JP7200207B2

JP7200207B2 - 地図生成方法、地図生成装置、電子機器、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータプログラム

Info

Publication number: JP7200207B2
Application number: JP2020213102A
Authority: JP
Inventors: ヨンクイ，; ジュンタオトン，; ドンリンウー，; イーゼン，
Original assignee: バイドゥオンラインネットワークテクノロジー（ペキン）カンパニーリミテッド
Priority date: 2019-12-23
Filing date: 2020-12-23
Publication date: 2023-01-06
Anticipated expiration: 2040-12-23
Also published as: CN113091757A; US20210192815A1; EP3842995A1; JP2021099489A; CN113091757B; US11380035B2

Description

本発明は、データ処理技術におけるスマート交通技術分野に関し、特に、地図生成方法、地図生成装置、電子機器、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータプログラムに関する。

コンピュータ技術の発展に伴い、電子地図はますますユーザに必要とされ、関連技術において、地図はシンプルなルート標識を使用してユーザの外出を案内したことがあり、ルート標識は主に道路及び進行方向などに適用される。

しかしながら、実際の外出の過程において、安全を保証するために、地図の精細化サービスに対するニーズがますます高くなり、現在、道路自体の情報に集中している地図表示だけでは、精細化の需要を満たすことができない。

本発明の第１の目的は地図生成方法を提供することである。

本発明の第２の目的は地図生成装置を提供することである。

本発明の第３の目的は電子機器を提供することである。

本発明の第４の目的はコンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することである。

上記目的を達成するために、本発明の第１態様は、コンピュータによって実行される地図生成方法であって、目標道路に対応するストリートビュー画像を取得するステップと、前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得するステップと、予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得するステップと、前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークするステップとを含み、前記候補分離帯情報が複数含まれる場合、予め設定された前記修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して前記目標分離帯情報を取得するステップは、複数の前記候補分離帯情報の各前記候補分離帯情報の信頼度を決定するステップと、前記信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び前記信頼度が第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断するステップであって、前記第２の予め設定された閾値が前記第１の予め設定された閾値より小さいステップと、前記第１の候補分離帯情報及び前記第２の候補分離帯情報を含む場合、前記第２の候補分離帯情報の候補分離帯タイプを前記第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正するステップとを含む地図生成方法である。

上記目的を達成するために、本発明の第２態様は、目標道路に対応するストリートビュー画像を取得する第１の取得モジュールと、前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得する第２の取得モジュールと、予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する第３の取得モジュールと、前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする生成モジュールとを備え、前記候補分離帯情報が複数含まれる場合、前記第３の取得モジュールは、具体的には、複数の前記候補分離帯情報の各前記候補分離帯情報の信頼度を決定し、前記信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び前記信頼度が第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断し、前記第２の予め設定された閾値が前記第１の予め設定された閾値より小さく、前記第１の候補分離帯情報及び前記第２の候補分離帯情報を含む場合、前記第２の候補分離帯情報の候補分離帯タイプを前記第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正することに用いられる地図生成装置である。

上記目的を達成するため、本発明の第３態様は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの前記プロセッサに通信可能に接続するメモリとを備え、前記メモリに少なくとも１つの前記プロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、少なくとも１つの前記プロセッサが上記の地図生成方法を実行するように、少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器である。

上記目的を達成するために、本発明の第４態様は、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに上記の地図生成方法を実行させることに用いられる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。

本発明は、以下の利点または有益な効果を有する。
目標道路に対応するストリートビュー画像を取得し、ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得し、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得し、されに、目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする。これにより、地図上で分離帯情報を正確にマークすることを実現し、地図のナビゲーション性能を向上させる。

上記選択可能な態様が有する他の効果については、具体的な実施例と併せて以下に説明する。

図面は、本発明の構成をより良く理解するためのものであり、本発明を限定するものではない。
本発明の実施例１に係る地図生成方法のフローチャートである。本発明の実施例２に係る地図生成方法のシーン概略図である。本発明の実施例３に係る地図生成方法のフローチャートである。本発明の実施例４に係る地図生成方法のシーン概略図である。本発明の実施例５に係る地図生成方法のシーン概略図である。本発明の実施例６に係る地図生成装置の構成概略図である。本発明の実施例７に係る地図生成装置の構成概略図である。本発明の地図生成方法を実現させることに用いられる電子機器のブロック図である。

