CN113536854A - 一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器 - Google Patents
一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113536854A CN113536854A CN202010311828.4A CN202010311828A CN113536854A CN 113536854 A CN113536854 A CN 113536854A CN 202010311828 A CN202010311828 A CN 202010311828A CN 113536854 A CN113536854 A CN 113536854A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- guideboard
- coordinate information
- image
- images
- camera
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012567 pattern recognition method Methods 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
- G06F16/20—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
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
- G06T11/206—Drawing of charts or graphs
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本公开是关于一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器。该方法包括:获取两张包含路牌的图像;获取分别拍摄两张图像时相机的地理坐标信息;对图像进行识别,按照预置的规则获取路牌中同一元素分别在两张图像中的图像像素坐标;并将所述图像像素坐标分别换算为该元素相对于相机的两个世界坐标系的坐标集合;根据所述两个世界坐标系的坐标集合及两张图像拍摄时的地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素的地理坐标信息。本公开提供的方案可以生成高精地图的路牌。
Description
技术领域
本公开涉及高精地图测绘技术领域,尤其涉及一种高精地图路牌的生成方法、装置及设备。
背景技术
随着空间技术、信息技术的发展,城市基础设施的统一管理与智能交互逐渐进入大众视野。路牌作为城市地理实体的信息承载载体,具备地名信息导引功能,同时作为分布于城市道路交叉口的基础设施,在空间上具有其特殊性,是城市基础物联网的良好载体。
从卫星照片创建的地图随时可用。这些地图显示了地形的性质,包括道路和道路附件的结构。这种道路的准确性通常为米级,因此卫星创建的地图通常不足以准确地用于车辆路线导航目的。各种地图测绘公司通过使用特殊测绘车辆对这些地图进行了重大修正,这些测绘车辆通常使用激光雷达技术,创建了在全球范围的车辆路线导航地图。然而,这样的地图通常仅精确到几米。虽然这样的车辆路线导航地图足以用于路线导航,但这样的地图中路牌位置不够精确,这对于高速行驶的车辆及时识别路边的路牌来说是不够的。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种高精地图路牌的生成方法。包括:
获取两张包含路牌的图像;获取分别拍摄两张图像时相机的地理坐标信息;对图像进行识别,按照预置的规则获取路牌中同一元素分别在两张图像中的图像像素坐标;并将所述图像像素坐标分别换算为该元素相对于相机的两个世界坐标系的坐标集合;根据所述两个世界坐标系的坐标集合及两张图像拍摄时的地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素的地理坐标信息。
所述方法还包括:根据所述两个世界坐标系坐标以及所述地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素相对于相机的高度。
上述方法中,所述元素为路牌的顶点;以及,计算得到路牌至少三个顶点的地理坐标信息及相对于相机高度。
上述方法所述获取两张包含路牌的图像具体为:选取图像中路牌尺寸大于预设门限值的图像;或者,路牌尺寸与图像尺寸相比大于预设门限值的图像。
上述方法在获取的两张包含路牌的图像的拍摄时刻大于预置的时长。
上述方法中,根据所述两个世界坐标系的坐标及两张图像拍摄时的地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素的地理坐标信息包括:由相机光心到图像中该元素确定两条射线,计算两条射线交点的地理坐标信息。
本发明还提供一种生成高精地图路牌的装置实施例,包括:图像获取模块,用于获取两张包含路牌的图像;像素坐标获取模块,用于按照预置的规则分别获取所述两张图像中路牌同一元素的图像像素坐标;地理坐标信息获取模块,获取所述图像拍摄时刻相机的地理坐标信息;空间坐标获取模块,根据所述两张图片中特定元素的图像像素坐标以及所述图像拍摄时的地理坐标信息计算路牌的地理坐标信息。
