CN114035189A - 一种道路隐患定位方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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CN114035189A CN202111293070.7A CN202111293070A CN114035189A CN 114035189 A CN114035189 A CN 114035189A CN 202111293070 A CN202111293070 A CN 202111293070A CN 114035189 A CN114035189 A CN 114035189A
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Abstract

本申请实施例公开了一种道路隐患定位方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取道路的三维雷达数据、用于检测道路隐患的三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据；将轨迹数据转化为坐标数据；将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；结合路面标识物定位数据和坐标数据对三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。本申请实施例提供的技术方案，可以通过坐标数据和路面标识物的辅助来确定道路隐患点位置，能够大幅提高道路隐患点的定位精度。

Description

一种道路隐患定位方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及道路病害隐患检测技术，尤其涉及一种道路隐患定位方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
近年来，各省市都在大规模开展城市道路病害隐患检测(如脱空、裂缝、疏松及富水体)，动辄几千甚至上万公里的道路需要在较短时间内完成，因此对施工效率提出了极高的要求。
现有技术中，通常采用阵列雷达检测方案，该方案是基于全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)和实时差分技术(Real-time kinematic，RTK)定位，并采用手工数据处理以及人工识别道路异常点。因此，现有技术的方案不仅人工成本高数据处理效率低，而且对道路病害隐患的检测准确率较低，无法适应市场需求。
发明内容
本申请实施例提供了一种道路隐患定位方法、装置、电子设备及存储介质，可以通过坐标数据和路面标识物的辅助来确定道路隐患点位置，能够大幅提高道路隐患点的定位精度。
第一方面，本申请实施例提供了一种道路隐患定位方法，该方法包括：
获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据；
将所述轨迹数据转化为坐标数据；
将所述路面标识物数据与所述坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；
结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
第二方面，本申请实施例提供了一种道路隐患定位装置，该装置包括：
数据获取模块，用于获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据；
数据转化模块，用于将所述轨迹数据转化为坐标数据；
数据关联模块，用于将所述路面标识物数据与所述坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；
隐患点确定模块，用于结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本申请任意实施例所述的道路隐患定位方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现本申请任意实施例所述的道路隐患定位方法。
本申请实施例提供了一种道路隐患定位方法、装置、电子设备及存储介质，获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据；将轨迹数据转化为坐标数据；将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；结合路面标识物定位数据和坐标数据对三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。本申请可以通过坐标数据和路面标识物的辅助来确定道路隐患点位置，能够大幅提高道路隐患点的定位精度。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请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，不构成对本申请的限定。其中：
图1为本申请实施例提供的一种道路隐患定位方法的第一流程示意图；
图2为本申请实施例提供的道路隐患点的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种道路隐患定位方法的第二流程示意图；
图4A为本申请实施例提供的三维雷达定位数据的示意图；