本発明の例示的な実施例について、図面を参照して以下に説明する。理解を容易にするために、その中に本発明の実施例の様々な詳細が含まれ、それらは単なる例示と見なされるべきである。したがって、当業者は、本発明の範囲及び精神から逸脱しない限り、本明細書に記載の実施例に様々な変更及び修正を加えることができることを認識すべきである。また、明確さ及び簡潔さのために、周知の機能及び構成の説明は、以下の説明では省略される。

本発明の実施例の地図生成の有効性識別方法及び装置について、図面を参照して以下に説明する。

地図の精細化サービスを高めるため、本発明の実施例において、分離帯情報を識別して、分離帯情報を地図上に示す精細化地図生成方式を提供している。ここで、分離帯は、緑地帯、フェンスなど道路上で分離作用を奏する実物、または黄色い線など仮想分離帯情報を含む。

具体的には、図１は本発明の一実施例に係る地図生成方法のフローチャートである。図１に示すように、地図生成方法は以下のステップ１０１～ステップ１０４を含む。

ステップ１０１は、目標道路に対応するストリートビュー画像を取得する。

具体的には、正確に分離帯情報を識別するために、撮影したストリートビュー画像を目標道路の画像とする。例えば、予め設定された収集間隔によってストリートビュー画像を収集してもよく、当該収集間隔は時間間隔であってよく、道路距離間隔であってもいい。

ここで、撮影した結晶画像が目標道路の分離帯画像をカバーできるように保証するために、現在の目標道路の進行方向（南直行、北直行など）及び道路タイプ（本道かまたは側道かなど）に基づいて、ストリートビュー撮影パラメータを決定することができ、当該撮影パラメータはストリートビュー画像を収集する車両の進行方向ＭｏｖｅＤｉｒと、撮影ロール角Ｒｏｌｌと、撮影画角Ｆｏｖとを含み、ストリートビュー撮影パラメータに基づいてストリートビュー画像を撮影する。

上記方式を用いてストリートビュー画像を撮影するのは、分離帯の設置方式が道路進行方向及び道路タイプに関わるためであり、例えば、図２に示すように、本道間の分離帯は進行方向の左側にあり、主道と側道との間の分離帯は本道進行方向の右側、側道進行方向の左側にあり、ストリートビューデータによって道路の両側を切り取ることを保証するために、最近収集したストリートビューデータを可能な限り切り取るように対応するストリートビュー撮影パラメータを決定し、もちろん、実際のストリートビュー画像の収集過程において、隣接するストリート画像の収集時間が長くなりすぎないようにし、上下２つのストリートビュースポットの路側データが接続できるようにする必要がある（道路のいくつかの特徴情報を失わない）。

実際の撮影過程において、収集したストリートビュー画像に多すぎる天空シーン及び地面シーンの画像を含むことを避けるために、さらに目標道路の幅などに基づいてストリートビュー撮影パラメータを設定することができ、収集した視角範囲にノイズ情報をあまり多く含まないことを保証する。

ステップ１０２は、ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得する。

なお、予め設定された識別モデルは予めトレーニングされた深層学習モデルであってもよく、深層学習モデルはトレーニング段階において、人工でマークされたストリートビュー画像サンプルを入力してもよく、出力された結果とマーク情報との比較結果に基づいて当該深層学習モデルを繰り返してトレーニングする。ここで、トレーニングされたモデルにオーバーフィットという状況の発生を避けるために、予め入力された人工標準のサンプルが複数のタイプの分離帯情報をカバーすることを保証し、各タイプの分離帯情報の比較結果に対してモデルトレーニングを行い、あるタイプの比較結果に基づいてモデルに対応する正確率が比較的低いと決定した場合に、タイプのストリートビュー画像サンプルを補充してモデルのトレーニングを行ってもよい。もちろん、モデルの堅牢性をさらに高めるために、異なる日差し条件、路面条件などに対してストリートビュー画像サンプルを決定することができる。

具体的には、深層学習モデルトレーニングを終えた後、ストリートビュー画像を予め設定された深層学習モデルに入力してストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む分離帯データを取得し、候補分離帯情報は分離帯タイプ、分離帯位置などを含むことができ、上記確率は分離帯情報の信頼度に対応しており、確率が高いほど信頼度が高い。

もちろん、本発明の一例において、畳み込みニューラルネットワークモデルを予めトレーニングされたモデルとしてもよく、モデルトレーニングはＰａｄｄｌｅ深層学習プラットフォームに依存し、畳み込みニューラルネットワークを用いてモデルトレーニングを行う。トレーニングサンプルから複数の道路の分離帯データサンプルをランダムで抽出してモデルトレーニングを行う。１つのトレーニングサンプルのトレーニングを終えるたびに、畳み込みニューラルネットワークモデルを利用してテストセット精度評価を行い、モデル精度の変化傾向を分析する。畳み込みニューラルネットワークの精度が明らかな向上がない場合、トレーニングを停止し、畳み込みニューラルネットワークの精度を分析し、分離帯データサンプルを追加し、畳み込みニューラルネットワークの精度を繰り返して向上させる。