本发明提供的另一种生成高精地图路牌的装置实施例,包括:图像获取模块,用于获取两张包含路牌的图像;像素坐标获取模块,用于按照预置的规则分别获取所述两张图像中路牌同一元素的图像像素坐标;地理坐标信息获取模块,获取所述图像拍摄时刻相机的地理坐标信息;发送模块,将所述两张图像中的特定元素的像素坐标信息,以及相机的地理坐标信息发送到云端服务器。
本发明提供的一种服务器实施例,包括:接收模块,获得车机发送的按照预置规则获取的两张包含路牌的图像,以及拍摄该两张图像时的地理坐标信息;处理器模块,对所述两张图片进行识别,按照预置的规则获取该些图片中路牌中同一元素的像素坐标;根据所获得的两个像素坐标,并所述两张图片拍摄时相机的地理坐标信息,计算得到路牌该元素的地理坐标信息。
本发明提供的一种服务器另一实施例,包括接收模块,获得车机发送的按照预置规则获取的两个像素坐标,以及分别与所述两个像素坐标对应的地理坐标信息;处理器模块,根据所获得的两个像素坐标,并所对应的地理坐标信息,计算得到一地理坐标信息。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
可以发现,本公开实施例的高精地图路牌的生成方法,通过获取不同的路牌图像;根据所述路牌图像获得路牌的图像像素坐标;根据获取不同的所述路牌图像时的地理坐标信息和所述图像像素坐标获得所述路牌的空间坐标。与现有技术相比,通过路牌图像和地理坐标就可以生成高精地图中的路牌,而且无需专门的测绘车辆。
进一步的,本公开实施例的高精地图路牌的生成方法,通过单目相机获取不同的所述路牌图像。所述单目相机可以是行车记录仪上的,也可以是手机上的,使得使用普通的车辆和普遍使用的所述单目相机即可获得路牌的空间位置,进而绘制高精地图中的路牌。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本公开一示例性实施例示出的一种高精地图路牌的生成方法的流程示意图;
图2是某时刻行驶中车辆摄像设备拍摄获得的图像;
图3是本公开一示例性实施例示出的图像像素坐标与世界坐标系换算示意图;
图4是本公开实施例方法示意图;
图5是本公开一种生成高精地图路牌的装置第一实施例结构示意图;
图6是本公开一种生成高精地图路牌的装置第二实施例结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本公开可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本公开的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
本公开提供了一种高精地图路牌的生成方法。
以下结合附图详细描述本公开实施例的技术方案。
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种高精地图路牌的生成方法的流程示意图。参见图1该方法包括:
在步骤101中,获取包含路牌的图像及获取该图像时的地理坐标信息。
在本公开中,安装于汽车上的摄像设备,例如行车记录仪等,在汽车行驶过程中获取行驶过程中的视频。车辆行驶在道路上,当接近路牌时,车辆上的摄像设备获得多张不同时刻的路牌图像,即视频中的多个帧的图像。
如图2所示为某时刻,车辆经过路牌时获取的图像,如图2所示,在拍摄获得的图像右侧显示有一个路牌,呈长方形。测绘车辆行驶在道路上,当接近路牌时,测绘车辆终端上开启的单目相机可以按照预设的采集频率获得当前角度的路牌图像。测绘车辆行驶接近路牌,单目相机开始获取路牌图像,在获取路牌图像过程中,测绘车辆继续行驶,因此每一帧路牌图像都是单目相机从不同角度获取的。通过单目相机获取不同角度的路牌图像。
选取两张不同的路牌的图像。例如,在车辆距路牌由远至近行进的过程经历2秒的时长,则在该2秒时长的视频中,获取任意两帧包含该路牌的图像。
在一个实施例中,可以按照预置的策略,通过图片识别获得图像中路牌的区域,选取路牌所占区域大于一个预设门限值的图像,所述路牌区域可以用像素或者其他尺寸衡量;或者,路牌所占区域与图像整体的比例大图一个门限值。
在另一个实施例中,按照一定规则选取图像质量较佳的图像,图像质量的评判可以采用现有技术的各种方式,例如分辨率等。
本发明中需要选取至少两张图像实现路牌的空间位置的计算。因而,所选择的两张图片之间应当具有一定的时间间隔,例如是预置的时长;也可以通过对图像中的路牌进行识别,计算得到路牌在图像中出现的总时长时长,按照一定的比例计算第二张图像与第一张图像的间隔时长。在另一个方法中,由于车辆由远至近靠近路牌的过程中,路牌在图像中的大小由小至大的变化,直到图像中路牌的一部分开始超出图像的范围,以及在车辆经过路牌的时候路牌不再出现在图像中。因而,可以查找到开始出现路牌的一部分超出图像范围的图像,选取该图像之前拍摄到的图像作为第二张图像。
记录获取不同的路牌图像时的地理坐标。在获取路牌图像过程中,测绘车辆继续行驶并记录地理坐标信息。根据所获取的两张图像信息的时间,查找该时间的地理坐标信息。
在步骤102中,获得路牌中相同元素在所述至少两张图像中的图像像素坐标。
