CN114756565B - 地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合；通过预先训练的路面状态检测模型，对路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合；从路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合；根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对目标区域对应的区域地图进行实时更新。该实施方式提高了生成的地图数据的准确度。

Description

地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

地图更新，是指当地图对应的实际地理位置发生变化时，对地图进行更新的一种技术。目前，在进行地图更新时，通常采用的方式时，通过遥感卫星采集地面数据，以绘制地图。

然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：

第一，受遥感卫星采集精度的限制，往往无法对实际地理位置对应的数据进行精细化采集，使得生成的地图数据精度较低，进而导致地图所展示的信息不够全面；

第二，受遥感卫星采集周期的限制，往往无法对地理位置对应的数据进行高频度的数据采集，使得生成的地图数据准确度较低；

第三，基于遥感卫星采集的数据，往往无法有效地识别出路面上存在的影响车辆行驶安全的沉积物，导致车辆行驶安全度降低。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种地图更新方法，该方法包括：获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，上述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到；通过预先训练的路面状态检测模型，对上述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息；从上述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致；根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种地图更新装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，上述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到；路面状态检测单元，被配置成通过预先训练的路面状态检测模型，对上述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息；筛选单元，被配置成从上述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致；更新单元，被配置成根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的提高了生成的地图数据的精度和准确度。具体来说，造成生成的地图数据的精度和准确度较低的原因在于：第一，受遥感卫星采集精度的限制，往往无法对实际地理位置对应的数据进行精细化采集，使得生成的地图数据精度较低，进而导致地图所展示的信息不够全面；

第二，受遥感卫星采集周期的限制，往往无法对地理位置对应的数据进行高频度的数据采集，使得生成的地图数据准确度较低。基于此，本公开的一些实施例的地图更新方法，首先，获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，上述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到。通过获取路面图像集合，为路面状态的确定提供数据准备。接着，通过预先训练的路面状态检测模型，对上述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息。通过路面检测，以此确定路面沉积物的类型和位置。然后，从上述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致。实际情况中，通过模型可能会出现检测错误的情形，因此，通过实时环境信息，对路面状态信息集合中的路面状态信息进行筛选。进一步，根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新。通过此种方式，可以实现高精度的地图数据更新，此外，相较于遥感卫星，摄像头的采集周期远远高于遥感卫星的采集周期，因此，可以保证地图数据可以进行高频度的更新，保证了生成的地图数据的准确度。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例的地图更新方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的地图更新方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的地图更新方法的另一些实施例的流程图；

图4是路面状态检测模型的模型结构示意图；

图5所示的路面图像、路面沉积物检测模型输出结果和沉积物区域分割模型输出结果的对比图；

图6是车辆降速提示位置信息的生成示意图；

图7是根据本公开的地图更新装置的一些实施例的结构示意图；

图8是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是本公开的一些实施例的地图更新方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取目标区域内的实时环境信息102和路面图像集合103，其中，上述路面图像集合103由目标灯杆104上设置的摄像头采集得到；其次，计算设备101可以通过预先训练的路面状态检测模型105，对上述路面图像集合103中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合106，其中，上述路面状态信息集合106中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息；接着，计算设备101可以从上述路面状态信息集合106中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合107，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息102表征环境类型一致；最后，计算设备101可以根据上述目标路面状态信息集合107中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图108进行实时更新。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的地图更新方法的一些实施例的流程200。该地图更新方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合。

在一些实施例中，地图更新方法的执行主体（例如图1所示的计算设备101）可以通过有线连接或无线连接的方式获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合。其中，路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到。上述目标灯杆可以是上述目标区域内的灯杆。上述目标区域可以是上述目标灯杆上设置的摄像头的图像采集区域。上述实时环境信息可以表征上述目标区域的实时环境状态。例如，上述实时环境信息可以是“雨天类型”。上述实时环境信息还可以是“雪天类型”。

步骤202，通过预先训练的路面状态检测模型，对路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过预先训练的路面状态检测模型，对路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合。其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息表征上述目标区域内的路面状态。路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息。路面状态类型表征路面上沉积物的类型。路面沉积物位置信息表征路面上沉积物的位置。上述路面状态检测模型可以是用于对路面上的沉积物进行检测以及定位的模型。例如，上述路面状态检测模型可以是YOLO（You Only Look Once）模型。

