息；第四确定子单元，用于基于贝位的四个顶点的点序坐标信息确定贝位的位置信息，其中，点序坐标信息包括四个顶点的坐标信息以及四个顶点之间的位置关系。
可选地，本申请实施例中的第一数据的字段信息包括堆区号和贝位号；第二数据的字段信息包括堆区号、贝位号、列数和层数。
本申请实施例还提供一种电子设备。请参见图6，电子设备可以包括处理器601、存储器602及存储在存储器602上并可在处理器601上运行的程序6021。
在电子设备为终端的情况下，程序6021被处理器601执行时可实现图1对应的方法实施例中的任意步骤及达到相同的有益效果，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法的全部或者部分步骤是可以通过程序指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一可读取介质中。本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述图1对应的方法实施例中的任意步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
所述的存储介质，如只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等。
以上所述是本申请实施例的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (12)

1.一种港口信息的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取港口中目标区域的目标数据，其中，所述目标区域包括装卸集装箱的区域，所述目标数据包括正射影像数据和高精度地图数据；
对导航点和所述正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与所述导航点对应的第一数据以及与所述贝位对应的第二数据；其中，所述导航点为所述高精度地图中车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线的交点；
在所述第一数据和所述第二数据中分别添加对应的字段信息，所述字段信息用于表征数据的属性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对导航点和所述正射影像数据中的贝位进行矢量化，包括：
从所述正射影像数据中识别出贝位的位置信息，以及根据所述高精度地图数据和所述正射影像数据识别出导航点的位置信息；
基于所述导航点的位置信息和所述贝位的位置信息对所述导航点和所述贝位进行矢量化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述高精度地图数据和所述正射影像数据识别出导航点的位置信息，包括：
确定所述高精度地图数据在预设坐标系中的坐标信息；
从所述坐标信息中确定车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线交点的第一坐标；
根据固定值对所述第一坐标进行矫正得到第二坐标，其中，所述第二坐标为所述导航点的坐标，所述固定值为车辆定位装置的安装位置在所述预设坐标系中的坐标与集装箱摆放位置在所述预设坐标系中的坐标之间的坐标差值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述正射影像数据中识别出贝位的位置信息，包括：
从所述正射影像数据中确定所述贝位的四个顶点在预设坐标系中的坐标信息；
基于所述贝位的四个顶点的点序坐标信息确定所述贝位的位置信息，其中，所述点序坐标信息包括所述四个顶点的坐标信息以及所述四个顶点之间的位置关系。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述第一数据的字段信息包括堆区号和贝位号；
所述第二数据的字段信息包括堆区号、贝位号、列数和层数。
6.一种港口信息的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取港口中目标区域的目标数据，其中，所述目标区域包括装卸集装箱的区域，所述目标数据包括正射影像数据和高精度地图数据；
处理模块，用于对导航点和所述正射影像数据中的贝位进行矢量化，得到与所述导航点对应的第一数据以及与所述贝位对应的第二数据；其中，所述导航点为所述高精度地图中车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线的交点；
添加模块，用于在所述第一数据和所述第二数据中分别添加对应的字段信息，所述字段信息用于表征数据的属性。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：
识别单元，用于从所述正射影像数据中识别出贝位的位置信息，以及根据所述高精度地图数据和所述正射影像数据识别出导航点的位置信息；
处理单元，用于基于所述导航点的位置信息和所述贝位的位置信息对所述导航点和所述贝位进行矢量化。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别单元包括：
第一确定子单元，用于确定所述高精度地图数据在预设坐标系中的坐标信息；
第二确定子单元，用于从所述坐标信息中确定车道行驶方向的中心线与所述贝位中集装箱的中点垂线交点的第一坐标；
矫正子单元，用于根据固定值对所述第一坐标进行矫正得到第二坐标，其中，所述第二坐标为所述导航点的坐标，所述固定值为车辆定位装置的安装位置在所述预设坐标系中的坐标与集装箱摆放位置在所述预设坐标系中的坐标之间的坐标差值。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别单元包括：
第三确定子单元，用于从所述正射影像数据中确定所述贝位的四个顶点在预设坐标系中的坐标信息；
第四确定子单元，用于基于所述贝位的四个顶点的点序坐标信息确定所述贝位的位置信息，其中，所述点序坐标信息包括所述四个顶点的坐标信息以及所述四个顶点之间的位置关系。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述第一数据的字段信息包括堆区号和贝位号；
所述第二数据的字段信息包括堆区号、贝位号、列数和层数。
11.一种电子设备，包括：处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至5中任一项所述的方法步骤。
12.一种可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法步骤。
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