基于步骤101中的方法,参见图4,分别选取车辆在位置A或称A时刻,以及位置B或称B时刻的图像A和图像B。图像A和图像B中均包含路牌。
进一步获取A时刻图像中路牌的4个顶点中的一个顶点的图像像素坐标和B时刻图像中路牌该顶点的图像像素坐标。
所谓图像像素坐标,用于描述物体成像后的像点在数字图像上的坐标。从相机内读取到的信息所在的坐标系。单位为个(像素数目)。以图像平面的左上角顶点为坐标原点,X轴和Y轴分别平行于图像坐标系的X轴和Y轴,用(u,v)表示其坐标值。数码相机采集的图像首先是形成标准电信号的形式,然后再通过模数转换变换为数字图像。每幅图像的存储形式是M×N的数组,M行N列的图像中的每一个元素的数值代表的是图像点的灰度。这样的每个元素叫像素,像素坐标系就是以像素为单位的图像坐标系。
以上步骤102中选取了路牌顶点的图像像素坐标用作后续步骤中计算路牌空间位置使用。本发明并无意限制选取图像中路牌的元素,可以是能够识别出的路牌中的任意元素。例如路牌中文字或数字中的某个部分。例如,路牌中可识别的长方形的顶点。或者是可识别的字体的顶点等,所述字体可以是交通标识符,如惊叹号、休息区标识等,也可以是距离单位km等。因而,本发明中所述的路牌并非限制为如图2所示的实际为方形或长方形的路牌,也包括例如三角形、圆形等形状的路牌。
步骤103中,如上所述,两张不同的路牌图像有对应的两个不同的地理坐标信息,根据两个不同的地理坐标信息和路牌的图像像素坐标计算的得到路牌的空间位置。本发明所述空间位置包含地理坐标信息,也可以进一步包括元素的高度值。
参照图3为本发明实施例提供的图像像素坐标与世界坐标系的计算示意图。
相机安放在三维空间中,因而世界坐标系这个基准坐标系来描述相机的位置,并且用相机的位置来描述安放在此三维环境中的其它任何物体的位置。假设P为真实世界中的一点,其在世界坐标系中的位置为P(xw,yw,zw),P即为本发明实施例中路牌某一点的真实位置。
OC-XCYCZC为相机坐标系,光心为原点,所述相机坐标系是以摄像机光心为原点,在针孔模型中也就是针孔为光心。z轴与光轴重合也就是z轴指向相机的前方,x轴与y轴的正方向与物体坐标系平行。其中f为相机的焦距,图3中可见,f为相机坐标系原点OC与图像物理坐标系中o的距离。
o-xy为图像物理坐标系,也叫平面坐标系。用物理单位表示像素的位置,坐标原点为相机光轴与图像物理坐标系的交点位置,即光心为图像中心点。o-xy坐标系单位是毫米(mm),其与相机内部CCD传感器的尺寸相适应。照片成像后是以像素为单位,比如640×480,因而需要进一步将图像物理坐标转换为图像像素坐标。
图像像素坐标系uv,如图3所示。以像素为单位,坐标原点为图像左上角。图像像素物理坐标与图像像素坐标之间的转换关系为毫米与像素点之间关系,即像素/毫米。举例而言,相机CCD传感器为8mm×6mm,图像像素大小为640×480,如果dx表示图像像素坐标系中每个像素的物理大小,则dx就是1/80mm。
世界坐标系中P(xw,yw,zw)点在图像中的成像点为p,在图像物理坐标系中的坐标为(x,y),在图像像素坐标系中的坐标为(u,v)。
按照以换算关系,根据P点在图像中的像素坐标计算出P点相对于相机位置的世界坐标。根据以下换算公式可知,此时P点相对于相机而言,位于以相机为起始点且方向已确定的一条直线上。
其中,dx和dy分别表示x方向和y方向的一个像素分别占多少个长度单位。u0,v0表示图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数。f为相机焦距。R为相机外部参数中的旋转矩阵,T为相机外部参数的偏移向量,相机的外部参数可根据现有技术可以获得。
按照以上方法可知,通过相机的内参和外参以及图像像素得到该元素相对于相机的两个世界坐标系的坐标集合,即分别计算出车辆在A点和B点所拍摄的图像中,路牌上某一点(即某一元素)分别相对于车辆相机的世界坐标PA(xw,yw,zw)和PB(xw,yw,zw)。此时得到的P点坐标PA(xw,yw,zw)和PB(xw,yw,zw)分别位于起始于车辆位于A点时的相机和车辆位于B点时的相机的直线上。
将所述图像像素坐标分别换算为该元素相对于相机的两个世界坐标系的坐标集合。
经过对车辆上单目相机的外参设置,其中包括相对于车辆中所安装GPS设备的平移参数,即可根据车辆所测得的地理坐标信息计算得到同一时刻车辆上单目相机的地理坐标信息。相机外参的设置可参见现有技术的方法,本文不再赘述。然而,本发明实施例也无意排除将车辆GPS设备测得地理坐标信息直接作为相机地理坐标信息的方式,这种方式中未对相机进行平移参数的设定,虽然按照本发明的记载的方法最终计算得到的路牌空间位置的精度会受到影响,但也可以获得路牌的空间位置。
本发明实施例中,根据车辆分别于A点和B点测得的地理坐标信息,参照相机的外部参数获得相机的两个地理坐标信息。参见图4所示,分别位于起始于车辆位于A点时的相机和车辆位于B点时的相机的直线上,因而,两条直线的交点即为P点。亦即由相机光心到图像中该元素所确定两条射线,该两条射线的交点即为P点。
进一步根据已获知的车辆分别于A、B两点时相机地理坐标信息,计算得到P点的地理坐标信息以及P点相对于相机的高度。从而获得路牌的空间位置。
上述实施例中,获取的每一帧路牌图像、与每一帧路牌图像对应的时间和地理坐标信息可以一起存储在测绘车辆上,在测绘车辆上处理,获得路牌的空间坐标,再将路牌的空间坐标上传服务器;