可选地，路面状态信息还可以包括：路面沉积物面积信息。其中，路面沉积物面积信息表征路面沉积物所占面积。

步骤203，从路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合。其中，第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致。

作为示例，上述实时环境信息可以是“雨天类型”。上述执行主体可以将上述路面状态信息集合中包括的路面状态类型为“雨天类型”的路面状态信息，确定为目标路面状态信息集合。

步骤204，根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对目标区域对应的区域地图进行实时更新。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对目标区域对应的区域地图进行实时更新。其中，上述执行主体可以在上述区域地图中，对路面沉积物位置信息对应的位置进行信息标注，以使得更新后的地图在路面沉积物信息对应的位置包含有路面沉积物的相关信息。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的提高了生成的地图数据的精度和准确度。具体来说，造成生成的地图数据的精度和准确度较低的原因在于：第一，受遥感卫星采集精度的限制，往往无法对实际地理位置对应的数据进行精细化采集，使得生成的地图数据精度较低，进而导致地图所展示的信息不够全面；

第二，受遥感卫星采集周期的限制，往往无法对地理位置对应的数据进行高频度的数据采集，使得生成的地图数据准确度较低。基于此，本公开的一些实施例的地图更新方法，首先，获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，上述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到。通过获取路面图像集合，为路面状态的确定提供数据准备。接着，通过预先训练的路面状态检测模型，对上述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息。通过路面检测，以此确定路面沉积物的类型和位置。然后，从上述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致。实际情况中，通过模型可能会出现检测错误的情形，因此，通过实时环境信息，对路面状态信息集合中的路面状态信息进行筛选。进一步，根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新。通过此种方式，可以实现高精度的地图数据更新，此外，相较于遥感卫星，摄像头的采集周期远远高于遥感卫星的采集周期，因此，可以保证地图数据可以进行高频度的更新，保证了生成的地图数据的准确度。

进一步参考图3，其示出了地图更新方法的另一些实施例的流程300。该地图更新方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合。

在一些实施例中，步骤301的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的实施例中的步骤201，在此不再赘述。

步骤302，获取噪声信号信息序列。

在一些实施例中，地图更新方法的执行主体（例如图1所示的计算设备101）可以通过有线连接或无线连接的方式获取噪声信号信息序列。其中，上述噪声信号信息序列中的噪声信号信息与上述路面图像集合中的路面图像一一对应。噪声信号信息序列中的噪声信号信息对应的噪声信号由上述目标灯杆上设置的拾音设备采集得到。上述拾音设备可以是指向性麦克风。

步骤303，对噪声信号信息中的每个噪声信号信息对应的噪声信号进行降噪处理，以生成候选噪声信号信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过降噪算法，对上述噪声信号信息中的每个噪声信号信息对应的噪声信号进行降噪处理，以生成候选噪声信号信息。其中，候选噪声信号信息表征降噪后的噪声信号。上述降噪算法可以是RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）模型。上述降噪算法还可以是LSTM（Long-Short Term Memory，长短时记忆）模型。

步骤304，通过预先训练的路面状态检测模型，对路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过预先训练的路面状态检测模型，对路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合。其中，上述路面状态检测模型可以包括：路面特征提取模型、特征融合模型、路面状态类型分类模型、路面沉积物检测模型和沉积物区域分割模型。上述路面特征提取模型包括：噪声特征提取模型和图像特征提取模型。上述路面特征提取模型可以是用于提取路面状态特征的模型。上述噪声特征提取模型可以是用于提取噪声信号信息对应的信号特征的模型。上述图像特征提取模型可以是用于提取路面图像中图像特征的模型。特征融合模型可以是用于将噪声特征提取模型输出的信号特征，和图像特征提取模型输出的图像特征进行融合的模型。路面状态类型分类模型可以是用于对路面状态进行分类的模型。上述路面沉积物检测模型可以是用于检测沉积物的模型。上述沉积物区域分割模型可以是用于确定沉积物所在区域的边界的模型。

作为示例，上述执行主体通过预先训练的路面状态检测模型，对路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，可以包括以下步骤：

