JP2018509668A - 道路の3次元モデルのモデリング方法、装置及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2015年8月3日に提出された、出願番号が201510481925.7であり、出願人がバイドゥオンラインネットワークテクノロジー(北京)有限会社であり、発明名称が「道路の3次元モデルのモデリング方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張し、当該特許出願の全文を引用により本願に組み込む。
本実施例は、道路の3次元モデルのモデリング方法の一つの技術案を提供された。前記道路の3次元モデルのモデリング方法は、道路の3次元モデルのモデリング装置で実行され、また、前記道路の3次元モデルのモデリング装置が、パーソナルコンピュータ、ワークステーションまたはサーバなどの計算デバイスに集積される。
本実施例は、本発明の上記実施例を基礎として、さらに道路の3次元モデルのモデリング方法におけるパノラマ画像解析の一つの技術案を提供した。当該技術案では、パノラマ画像データを解析して交通要素の3次元属性データを取得するステップにおいては、深層学習に基づく画像認識技術を利用して前記パノラマ画像データにおける、車線、交通標識板、路面標示及び交通信号機を含む交通要素を取得するステップと、視覚画像位置の決め技術を利用して前記交通要素の3次元空間での位置情報を取得するステップと、を含む。
本実施例は、本発明の上記実施例を基礎として、さらに道路の3次元モデルのモデリング方法におけるデータ融合の一つの技術案を提供した。当該技術案では、前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して、道路の3次元モデルを取得するステップにおいては、前記3次元属性データを利用して前記初期モデルにおける位置データを3次元化するステップと、前記3次元属性データいおける位置データを利用して前記初期モデルにおける位置データを補正するステップと、融合後の3次元データに基づいて、3次元モデルを再構築して道路の3次元モデルデータを取得するステップと、を含む。
本実施例は、本発明の上記実施例を基礎として、さらに道路の3次元モデルのモデリング方法の一つの技術案を提供した。当該技術案では、前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得した後に、前記3次元モデルデータを予め設定されたモデルデータフォーマットに変換する。
本実施例は、道路の3次元モデルのモデリング方法の一つの技術案を提供した。図11を参照して、当該技術案において、前記道路の3次元モデルのモデリング方法は、以下のステップを含む。
本実施例は、道路の3次元モデルのモデリング装置の一つの技術案を提供した。図12を参照して、当該技術案では、前記道路の3次元モデルのモデリング装置は、道路網解析モジュール121、パノラマ画像解析モジュール122及びデータ融合モジュール123を含む。
記憶媒体は、一つまたは複数のコンピュータ実行可能な命令が記憶され、前記コンピュータ実行可能な命令が、コンピュータプロセッサで実行される時に、道路の3次元モデルのモデリング方法を実行し、前記方法は、2次元道路網データを解析して道路の初期モデルを構築するステップと、パノラマ画像データを解析して交通要素の3次元属性データを取得するステップと、前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得するステップと、を含む。
Claims (11)
- 2次元道路網データを解析して道路の初期モデルを構築するステップと、
パノラマ画像データを解析して交通要素の3次元属性データを取得するステップと、
前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得するステップと、を含む
ことを特徴とする道路の3次元モデルのモデリング方法。 - 2次元道路網データを解析して道路の初期モデルを構築するステップにおいては、
前記2次元道路網データに対する解析によって、前記道路の道路境界線、中央分離帯境界線、道路中心線及び車線を取得するステップを含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - パノラマ画像データを解析して交通要素の3次元属性データを取得するステップにおいては、
深層学習に基づく画像認識技術を利用して前記パノラマ画像データにおける、車線、交通標識板、路面標示及び交通信号機を含む交通要素を取得するステップと、
視覚画像の位置決め技術を利用して前記交通要素の3次元空間での位置情報を取得するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得するステップにおいては、
前記3次元属性データを利用して前記初期モデルにおける位置データを3次元化するステップと、
前記3次元属性データにおける位置データを利用して前記初期モデルにおける位置データを補正するステップと、
融合後の3次元データに基づいて、3次元モデルを再構築して道路の3次元モデルデータを取得するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得した後に、前記3次元モデルデータを予め設定されたモデルデータフォーマットに変換するステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 2次元道路網データを解析して道路の初期モデルを構築する道路網解析モジュールと、
パノラマ画像データを解析して交通要素の3次元属性データを取得するパノラマ画像解析モジュールと、
前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得するデータ融合モジュールと、を含む
ことを特徴とする道路の3次元モデルのモデリング装置。 - 前記道路網解析モジュールは、具体的に、前記2次元道路網データに対する解析によって、前記道路の道路境界線、中央分離帯境界線、道路中心線及び車線を取得することに用いられる
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 前記パノラマ画像解析モジュールは、
深層学習に基づく画像認識技術を利用して前記パノラマ画像データにおける、車線、交通標識板、路面標示及び交通信号機を含む交通要素を取得する要素獲得ユニットと、
視覚画像の位置決め技術を利用して前記交通要素の3次元空間での位置情報を取得する位置獲得ユニットと、を含む
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 前記データ融合モジュールは、
前記3次元属性データを利用して前記初期モデルにおける位置データを3次元化する3次元化ユニットと、
前記3次元属性データにおける位置データを利用して前記初期モデルにおける位置データを補正する位置補正ユニットと、
融合後の3次元データに基づいて3次元モデルを再構築して道路の3次元モデルデータを取得する再構築ユニットと、を含む
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得した後に、前記3次元モデルデータを予め設定されたモデルデータフォーマットに変換する形式変換モジュールをさらに含む
ことを特徴とする請求項6に記載の装置。 - 一つまたは複数のコンピュータ実行可能な命令が記憶され、前記コンピュータ実行可能な命令が、コンピュータプロセッサで実行される時に、道路の3次元モデルのモデリング方法を実行し、前記方法は、
2次元道路網データを解析して道路の初期モデルを構築するステップと、
パノラマ画像データを解析して交通要素の3次元属性データを取得するステップと、
前記初期モデルと前記3次元属性データとを融合して道路の3次元モデルを取得するステップと、を含む
ことを特徴とする記憶媒体。
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