图4B为本申请实施例提供的对三维雷达定位数据进行切片分析的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种道路隐患定位方法的第三流程示意图；
图6为本申请实施例提供的一种道路隐患定位装置的结构示意图；
图7是用来实现本申请实施例的一种道路隐患定位方法的电子设备的框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
实施例一
图1为本申请实施例提供的一种道路隐患定位方法的第一流程示意图；图2为本申请实施例提供的道路隐患点的示意图。本实施例可适用于对道路进行检测以确定道路隐患点的情况，如脱空、裂缝、疏松及富水体等。本实施例提供的一种道路隐患定位方法可以由本申请实施例提供的道路隐患定位装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在执行本方法的电子设备中。优选的，本申请实施例中的电子设备可以是道路隐患检测设备。
参见图1，本实施例的方法包括但不限于如下步骤：
S110、获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据。
其中，三维雷达数据是对道路检测生成的三维雷达点云数据。轨迹数据是对三维雷达天线的行驶轨迹的数据。道路隐患检测设备也是牵引三维雷达天线的设备。路面标识物数据包括如下至少一项：路面井盖图像、路面破损图像和路面修补图像。
在本申请实施例中，道路隐患检测设备中配置有三维探测雷达，可以获取道路的三维雷达数据。道路隐患检测设备中还配置有实时差分技术(Real-time kinematic，RTK)和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)，可以获取三维雷达天线的轨迹数据。道路隐患检测设备中还配置有对地相机，可以对地面进行拍摄来获取路面标识物数据。
在本申请实施例中，使用道路隐患检测设备对被测道路进行检测时，同步采集三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据。其中，本申请对分别采集三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据的采集频率不进行限定，本领域技术人员在实现本申请技术方案时可以依据实际情况的需求进行设定。
需要说明的是，三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据中都带有采集时间(时间戳)。
S120、将轨迹数据转化为坐标数据。
其中，本申请对坐标数据所采用的坐标系不进行限定，优选的，可以是世界坐标系下的坐标数据，也可以是其他坐标系下的坐标数据。
在本申请实施例中，IMU中至少包括加速度计和陀螺仪，其中，加速度计用于采集道路隐患检测设备的加速度信息，陀螺仪用于采集道路隐患检测设备的航向角信息。因此，三维雷达天线的每个轨迹数据中至少包含对应的加速度信息和航向角信息，本实施例中需要将每个轨迹数据转化为对应的坐标数据。
在本步骤中，通过RTK和IMU采集三维雷达天线的轨迹数据，进而得到坐标数据。这样设置的好处在于，可以得到较为精确的坐标数据，也就是坐标数据的误差较小，因而在下述步骤中根据坐标数据和路面标识物数据对道路隐患点进行定位时能够更加精确。
可选的，本步骤将每个轨迹数据转化为对应的坐标数据的具体过程可以通过以下两个步骤实现：
S1201、获取初始轨迹数据对应的坐标数据。
在本申请实施例中，道路隐患检测设备中配置有RTK，该RTK能够测得初始轨迹数据对应的坐标数据。
S1202、根据初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻轨迹数据的惯导数据增量，计算每个轨迹数据对应的坐标信息。
在本申请实施例中，道路隐患检测设备中配置有IMU，该IMU能够测得相邻轨迹数据的加速度增量和航向角增量。根据初始轨迹数据对应的坐标数据和第二个轨迹数据对应的加速度增量和航向角增量，能够计算得到第二个轨迹数据对应的坐标信息。依次类推，根据初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻两个轨迹数据之间的加速度增量和航向角增量，计算每个轨迹数据对应的坐标信息。
S130、将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
在本申请实施例中，经上述步骤S120将轨迹数据转化为坐标数据之后，再将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。其中，路面标识物定位数据是指在路面标识数据上绑定其对应的坐标数据。这样设置的好处在于，可以使每一条路面标识物数据都有其对应的定位信息，可以明确地知道每一条路面标识物数据对应在被测道路的哪一位置。
S140、结合路面标识物定位数据和坐标数据对三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
在本申请实施例中，对三维雷达数据进行切片分析时，若检测出三维雷达数据的某一位置存在异常点。此时，可以先根据坐标数据对该异常点进行定位，再根据路面标识物定位数据来判定该异常点是否是道路隐患点。可选的，还可以是先根据路面标识物定位数据判定该异常点是否是道路隐患点，若是，则再根据坐标数据对该道路隐患点进行定位。
在本步骤中，在结合路面标识物定位数据和坐标数据对三维雷达数据进行切片分析时，不仅需要确定出三维雷达数据中的异常点是否为道路隐患点，则还需要确定出道路隐患点的位置信息。