第一步，通过上述图像特征提取模型提取上述路面图像的图像特征。

其中，上述图像特征提取模型可以是ResNet（Residual Network，残差网络）-50模型

第二步，通过上述噪声特征提取模型提取上述路面图像对应的候选噪声信号信息的噪声特征。

其中，上述噪声特征提取模型可以是LSTM（Long Short Term Memory，长短时记忆）模型。

第三步，通过上述特征融合模型对上述图像特征和上述噪声特征进行特征融合，以生成融合特征。

其中，上述特征融合模型可以是VGG（ Visual Geometry Group）-19网络模型。

第四步，将上述融合特征输入上述路面状态类型分类模型，以生成上述路面图像对应的路面状态信息包括的路面状态类型。

其中，上述路面状态类型分类模型可以是三分类模型。其中，上述路面状态类型分类模型输出的路面状态类型可以是“雨天”，“雪天”和“非雨雪天”。

第五步，将上述图像特征输入上述路面沉积物检测模型，以生成沉积物感兴趣区域信息。

其中，上述路面沉积物检测模型可以是YOLO-V4（You Only Look Once Version4）模型。上述沉积物感兴趣区域信息可以表征沉淀物所在的区域对应的感兴趣框。其中，上述沉积物感兴趣区域信息可以包括：感兴趣框角点坐标和感兴趣框置信度。沉积物感兴趣区域信息对应的感兴趣区域为矩形感兴趣区域。

第六步，通过上述沉积物区域分割模型，对上述沉积物感兴趣区域信息对应的感兴趣区域内的沉积物进行区域检测和分割，以生成上述路面图像对应的路面状态信息包括的路面沉积物位置信息和路面沉积物面积信息。

其中，上述沉积物区域分割模型可以包括编码网络和解码网络。其中，上述编码网络可以是AlexNet网络。上述解码网络可以包括：至少一个反卷积网络。

作为示例，上述路面状态检测模型的模型结构示意图可以如图4所示。其中，上述路面状态检测模型可以包括：路面特征提取模型401、特征融合模型402、路面状态类型分类模型403、路面沉积物检测模型404和沉积物区域分割模型405。上述路面特征提取模型401包括：噪声特征提取模型406和图像特征提取模型407。

作为又一示例，如图5所示的路面图像、路面沉积物检测模型输出结果和沉积物区域分割模型输出结果的对比图。其中，路面图像501中包含积水。路面沉积物检测模型输出结果502中包含矩形框框定的积水所在区域。沉积物区域分割模型输出结果503中包含了，不规则边界框定的积水所在的区域。

路面状态检测模型作为本公开的一个发明点，解决了背景技术部分提及的技术问题三，即“基于遥感卫星采集的数据，往往无法有效地识别出路面上存在的影响车辆行驶安全的沉积物，导致车辆行驶安全度降低”。实际情况中，受到云层遮挡，遥感卫星采集周期的限制，或采集得到的图像的精度的限制，通过遥感卫星采集的数据，往往无法有效地识别出路面上存在的影响车辆行驶安全的沉积物。为了提高路面沉积物的识别效率，以提高车辆行驶安全度。本公开首先，通过噪声特征提取模型和图像特征提取模型，分别对拾音设备采集得到噪声信号，和摄像头采集得到路面图像分别进行特征提取。实际情况中，当路面存在积雪或积水时，当车辆通过时，所产生的噪音会与路面不存在积雪或积水时有明显差异。因此，结合噪声信号和路面图像，能够大大提高路面状态类型分类模型输出的路面状态类型的准确率。此外，实际情况中，常见的检测模型往往仅能以矩形感兴趣框的形式，框定待检测对象。而路面上存在的积雪或积水常常呈现不规则边缘。因此，本公开首先通过路面沉积物检测模型对积雪或积水对应的进行矩形框框定。接着通过沉积物区域分割模型确定积雪或积水对应的区域的实际边界。通过此种方式可以更加精准的确定积雪或积水所在的区域。此外，考虑到在确定路面状态类型，以及确定积雪或积水所在的区域时，均需要对路面图像进行特征提取。因此，本公开通过设置共用的图像特征提取模块（图像特征提取模型）大大减少了网络的复杂程度，提高了特征的使用效率。综上，通过此种方式，能够很好地识别出路面上存在的影响车辆行驶安全的沉积物，大大提高了车辆行驶过程中的安全度。