ステップ１０３は、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する。

具体的には、ストリートビュー画像が収集される時、カメラの視線が遮られるなどの問題が存在する可能性があるため、深層学習モデルが出力した候補分離帯データは１つの参考に過ぎず、これはよって、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する。

なお、異なる応用シーンにおいて、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する方式が異なり、以下のように例示で説明する。

本例示において、候補分離帯情報が複数の候補分離帯情報を含む場合に、図３に示すように、上記ステップ１０３は以下のステップ２０１～２０３を含む。

ステップ２０１は、複数の候補分離帯情報における各候補分離帯情報の信頼度を決定する。

具体的には、分離帯情報を採用できるか否かを知るために、各候補分離帯情報の信頼度を決定する。

一例として、以上の分析のように、候補分離帯情報は分離帯タイプを含み、そのため、各候補分離帯情報における分離帯タイプに基づいて、複数の候補分離帯情報を少なくとも１つの分離帯集合に分け、各分離帯集合の候補分離帯タイプが同じであり、さらに、各分離帯集合に含まれる候補分離帯情報の数を決定し、数によって各分離帯集合に含まれる各候補分離帯情報の信頼度を決定する。

なお、道路上、特に高速道路上では、道路の片側の分離帯タイプは通常一致しているため、本実施例において、分離帯タイプに対応する数に基づいて候補分離帯情報の信頼度を決定することは容易に理解するであろう。ここで、数と全体の候補分離帯情報の数との比率を計算して、予め確率された比率と信頼度との関係に基づいて、候補分離帯情報の信頼度を決定することができる。例えば、１つの目標道路で識別された候補分離帯情報が１０個であって、そのうちの７個が緑地帯、３個がフェンスである場合、緑地帯タイプの候補分離帯情報の信頼度が高いと考えられる。

もちろん、本例示において、候補分離帯情報に対応する確率は同じく重要な参考意味を持っているので、各分離帯集合に含まれるすべての候補分離帯情報の確率の平均値が決定でき、平均値に基づいて信頼度を修正し、例えば、確率の平均値が比較的高いと決定された場合、予め設定された対応関係に基づいて確率の平均値に対応する信頼度増加値を決定し、さらに、確率の平均値に基づいて、信頼度増加値を最後の信頼度増加値として追加し、本例示において、特定のノイズパラメータの影響を避けるために、さらに各分離帯集合におけるすべての候補分離帯情報の確率のうちの最大値と最小値を除いてから確率の平均値を取ることもできる。

本例示において、数に基づいて各分離帯集合に含まれる各候補分離帯情報の信頼度を決定する前に、さらに各分離帯情報に対応する分離帯位置を決定することもでき、分離帯位置に基づいて、候補分離帯情報の連続して隣接する数を決定し、連続して隣接する数に基づいて信頼度を修正する。つまり、本例示において、連続する複数の候補分離帯情報の分離帯タイプが同じである場合、それは信頼できると考えられる。例えば、数と信頼度増加値との対応関係を確立することができ、これにより、信頼度に基づいて対応する信頼度増加値を追加して最後の信頼度とする。

一例をあげると、図４に示すように、引き続き上記例示に基づいて、目標道路で識別された候補分離帯情報が１０個であって、そのうちの７個が緑地帯、３個がフェンスであるが、３個のフェンスが隣接する分離帯情報である場合、フェンスの信頼度が比較的高いと考えられ、したがって、信頼度に基づいて一定値を追加して最後の信頼度とする。

実際の実行過程において、本例示において、分離帯タイプの隣接する分離帯位置に基づいて信頼度を修正する場合、隣接する候補分離帯情報の確率に合わせて計算してもよく、ここで、計算方式は連続して隣接する候補分離帯情報の確率の平均値であってもよく、信頼度増加値を決定し、信頼度に基づいて対応する信頼度増加値を追加して最後の信頼度とする。

ステップ２０２は、信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び信頼度が第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断し、ここで、第２の予め設定された閾値は第１の予め設定された閾値より小さい。

具体的には、信頼度を決定した後、信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び信頼度が第１の予め設定された閾値より小さい第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断する。

ステップ２０３は、第１の候補分離帯情報及び第２の候補分離帯情報を含む場合、第２の候補分離帯情報のうちの候補分離帯タイプを第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正する。