或者可以将获取的每一帧路牌图像、与每一帧路牌图像对应的时间和地理坐标信息上传到服务器中,由服务器处理,获得路牌的空间坐标;
或者将获取的每一帧路牌图像、与每一帧路牌图像对应的时间和地理坐标信息存储在测绘车辆上,在测绘车辆上处理,获得路牌的图像像素坐标,再将每一帧路牌图像对应的时间、地理坐标信息和图像像素坐标上传到服务器中,由服务器处理,获得路牌的空间坐标。
可以发现,本公开实施例的高精地图路牌的生成方法,通过获取不同的路牌图像;根据路牌图像获得路牌的图像像素坐标;根据获取不同的路牌图像时的地理坐标信息和图像像素坐标获得路牌的空间坐标。与相关技术相比,通过路牌图像地理坐标信息就可以获得路牌的空间位置,而且无需专门的测绘车辆,也能生成高精地图的路牌。
进一步的,本公开实施例的高精地图路牌的生成方法,通过单目相机获取不同的路牌图像。所述单目相机可以是行车记录仪的摄像头,也可以是手机上的摄像头,使得使用普通的车辆和普遍使用的单目相机即可获取所需的图像。
在本发明的较优实施例中,选择路牌外形顶点在图像中的图像像素坐标进行计算可以得到该顶点的空间位置。因而,对于一个四方形的路牌,选择至少三个路牌外形顶点的图像像素坐标进行计算,得到该三个外形顶点的空间位置,能够确定该四方形路牌的外形边界位置,获得的路牌空间位置更加准确。与在路牌中选择文字、图案像素点的像素坐标进行计算相比,利用路牌中的文字、图案像素点像素坐标无法得到路牌的外形尺寸,计算结果为路牌中某个点的空间位置,虽然也能够达到标识路牌位置的目的,但无法得到路牌的外形轮廓。
在另一种实现方式中,也可以基于对四方形路牌识别的结果,选择位于对角线上的两个顶点计算空间位置,结合图形识别方法计算得到四方形外形尺寸和轮廓。
以上实施例中借助两个不同时刻/位置上,单目相机获得的路牌图像确定路牌的空间位置。显然,基于此,可以利于多于两个时刻/位置所获得的图像确定路牌的空间位置,例如,对于同一个路牌,将获得的4帧图像分为两组分别计算路牌的空间位置,得到该路牌的两个空间位置,并按照一定规则对两个空间位置进行优化融合,得到更准确的路牌空间位置。
本公开还提供了一种路牌终端设备实现上述方法。本发明实施例所述的终端设备可以是行车记录仪,或者如智能手机等智能设备,其依靠安装于该些终端设备中的程序实现本发明目的。
图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种生成高精地图路牌的装置的结构示意图。
参见图5,一种生成高精地图路牌的装置,包括图像获取模块501、像素坐标获取模块502、空间坐标获取模块503,地理坐标信息获取模块504。
图像获取模块501,用于获取两张包含路牌的图像。
车辆行驶在道路上,当接近路牌时,安装于车辆上的本发明实施例终端装置利用图像获取模块501拍摄获得多张不同时刻的路牌图像。例如,行车记录仪所获得的前方道路视频;或者其他设备按照预置规则以一定时间间隔拍摄的一系列照片。
像素坐标获取模块502,用于根据图像获取模块501获取的路牌图像按照预置的规则获取路牌中特定元素的图像像素坐标。像素坐标获取模块502选取两张不同的路牌清晰的路牌图像,获得路牌的图像像素坐标。所述规则参见上文方法中的记载。
地理坐标信息获取模块504,用于根据像素坐标获取模块502所选取图像的图像拍摄时间获取该时刻相机的地理坐标信息。所述相机的地理坐标信息应基于车辆设备测绘到的地理坐标信息,并根据相机的外部参数进行计算后得到。然而本发明也不排除直接将车辆测得的地理坐标信息作为相机地理坐标信息的实现方法。
空间坐标获取模块503,根据像素坐标获取模块502获得的该两张图片中特定元素的图像像素坐标以及地理坐标信息获取模块504获取的拍摄该两张图片时的地理坐标信息计算路牌的空间坐标。具体方法参见上文方法部分的记载。
本发明生成高精地图路牌装置的另一个实施例包括:包括图像获取模块501、像素坐标获取模块502,地理坐标信息获取模块504,发送模块505。
图像获取模块501,用于获取不同的路牌图像。
车辆行驶在道路上,当接近路牌时,安装于车辆上的终端装置利用图像获取模块501拍摄获得多张不同时刻的路牌图像。例如,行车记录仪所获得的前方道路视频;或者其他设备按照预置规则以一定时间间隔拍摄的一系列照片。
像素坐标获取模块502,用于根据图像获取模块501获取的路牌图像按照预置的规则获取路牌中特定元素的图像像素坐标。像素坐标获取模块502选取两张不同的路牌清晰的路牌图像,获得路牌的图像像素坐标。所述方法参见上文方法中的记载。
地理坐标信息获取模块504,用于根据像素坐标获取模块502所选取图像的图像拍摄时间获取该时刻的地理坐标信息。
发送模块505,将所述像素坐标获取模块502获得的两张图像中的特定元素的像素坐标信息,以及地理坐标信息获取模块504获取的地理坐标信息发送到云端服务器。
在本发明生成高精地图路牌装置的其他实施例中,发送模块505可以将所述所选定的两张图像,以及地理坐标信息获取模块504获取的地理坐标信息发送到云端服务器。即装置选定两张图像后不进行图像识别并获取像素坐标信息,即不需识别路牌顶点并计算顶点的图像信息。因而,像素坐标获取模块502不执行计算像素坐标的功能,而交由服务器执行该步骤。