步骤305，从路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合。

在一些实施例中，步骤305的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的实施例中的步骤203，在此不再赘述。

步骤306，根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息对应的路面图像的图像采集时间，对目标路面状态信息集合中的目标路面状态信息进行排序，以生成目标路面状态信息序列。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息对应的路面图像的图像采集时间，对目标路面状态信息集合中的目标路面状态信息进行排序，以生成目标路面状态信息序列。其中，上述执行主体可以根据图像采集时间的先后顺序，对目标路面状态信息集合中的目标路面状态信息进行排序，以生成目标路面状态信息序列。

步骤307，根据目标路面状态信息序列中的每两个相邻的目标路面状态信息包括的路面沉积物面积信息，确定路面沉积物变化速率信息，得到路面沉积物变化速率信息序列。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据目标路面状态信息序列中的每两个相邻的目标路面状态信息包括的路面沉积物面积信息，确定路面沉积物变化速率信息，得到路面沉积物变化速率信息序列。

作为示例，两个相邻的目标路面状态信息可以是目标路面状态信息A和目标路面状态信息B。目标路面状态信息B的图像采集时间晚于目标路面状态信息A的图像采集时间。其中，目标路面状态信息A包括：路面沉积物面积信息A。目标路面状态信息B包括：路面沉积物面积信息B。上述执行主体可以将路面沉积物面积信息B对应的沉积物面积与路面沉积物面积信息A对应的沉积物面积的差值，与路面沉积物面积信息A对应的沉积物面积的比值，确定为路面沉积物变化速率信息。

步骤308，根据路面沉积物变化速率信息序列，确定路面环境变化信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据路面沉积物变化速率信息序列，确定路面环境变化信息。其中，上述执行主体可以将路面沉积物变化速率信息序列中的各个路面沉积物变化速率信息的均值，确定为上述路面环境变化信息。

步骤309，根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对目标区域对应的区域地图进行实时更新。

在一些实施例中，上述执行主体根据目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对目标区域对应的区域地图进行实时更新，可以包括以下步骤：

第一步，将上述目标路面状态信息集合中满足第二筛选条件的目标路面状态信息，作为候选路面状态信息。

其中，上述第二筛选条件可以是目标路面状态信息对应的路面图像的图像采集时间，与路面图像集合中路面图像对应的最晚图像采集时间相同。

第二步，根据上述候选路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，确定所上述区域地图中的待更新区域地图。

其中，上述执行主体可以将路面沉积物位置信息对应的区域，确定为上述待更新区域地图。

第三步，获取上述目标区域对应的车辆行驶方向信息。

其中，上述执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式获取上述目标区域对应的车辆行驶方向信息。其中，车辆行驶方向信息表示目标区域内车辆的行驶方向。例如，上述车辆行驶方向信息可以是“-1”，也可以是“1”。其中，“-1”表示目标区域对应的车辆行驶方向为负向。“1”表示目标区域对应的车辆行驶方向为正向。

第四步，根据上述车辆行驶方向信息和上述路面环境变化信息，确定车辆降速提示位置信息。

其中，上述执行主体可以根据上述车辆行驶方向信息和上述路面环境变化信息，通过以下公式，确定车辆降速提示位置信息：

其中，

表示车辆降速提示位置信息对应的位置。

表示车辆行驶方向信息。

表示路面环境变化信息。

表示预设时长。

表示预留刹车距离。

作为示例，如图6所示的车辆降速提示位置信息的生成示意图，其中，图6包括：沉积物601、路面环境变化信息对应的方向602、车辆行驶方向信息对应的车辆行驶方向603、预留刹车距离和车辆降速提示位置信息对应的位置604。

通过上述路面环境变化信息和预留刹车距离，以此确定车辆降速提示位置信息，使得可以保证当路面出现积雪或积水时，及时的对过往车辆进行提示，以保证过往车辆能够有足够的反应时间进行车辆控制（如制动，或避让），以此提高车辆行驶的安全性。

第五步，根据上述车辆降速提示位置信息和上述候选路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述待更新区域地图进行地图更新。