具体的には、第１の候補分離帯情報及び第２の候補分離帯情報を含む場合、第２の候補分離帯情報のうちの候補分離帯タイプを第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正し、これにより、個別のノイズの影響を避けた。例えば、目標道路で識別された候補分離帯情報が１０個であって、そのうちの７個が緑地帯、３個がフェンスであり、３個のフェンスの信頼度が比較的低いため、フェンスを緑地帯に変更する。

本発明の１つの実施例において、第１の候補分離帯情報が含まれておらず、第２の候補分離帯情報のみが含まれる場合、第２の候補分離帯情報が正しいか否かを人工で確認するようにユーザに通知でき、第１の候補分離帯情報を含むが、第２の候補分離帯情報を含まない場合は、既存のあらゆる候補分離帯情報を保留する。

他の一例として、以上の例示で述べたように、候補分離帯情報には分離帯位置をさらに含み、分離帯位置は座標位置であってよく、目標道路に対する位置であってもよく、候補分離帯データに対応する参考分離帯データを取得する。ここで、参考分離帯データは目標道路と隣接する道路上で取得され、隣接する道路と目標道路との関係は上下行関係であってよい。したがって、同じ分離帯位置において、候補分離帯データのうちの候補分離帯情報と参考分離帯データのうちの参考分離帯情報とが一致しているか否かを取得し、一致していない候補分離帯情報を決定し、一致していない候補分離帯情報の確率が、対応する参考分離帯情報の確率以上であるかを判断し、それ以上である場合、一致していない候補分離帯情報を対応する参考分離帯情報に修正する。つまり、本実施例において、同じ分離帯位置において、目標道路と隣接する道路で識別された分離帯情報に対して、確率が比較的高い分離帯情報を用いる。

一例をあげると、図５に示すように、目標道路Ａ及び目標道路に対向する隣接道路Ｂについて、目標道路Ａの候補分離帯情報Ａ１と同じ分離帯位置における参考分離帯情報Ｂ１とが一致せず、Ａ１の確率が２０％、Ｂ１の確率が８０％である場合、ａ１の分離帯タイプをｂ１に対応する分離帯タイプに修正する。

ステップ１０４は、目標道路が含まれる地図ベースマップにおいて、地図を生成するように目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする。

具体的には、目標分離帯情報を決定した後、目標道路が含まれる地図ベースマップにおいて、目標分離帯情報に対応するアイコンをマークし、ここで、アイコンは予め設定された、目標分離帯情報に対応する分離帯タイプに対応する標準アイコンであってよい。一例をあげると、地図上の道路において、通常の道路分割線以外、対応する分離帯情報をマークし、ユーザは地図上で道路上の緑地帯を直感的に見ることができる。本発明の１つの実施例において、地図の真実感を向上させるように、直接緑地帯に対応するストリートビュー画像におけるエリアを地図の地図サイズに応じてズームした後、地図に対応する位置に示すこともできる。

本発明の１つの実施例において、識別された目標分離情報の正確性を保証するために、予め設定された期間内に、目標道路でのユーザの運行情報を提供することもでき、運行情報の軌跡に基づいて、目標分離帯情報を通り抜けるなどの行為があるか否かを決定し、以上のような行為がある場合、目標分離帯情報が信頼できないと表明され、したがって、当該位置について目標分離帯情報の評価を改めて行う。例えば、ユーザの運転軌跡に基づいて、ユーザがユーターンなどの対応する目標分離帯情報に対する回避行為を有するか否かを判断し、これにより目標分離帯情報が信頼できか否かを決定し、したがって、信頼できない目標分離帯情報を修正する。

以上により、本発明に係る実施例の地図生成方法は、目標道路に対応するストリートビュー画像を取得し、ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得し、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得し、さらに、目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする。これにより、地図上で分離帯情報を正確にマークすることを実現し、地図のナビゲーション性能を向上させる。

上記実施例を実現するため、本発明は地図生成装置をさらに提供する。図６は本発明の１つの実施例に係る地図生成装置の構成概略図であり、図６に示すように、地図生成装置は、第１の取得モジュール１０と、第２の取得モジュール２０と、第３の取得モジュール３０と、生成モジュール４０とを備える。

第１の取得モジュール１０は、目標道路に対応するストリートビュー画像の取得に用いられる。

第２の取得モジュール２０は、前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得することに用いられる。

第３の取得モジュール３０は、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得することに用いられる。

生成モジュール４０は、目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように目標分離帯情報に対応するアイコンをマークすることに用いられる。