或者,地理信息获取模块504测得地理坐标信息后进一步根据相机的外部参数计算得到相机的地理坐标信息,并通过发送模块505将相机的地理坐标信息发送到云端服务器。
本发明实施例还提供了一种云服务器。包括:
接收模块,接收车机发送的按照预置规则获取的两张图像,该图像中包含路牌;以及拍摄该两张图像时的地理坐标信息,本实施例中,车机上传的地理坐标信息是根据车辆设备采集地理坐标信息后基于相机外参调整后的地理坐标信息,即为相机的地理坐标信息;
处理器模块,对所述两张图片进行识别,按照预置的规则获取该些图片中路牌中同一元素的像素坐标,所述元素例如路牌的一个顶点;所述规则参见上文方法中相关部分的记载;
根据所获得的两个像素坐标,并所述两张图片拍摄时相机的地理坐标信息,计算得到路牌该元素的空间位置,包含路牌的地理坐标信息以及该元素相对相机的高度。
在本发明另一云服务器的实施例中,包括:
接收模块,接收车机发送的按照预置规则获取的两张图像,该图像中包含路牌;以及拍摄该两张图像时的地理坐标信息,本实施例中,车机上传的地理坐标信息是车辆设备采集的地理坐标信息;
预处理模块,用于根据云端保存的该车机对应相机的外部参数,并根据获得的车辆地理坐标信息计算得到相机的地理坐标信息;
处理器模块,对所述两张图片进行识别,按照预置的规则获取该些图片中路牌中同一元素的像素坐标,所述元素例如路牌的一个顶点;所述规则参见上文方法中相关部分的记载;
根据所获得的两个像素坐标,并所述两张图片拍摄时相机的地理坐标信息,计算得到路牌该元素的空间位置,包含路牌的地理坐标信息以及该元素相对相机的高度。
在以上两个云服务器实施例基础上,所述云服务器还可以包括图像预处理模块,根据保存在云端的该相机的外部参数对图像进行预处理校正。根据相机外部参数校正图像的方法可借鉴现有技术。
上文中已经参考附图详细描述了本公开的方案。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细描述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。可以理解,本公开实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减,本公开实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
此外,根据本公开的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本公开的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者,本公开还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码),当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时,使所述处理器执行根据本公开的上述方法的各个步骤的部分或全部。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
以上已经描述了本公开的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (10)
1.一种高精地图路牌的生成方法,其特征在于,包括:
获取两张包含路牌的图像;获取分别拍摄两张图像时相机的地理坐标信息;
对图像进行识别,按照预置的规则获取路牌中同一元素分别在两张图像中的图像像素坐标;并将所述图像像素坐标分别换算为该元素相对于相机的两个世界坐标系的坐标集合;
根据所述两个世界坐标系的坐标集合及两张图像拍摄时的地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素的地理坐标信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述两个世界坐标系坐标以及所述地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素相对于相机的高度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:
所述元素为路牌的顶点;以及,
计算得到路牌至少三个顶点的地理坐标信息及相对于相机高度。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,获取两张包含路牌的图像具体为:
选取图像中路牌尺寸大于预设门限值的图像;或者,
路牌尺寸与图像尺寸相比大于预设门限值的图像。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,获取的两张包含路牌的图像的拍摄时刻大于预置的时长。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述两个世界坐标系的坐标及两张图像拍摄时的地理坐标信息计算得到所述路牌中该元素的地理坐标信息包括:
由相机光心到图像中该元素确定两条射线,计算两条射线交点的地理坐标信息。
7.一种生成高精地图路牌的装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取两张包含路牌的图像;