可选的，道路隐患检测设备中还可以配置对街景拍摄的相机，所拍摄的街景图像和路面标识物数据一起共同辅助识别被测道路中的道路隐患点。
示例性的，如图2所示，三维雷达定位数据(剖面图)中有某一位置存在异常点。在街景图像中可以看到路面有一处井盖，在路面标识物数据(即路面井盖图像)中也可以看到路面有一处井盖，因而可以判定该处的异常位置不是道路隐患点，而是因路面有一个井盖所造成的三维雷达数据出现异常。
需要说明的是，通常只需要路面标识物定位数据(也就是，可以不需要街景图像)来辅助判断三维雷达数据中的异常点是否为道路隐患点。
本实施例提供的技术方案，先获取道路的三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据；再将轨迹数据转化为坐标数据；再将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；最后结合路面标识物定位数据和坐标数据对三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。本申请能够解决现有技术中采用人工识别道路隐患点，因而也能够提高道路隐患点的检测效率；本申请通过坐标数据和路面标识物的辅助来确定道路隐患点位置，能够提高道路隐患点的检测准确率和定位精度，可以避免对道路进行二次复测。
实施例二
图3为本申请实施例提供的一种道路隐患定位方法的第二流程示意图；图4A为本申请实施例提供的三维雷达定位数据的示意图；图4B为本申请实施例提供的对三维雷达定位数据进行切片分析的示意图。本申请实施例是在上述实施例的基础上进行优化，具体优化为：本实施例对道路隐患点的确定过程进行详细的解释说明。
参见图3，本实施例的方法包括但不限于如下步骤：
S210、获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据。
在本申请实施例中，道路隐患检测设备中配置有三维探测雷达，可以获取道路的三维雷达数据。道路隐患检测设备中还配置有RTK和IMU，可以获取三维雷达天线的轨迹数据。道路隐患检测设备中还配置有对地相机，可以对地面进行拍摄来获取路面标识物数据。
在本申请实施例中，使用道路隐患检测设备对被测道路进行检测时，同步采集三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据。其中，本申请对分别采集三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据的采集频率不进行限定，本领域技术人员在实现本申请技术方案时可以依据实际情况的需求进行设定。
优选的，对地相机可以是五百万像素的高清摄像头，路面标识物数据的采集速率峰值达80张/秒。采集路面标识物数据和三维雷达数据都是基于GPS时钟同步。惯性测量单元的采集频率可以是1000Hz。三维探测雷达的采集频率可以是200Hz。
S220、获取初始轨迹数据对应的坐标数据；并根据初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻轨迹数据的惯导数据增量，计算每个轨迹数据对应的坐标信息。
在本申请实施例中，道路隐患检测设备中配置有RTK，该RTK能够测得初始轨迹数据对应的坐标数据。道路隐患检测设备中配置有IMU，该IMU能够测得相邻轨迹数据的加速度增量和航向角增量。根据初始轨迹数据对应的坐标数据和第二个轨迹数据对应的加速度增量和航向角增量，能够计算得到第二个轨迹数据对应的坐标信息。依次类推，根据初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻两个轨迹数据之间的加速度增量和航向角增量，计算每个轨迹数据对应的坐标信息。在实施例中，每个坐标信息的误差精度在20厘米内。
S230、将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
S240、将坐标数据和三维雷达数据相关联，得到三维雷达定位数据，并对三维雷达定位数据进行切片分析，确定初始道路隐患点。
在本申请实施例中，初始道路隐患点的确定过程为：第一，将坐标数据和三维雷达数据相关联，得到三维雷达定位数据。其中，三维雷达定位数据是指在三维雷达数据上绑定其对应的坐标数据。这样设置的好处在于，可以使每一条三维雷达数据都有其对应的定位信息，可以明确地知道每一条三维雷达数据对应在被测道路的哪一位置。第二，在路面的深度维度上按照相等深度(或非相等深度)对三维雷达定位数据进行切片分析，确定初始道路隐患点。如图4A所示为三维雷达定位数据的示意图，如图4B所示对该三维雷达定位数据进行切片分析的示意图，从图中可以看出该三维雷达定位数据图被切分为六个切片数据图，可以从这六个切片数据图分析是否存在初始道路隐患点。
S250、根据路面标识物定位数据从初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点。
在本申请实施例中，由于被测道路的路面上存在一些干扰物(如路面井盖、路面破损、路面修补等)，也会对三维雷达定位数据造成异常点，因而经上述步骤S240确定出初始道路隐患点中并非全部都是真正的道路隐患点，还包含由某些干扰物造成的异常点。因此，需要根据路面标识物定位数据从初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点，即真正的道路隐患点。
具体的，由于三维雷达定位数据中包含定位信息，因而可以确定初始道路隐患点的定位信息。路面标识物定位数据中也包含定位信息，可以根据初始道路隐患点的定位信息，确定与初始道路隐患点距离最近的路面标识物；根据路面标识物判断路面是否为正常状况，若否，则排除初始道路隐患点，从而得到目标道路隐患点。