其中，上述执行主体可以在待更新区域地图中标注车辆降速提示位置信息和路面沉积物位置信息，以实现对待更新区域地图进行地图更新。

可选地，上述执行主体还可以响应于确定上述区域地图更新成功，通过上述目标灯杆上设置的数据传输装置，对上述更新后的区域地图信息进行信息广播，以使得装载有数据接收装置的车辆接收更新后的区域地图。其中，上述数据传输装置可以V2V（vehicle-to-vehicle）通信装置。

从图3可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，本公开首先，通过噪声特征提取模型和图像特征提取模型，分别对拾音设备采集得到噪声信号，和摄像头采集得到路面图像分别进行特征提取。实际情况中，当路面存在积雪或积水时，当车辆通过时，所产生的噪音会与路面不存在积雪或积水时有明显差异。因此，结合噪声信号和路面图像，能够大大提高路面状态类型分类模型输出的路面状态类型的准确率。此外，实际情况中，常见的检测模型往往仅能以矩形感兴趣框的形式，框定待检测对象。而路面上存在的积雪或积水常常呈现不规则边缘。因此，本公开首先通过路面沉积物检测模型对积雪或积水对应的进行矩形框框定。接着通过沉积物区域分割模型确定积雪或积水对应的区域的实际边界。通过此种方式可以更加精准的确定积雪或积水所在的区域。此外，考虑到在确定路面状态类型，以及确定积雪或积水所在的区域时，均需要对路面图像进行特征提取。因此，本公开通过设置共用的图像特征提取模块（图像特征提取模型）大大减少了网络的复杂程度，提高了特征的使用效率。综上，通过此种方式，能够很好地识别出路面上存在的影响车辆行驶安全的沉积物，大大提高了车辆行驶过程中的安全度。

进一步参考图7，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种地图更新装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图7所示，一些实施例的地图更新装置700包括：获取单元、路面状态检测单元、筛选单元和更新单元。其中，获取单元701，被配置成获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，上述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到；路面状态检测单元702，被配置成通过预先训练的路面状态检测模型，对上述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息；筛选单元703，被配置成从上述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致；更新单元704，被配置成根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新。

可以理解的是，该装置700中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置700及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（如图1所示的计算设备101）800的结构示意图。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）801，其可以根据存储在只读存储器（ROM）802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器（RAM）803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出（I/O）接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至I/O接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图8中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从ROM 802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，上述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到；通过预先训练的路面状态检测模型，对上述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，上述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型和路面沉积物位置信息；从上述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，上述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与上述实时环境信息表征环境类型一致；根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新。

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公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上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）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、路面状态检测单元、筛选单元和更新单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，更新单元还可以被描述为“根据上述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对上述目标区域对应的区域地图进行实时更新的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (6)

1.一种地图更新方法，包括：

获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，所述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到；

获取噪声信号信息序列，其中，所述噪声信号信息序列中的噪声信号信息与所述路面图像集合中的路面图像一一对应，所述噪声信号信息序列中的噪声信号信息对应的噪声信号由所述目标灯杆上设置的拾音设备采集得到；

对所述噪声信号信息中的每个噪声信号信息对应的噪声信号进行降噪处理，以生成候选噪声信号信息；

通过预先训练的路面状态检测模型，对所述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，所述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型、路面沉积物位置信息和路面沉积物面积信息，所述路面状态检测模型包括：路面特征提取模型、特征融合模型、路面状态类型分类模型、路面沉积物检测模型和沉积物区域分割模型，所述路面特征提取模型包括：噪声特征提取模型和图像特征提取模型；

从所述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，所述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与所述实时环境信息表征环境类型一致；

根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对所述目标区域对应的区域地图进行实时更新，其中，在所述根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对所述目标区域对应的区域地图进行实时更新之前，所述方法还包括：

根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息对应的路面图像的图像采集时间，对所述目标路面状态信息集合中的目标路面状态信息进行排序，以生成目标路面状态信息序列；

根据所述目标路面状态信息序列中的每两个相邻的目标路面状态信息包括的路面沉积物面积信息，确定路面沉积物变化速率信息，得到路面沉积物变化速率信息序列；

根据所述路面沉积物变化速率信息序列，确定路面环境变化信息，

其中，所述通过预先训练的路面状态检测模型，对所述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，包括：