像素坐标获取模块,用于按照预置的规则分别获取所述两张图像中路牌同一元素的图像像素坐标;
地理坐标信息获取模块,获取所述图像拍摄时刻相机的地理坐标信息;
空间坐标获取模块,根据所述两张图片中特定元素的图像像素坐标以及所述图像拍摄时的地理坐标信息计算路牌的地理坐标信息。
8.一种生成高精地图路牌的装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取两张包含路牌的图像;
像素坐标获取模块,用于按照预置的规则分别获取所述两张图像中路牌同一元素的图像像素坐标;
地理坐标信息获取模块,获取所述图像拍摄时刻相机的地理坐标信息;
发送模块,将所述两张图像中的特定元素的像素坐标信息,以及相机的地理坐标信息发送到云端服务器。
9.一种服务器,其特征在于,包括:
接收模块,获得车机发送的按照预置规则获取的两张包含路牌的图像,以及拍摄该两张图像时的地理坐标信息;
处理器模块,对所述两张图片进行识别,按照预置的规则获取该些图片中路牌中同一元素的像素坐标;根据所获得的两个像素坐标,并所述两张图片拍摄时相机的地理坐标信息,计算得到路牌该元素的地理坐标信息。
10.一种服务器,其特征在于,包括:
接收模块,获得车机发送的按照预置规则获取的两个像素坐标,以及分别与所述两个像素坐标对应的地理坐标信息;
处理器模块,根据所获得的两个像素坐标,并所对应的地理坐标信息,计算得到一地理坐标信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010311828.4A CN113536854A (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010311828.4A CN113536854A (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113536854A true CN113536854A (zh) | 2021-10-22 |
Family
ID=78093722
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010311828.4A Pending CN113536854A (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113536854A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114419594A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-04-29 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 智慧交通路牌的识别方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101038153A (zh) * | 2007-01-15 | 2007-09-19 | 中国北方车辆研究所 | 一种三点定标测量方法 |
US20170243374A1 (en) * | 2014-11-13 | 2017-08-24 | Olympus Corporation | Calibration device, calibration method, optical device, image-capturing device, projection device, measuring system, and measuring method |
CN107770496A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-06 | 中国民用航空总局第二研究所 | 全景视频上的飞机智能监视方法、装置及系统 |
CN109376653A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-02-22 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于定位车辆的方法、装置、设备和介质 |
WO2019136641A1 (zh) * | 2018-01-10 | 2019-07-18 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 信息处理方法、装置、云处理设备以及计算机程序产品 |
CN110163930A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车道线生成方法、装置、设备、系统及可读存储介质 |
CN110174093A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
-
2020
- 2020-04-20 CN CN202010311828.4A patent/CN113536854A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101038153A (zh) * | 2007-01-15 | 2007-09-19 | 中国北方车辆研究所 | 一种三点定标测量方法 |