示例性的，若路面标识物不是干扰物(如路面井盖、路面破损、路面修补等)，表明路面为正常状况，则该初始道路隐患点为目标道路隐患点，即真正的道路隐患点；若路面标识物是干扰物，表明路面为非正常状况，则该初始道路隐患点不是目标道路隐患点，即由某种干扰物造成的异常点。
本实施例提供的技术方案，首先获取道路的三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据；获取初始轨迹数据对应的坐标数据，再根据初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻轨迹数据的惯导数据增量计算每个轨迹数据对应的坐标信息；其次将路面标识物数据与坐标数据相关联，得到路面标识物定位数据；再次将坐标数据和三维雷达数据相关联，得到三维雷达定位数据，并对三维雷达定位数据进行切片分析，确定初始道路隐患点；做好根据路面标识物定位数据从初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点。本申请先通过坐标数据与三维雷达数据相关联，使得所确定出初始道路隐患点包含定位信息；进而确定出与初始道路隐患点距离最近的路面标识物，最后通过该路面标识物辅助来确定目标道路隐患点。本申请技术方案通过坐标数据和路面标识物的辅助来确定道路隐患点位置，不仅能够提高道路隐患点的检测准确率，还能够大幅提高道路隐患点的定位精度。本申请由于可以避免对道路进行二次复测也能够提高道路检测的效率，能够满足市场对道路检测的需求。
实施例三
图5为本申请实施例提供的一种道路隐患定位方法的第三流程示意图。本申请实施例是在上述实施例的基础上进行优化，具体优化为：本实施例对三维雷达数据的预处理过程和坐标数据的抽稀处理过程进行详细的解释说明。
参考图5，本实施例的方法包括但不限于如下步骤：
S310、获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据。
在本申请实施例中，道路隐患检测设备中配置有三维探测雷达，可以获取道路的三维雷达数据。道路隐患检测设备中还配置有RTK和IMU，可以获取三维雷达天线的轨迹数据。道路隐患检测设备中还配置有对地相机，可以对地面进行拍摄来获取路面标识物数据。
在本申请实施例中，使用道路隐患检测设备对被测道路进行检测时，同步采集三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据。其中，本申请对分别采集三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据的采集频率不进行限定，本领域技术人员在实现本申请技术方案时可以依据实际情况的需求进行设定。
优选的，对地相机可以是五百万像素的高清摄像头，路面标识物数据的采集速率峰值达80张/秒，采集路面标识物数据是基于GPS时钟同步。惯性测量单元的采集频率可以是1000Hz。三维探测雷达的采集频率可以是200Hz。
S320、对三维雷达数据进行数据预处理，得到经处理的三维雷达数据。
在本申请实施例中，在获取道路的三维雷达数据之后，还需要对三维雷达数据进行数据预处理，以使该三维雷达数据能够满足预设要求。其中，数据数据预处理至少包括对三维雷达数据进行去直达波、去直流漂移和时间零点矫正。本实施例可以解决现有技术采用手工对数据进行处理，能够提高数据处理的效率并减少人工成本。
其中，本申请对数据预处理中具体操作步骤不进行限定，还可以包括其他数据处理的操作步骤，本领域技术人员在实现本实施例的过程中可以根据实际情况的需求对所获取的三维雷达数据进行数据预处理。
S330、将轨迹数据转化为坐标数据。
S340、根据三维雷达数据的时间戳和坐标数据的时间戳确定抽稀因子；根据抽稀因子对坐标数据进行抽稀处理，得到经处理的坐标数据。
在本申请实施例中，当对三维雷达数据和轨迹数据进行采集的采集频率不相同时，在将轨迹数据转化为坐标数据之后，对三维雷达数据或者坐标数据进行抽稀处理。在实际情况中，轨迹数据的采集频率通常大于三维雷达数据的采集频率，因而对对坐标数据进行抽稀处理，以使得每一个坐标数据与每一个三维雷达数据的时间戳相同。具体的，先根据三维雷达数据的时间戳和坐标数据的时间戳确定抽稀因子；根据抽稀因子对坐标数据进行抽稀处理，得到经处理的坐标数据。这样设置的好处在于，使坐标数据、路面标识物数据和三维雷达数据三者的时间戳都是一一对应的，可以方便后续将坐标数据与路面标识物数据和三维雷达数据进行关联。
可选的，还可以在将轨迹数据转化为坐标数据之前，对轨迹数据进行抽稀处理。
S350、将路面标识物数据与经处理的坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
在本申请实施例中，经上步骤S340对坐标数据进行抽稀处理之后，再将路面标识物数据与经处理的坐标数据相关联，得到路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
S360、结合路面标识物定位数据和经处理的坐标数据对经处理的三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
在本申请实施例中，首先将经数据预处理的三维雷达数据和经抽稀处理的坐标数据相关联，得到三维雷达定位数据；然后对三维雷达定位数据进行切片分析确定出初始道路隐患点；最后根据路面标识物定位数据从初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点。