通过所述图像特征提取模型提取所述路面图像的图像特征；

通过所述噪声特征提取模型提取所述路面图像对应的候选噪声信号信息的噪声特征，其中，候选噪声信号信息对应的噪声信号由目标灯杆上设置的拾音设备采集得到；

通过所述特征融合模型对所述图像特征和所述噪声特征进行特征融合，以生成融合特征；

将所述融合特征输入所述路面状态类型分类模型，以生成所述路面图像对应的路面状态信息包括的路面状态类型；

将所述图像特征输入所述路面沉积物检测模型，以生成沉积物感兴趣区域信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述区域地图更新成功，通过所述目标灯杆上设置的数据传输装置，对所述更新后的区域地图信息进行信息广播，以使得装载有数据接收装置的车辆接收更新后的区域地图。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对所述目标区域对应的区域地图进行实时更新，包括：

将所述目标路面状态信息集合中满足第二筛选条件的目标路面状态信息，作为候选路面状态信息；

根据所述候选路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，确定所述区域地图中的待更新区域地图；

获取所述目标区域对应的车辆行驶方向信息；

根据所述车辆行驶方向信息和所述路面环境变化信息，确定车辆降速提示位置信息；

根据所述车辆降速提示位置信息和所述候选路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对所述待更新区域地图进行地图更新。

4.一种地图更新装置，包括：

获取单元，被配置成获取目标区域内的实时环境信息和路面图像集合，其中，所述路面图像集合由目标灯杆上设置的摄像头采集得到；

噪声信号获取单元，被配置成获取噪声信号信息序列，其中，所述噪声信号信息序列中的噪声信号信息与所述路面图像集合中的路面图像一一对应，所述噪声信号信息序列中的噪声信号信息对应的噪声信号由所述目标灯杆上设置的拾音设备采集得到；

降噪处理单元，被配置成对所述噪声信号信息中的每个噪声信号信息对应的噪声信号进行降噪处理，以生成候选噪声信号信息；

路面状态检测单元，被配置成通过预先训练的路面状态检测模型，对所述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，得到路面状态信息集合，其中，所述路面状态信息集合中的路面状态信息包括：路面状态类型、路面沉积物位置信息和路面沉积物面积信息，所述路面状态检测模型包括：路面特征提取模型、特征融合模型、路面状态类型分类模型、路面沉积物检测模型和沉积物区域分割模型，所述路面特征提取模型包括：噪声特征提取模型和图像特征提取模型；

筛选单元，被配置成从所述路面状态信息集合中筛选出满足第一筛选条件的路面状态信息，作为目标路面状态信息，得到目标路面状态信息集合，其中，所述第一筛选条件为路面状态信息包括的路面状态类型与所述实时环境信息表征环境类型一致；

更新单元，被配置成根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对所述目标区域对应的区域地图进行实时更新，其中，在所述根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息包括的路面沉积物位置信息，对所述目标区域对应的区域地图进行实时更新之前，所述方法还包括：

根据所述目标路面状态信息集合中目标路面状态信息对应的路面图像的图像采集时间，对所述目标路面状态信息集合中的目标路面状态信息进行排序，以生成目标路面状态信息序列；

根据所述目标路面状态信息序列中的每两个相邻的目标路面状态信息包括的路面沉积物面积信息，确定路面沉积物变化速率信息，得到路面沉积物变化速率信息序列；

根据所述路面沉积物变化速率信息序列，确定路面环境变化信息，

其中，所述通过预先训练的路面状态检测模型，对所述路面图像集合中的每张路面图像进行路面状态检测，以生成路面状态信息，包括：

通过所述图像特征提取模型提取所述路面图像的图像特征；

通过所述噪声特征提取模型提取所述路面图像对应的候选噪声信号信息的噪声特征，其中，候选噪声信号信息对应的噪声信号由目标灯杆上设置的拾音设备采集得到；

通过所述特征融合模型对所述图像特征和所述噪声特征进行特征融合，以生成融合特征；

将所述融合特征输入所述路面状态类型分类模型，以生成所述路面图像对应的路面状态信息包括的路面状态类型；

将所述图像特征输入所述路面沉积物检测模型，以生成沉积物感兴趣区域信息。

5.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

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3中任一所述的方法。

6.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一所述的方法。

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