US20170243374A1 (en) * | 2014-11-13 | 2017-08-24 | Olympus Corporation | Calibration device, calibration method, optical device, image-capturing device, projection device, measuring system, and measuring method |
CN107770496A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-06 | 中国民用航空总局第二研究所 | 全景视频上的飞机智能监视方法、装置及系统 |
WO2019136641A1 (zh) * | 2018-01-10 | 2019-07-18 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 信息处理方法、装置、云处理设备以及计算机程序产品 |
CN109376653A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-02-22 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于定位车辆的方法、装置、设备和介质 |
CN110174093A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
CN110163930A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车道线生成方法、装置、设备、系统及可读存储介质 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114419594A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-04-29 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 智慧交通路牌的识别方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108805934B (zh) | 一种车载摄像机的外部参数标定方法及装置 | |
CN111830953B (zh) | 车辆自定位方法、装置及系统 | |
CN106919915B (zh) | 基于adas系统的地图道路标记及道路质量采集装置及方法 | |
KR101319471B1 (ko) | 부감 화상 생성장치, 부감 화상 생성방법 및 기록매체 | |
CN109961522B (zh) | 图像投射方法、装置、设备和存储介质 | |
CN111932627B (zh) | 一种标识物绘制方法及系统 | |
KR102200299B1 (ko) | 3d-vr 멀티센서 시스템 기반의 도로 시설물 관리 솔루션을 구현하는 시스템 및 그 방법 | |
CN111046762A (zh) | 一种对象定位方法、装置电子设备及存储介质 | |
CN111930877B (zh) | 地图路牌的生成方法及电子设备 | |
JP6950832B2 (ja) | 位置座標推定装置、位置座標推定方法およびプログラム | |
CN109741241B (zh) | 鱼眼图像的处理方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113240813B (zh) | 三维点云信息确定方法及装置 | |
CN109920009B (zh) | 基于二维码标识的控制点检测与管理方法及装置 | |
WO2021017211A1 (zh) | 一种基于视觉的车辆定位方法、装置及车载终端 | |
CN113139031B (zh) | 用于自动驾驶的交通标识的生成方法及相关装置 | |
CN111982132B (zh) | 数据处理方法、装置和存储介质 | |
CN115205382A (zh) | 目标物定位方法以及装置 | |
CN116385504A (zh) | 一种基于无人机采集点云与图像配准的巡检、测距方法 | |
KR20130034528A (ko) | 도로시설물 자동 위치측정 방법 | |
CN114119682A (zh) | 一种激光点云和图像配准方法及配准系统 | |
CN113536854A (zh) | 一种高精地图路牌的生成方法、装置及服务器 | |
CN113810591B (zh) | 一种高精地图作业系统及云端平台 | |
TWI793584B (zh) | 自動泊車建圖與定位的系統及其方法 | |
CN113870365B (zh) | 相机标定方法、装置、设备以及存储介质 | |
JP2003256811A (ja) | 3次元情報復元装置、3次元情報復元方法、3次元情報復元方法のプログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体 |
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 |