本实施例提供的技术方案，首先获取道路的三维雷达数据、轨迹数据和路面标识物数据，其次对三维雷达数据进行数据预处理得到经处理的三维雷达数据，将轨迹数据转化为坐标数据；再次根据所确定的抽稀因子对坐标数据进行抽稀处理得到经处理的坐标数据；再次将路面标识物数据与经处理的坐标数据相关联，得到路面标识物定位数据；最后结合路面标识物定位数据和经处理的坐标数据对经处理的三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。本申请技术方案通过坐标数据和路面标识物的辅助来确定道路隐患点位置，不仅能够提高道路隐患点的检测准确率，还能够大幅提高道路隐患点的定位精度。本申请由于可以避免对道路进行二次复测也能够提高道路检测的效率，能够满足市场对道路检测的需求。
实施例四
图6为本申请实施例提供的一种道路隐患定位装置的结构示意图，如图6所示，该装置600可以包括：
数据获取模块610，用于获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据。
数据转化模块620，用于将所述轨迹数据转化为坐标数据。
数据关联模块630，用于将所述路面标识物数据与所述坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
隐患点确定模块640，用于结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
进一步的，上述隐患点确定模块640，包括：数据分析单元和隐患点筛选单元；
所述数据分析单元，用于将所述坐标数据和所述三维雷达数据相关联，得到三维雷达定位数据，并对所述三维雷达定位数据进行切片分析，确定初始道路隐患点。
所述隐患点筛选单元，用于根据所述路面标识物定位数据从所述初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点。
进一步的，上述隐患点筛选单元，可以具体用于根据所述路面标识物定位数据和所述初始道路隐患点的定位信息，确定与所述初始道路隐患点距离最近的路面标识物；根据所述路面标识物判断路面是否为正常状况，若否，则排除所述初始道路隐患点，从而得到所述目标道路隐患点。
进一步的，上述数据转化模块620，可以具体用于：获取初始轨迹数据对应的坐标数据；根据所述初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻轨迹数据的惯导数据增量，计算每个轨迹数据对应的坐标信息。
进一步的，上述道路隐患定位装置，还可以包括：数据抽稀模块；
所述数据抽稀模块，用于根据所述三维雷达数据的时间戳和所述坐标数据的时间戳确定抽稀因子；根据所述抽稀因子对所述坐标数据进行抽稀处理，得到经处理的坐标数据；
相应的，上述数据关联模块630，用于将所述路面标识物数据与所述经处理的坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
进一步的，上述道路隐患定位装置，还可以包括：数据预处理模块；
所述数据预处理模块，用于对所述三维雷达数据进行数据预处理，得到经处理的三维雷达数据，所述数据预处理至少包括去直达波、去直流漂移和时间零点矫正；
相应的，上述隐患点确定模块640，用于结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述经处理的三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
本实施例提供的道路隐患定位装置可适用于上述任意实施例提供的道路隐患定位方法，具备相应的功能和有益效果。
实施例五
图7是用来实现本申请实施例的一种道路隐患定位方法的电子设备的框图，图7示出了适于用来实现本申请实施例实施方式的示例性电子设备的框图。图7显示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。该电子设备典型可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、车载终端以及可穿戴设备等。
如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元716，存储器728，连接不同系统组件(包括存储器728和处理单元716)的总线718。
总线718表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备700典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备700访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器728可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)730和/或高速缓存存储器732。电子设备700可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统734可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线718相连。存储器728可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请实施例各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块742的程序/实用工具740，可以存储在例如存储器728中，这样的程序模块742包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块742通常执行本申请实施例所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备700也可以与一个或多个外部设备714(例如键盘、指向设备、显示器724等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口722进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器720与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器720通过总线718与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元716通过运行存储在存储器728中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请任一实施例所提供的道路隐患定位方法。
实施例六
本申请实施例六还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时可以用于执行本申请上述任一实施例所提供的道路隐患定位方法。
本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

Claims (10)

1.一种道路隐患定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据；
将所述轨迹数据转化为坐标数据；
将所述路面标识物数据与所述坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；
结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
2.根据权利要求1所述的道路隐患定位方法，其特征在于，所述结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点，包括：
将所述坐标数据和所述三维雷达数据相关联，得到三维雷达定位数据，并对所述三维雷达定位数据进行切片分析，确定初始道路隐患点；
根据所述路面标识物定位数据从所述初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点。
3.根据权利要求2所述的道路隐患定位方法，其特征在于，所述根据所述路面标识物定位数据从所述初始道路隐患点中筛选出目标道路隐患点，包括：
根据所述路面标识物定位数据和所述初始道路隐患点的定位信息，确定与所述初始道路隐患点距离最近的路面标识物；
根据所述路面标识物判断路面是否为正常状况，若否，则排除所述初始道路隐患点，从而得到所述目标道路隐患点。
4.根据权利要求1所述的道路隐患定位方法，其特征在于，所述将所述轨迹数据转化为坐标数据，包括：
获取初始轨迹数据对应的坐标数据；
根据所述初始轨迹数据对应的坐标数据和相邻轨迹数据的惯导数据增量，计算每个轨迹数据对应的坐标信息。
5.根据权利要求1所述的道路隐患定位方法，其特征在于，在将所述路面标识物数据与所述坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据之前，包括：
根据所述三维雷达数据的时间戳和所述坐标数据的时间戳确定抽稀因子；
根据所述抽稀因子对所述坐标数据进行抽稀处理，得到经处理的坐标数据；
相应的，将所述路面标识物数据与所述经处理的坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据。
6.根据权利要求1所述的道路隐患定位方法，其特征在于，在获取道路的三维雷达数据之后，包括：
对所述三维雷达数据进行数据预处理，得到经处理的三维雷达数据，所述数据预处理至少包括去直达波、去直流漂移和时间零点矫正；
相应的，结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述经处理的三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
7.根据权利要求1所述的道路隐患定位方法，其特征在于，所述路面标识物数据包括如下至少一项：路面井盖图像、路面破损图像和路面修补图像。
8.一种道路隐患定位装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取道路的三维雷达数据、三维雷达天线的轨迹数据和路面标识物数据；
数据转化模块，用于将所述轨迹数据转化为坐标数据；
数据关联模块，用于将所述路面标识物数据与所述坐标数据相关联，得到所述路面标识物数据对应的路面标识物定位数据；
隐患点确定模块，用于结合所述路面标识物定位数据和所述坐标数据对所述三维雷达数据进行切片分析，确定道路隐患点。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一所述的道路隐患定位方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的道路隐患定位方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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