本発明の１つの実施例において、図７に示すように、地図生成装置は撮影モジュール５０をさらに備えていてもよい。

撮影モジュールは、具体的には、目標道路の道路進行方向及び道路タイプを決定し、道路進行方向と道路タイプに基づいて、ストリートビュー撮影パラメータを決定し、ストリートビュー撮影パラメータに基づいてストリートビュー画像を撮影することに用いられる。

本発明の１つの実施例において、候補分離帯情報が複数含まれる場合、第３の取得モジュール３０は、具体的には、複数の候補分離帯情報の各候補分離帯情報の信頼度を決定し、信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び信頼度が第１の予め設定された閾値より小さい第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断する。そして、第１の候補分離帯情報及び第２の候補分離帯情報を含む場合、第２の候補分離帯情報の中の候補分離帯タイプを第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正することに用いられる。

本発明の１つの実施例において、第３の取得モジュール３０は、具体的には、候補分離帯データに対応する参考分離帯データを取得し、参考分離帯データは目標道路と隣接する道路上で取得され、同じ分離帯位置において、候補分離帯データの中の候補分離帯情報と、参考分離帯データの中の参考分離帯情報とが一致しているか否かを判断する。そして、一致していない候補分離帯情報を決定し、一致していない候補分離帯情報の確率が、対応する参考分離帯情報の確率以上であるかを判断し、それ以上である場合、一致していない候補分離帯情報を対応する参考分離帯情報に修正することに用いられる。

なお、地図生成方法の上記説明は、本実施例の地図生成装置にも適用可能であり、その実現原理は類似するものであるため、ここでは説明を省略する。

以上により、本発明に係る地図生成装置は、目標道路に対応するストリートビュー画像を撮影し、ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得し、予め設定された修正ポリシー及び確率に基づいて候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得し、さらに、目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする。これにより、地図上で分離帯情報を正確にマークすることを実現し、地図のナビゲーション性能を向上させる。

本発明の実施例により、本発明に係る電子機器及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。

図８に示すように、本発明の実施例に係る地図生成方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークベンチ、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及びその他の適切なコンピュータなど、さまざまな形式のデジタルコンピュータを表すことを目的としている。電子機器は、携帯情報端末、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、その他の同様のコンピューティングデバイスなど、さまざまな形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続及び関係、及びそれらの機能は単なる一例であり、本明細書で説明及び／または必要とされる本発明の実現を限定することを意図するものではない。

図８に示すように、電子機器は、少なくとも１つのプロセッサ７０１と、メモリ７０２と、高速インタフェース及び低速インタフェースを有し、様々なコンポーネントを接続するためのインタフェースとを備える。さまざまなコンポーネントは、異なるバスを用いて互いに接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、必要に応じて取り付けられてもよい。プロセッサは、外部入力／出力デバイス（たとえば、インタフェースに結合されたディスプレイデバイス）にＧＵＩのグラフィカル情報を表示するためにメモリに記憶されている命令を含み、電子機器内で実行される命令を処理することができる。他の実施例では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／または複数のバスを複数のメモリとともに使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続してもよく、それぞれの電子機器が必要な操作（たとえば、サーバアレイ、１グループのブレードサーバ、マルチプロセッサシステム）の一部を提供できる。図８では、１つのプロセッサ７０１を一例に挙げている。

メモリ７０２は、本発明によって提供される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。メモリ７０２には、少なくとも１つのプロセッサが上記の地図生成方法を実行するように、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されている。本発明に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、上記の地図生成方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている。

メモリ７０２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム、及び本発明の実施例の駐車スペースデータの有効性を識別する方法に対応するプログラム命令／モジュール（たとえば、図６に示される第１の取得モジュール１０、第２の取得モジュール２０、第３の取得モジュール３０及び生成モジュール４０）を記憶することに用いられてもよい。プロセッサ７０１は、メモリ７０２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令、及びモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち、上記方法の実施例における駐車スペースデータの有効性を識別する方法を実現する。

メモリ７０２は、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含むことができ、プログラム記憶領域は、オペレーティングシステムと、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムとを記憶することができる。データ記憶領域は、電子機器の使用に基づいて生成されたデータを記憶することができる。また、メモリ７０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、少なくとも１つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、または他の非一時的な固体記憶装置などの非一時的なメモリを含んでもよい。変形例として、メモリ７０２は、プロセッサ７０１に対して遠隔に配置されたメモリを選択可能に含んでもよく、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して電子機器に接続され得る。上記ネットワークの一例としては、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

駐車スペースデータの有効性を識別する方法を実行する電子機器は、入力装置７０３及び出力装置７０４をさらに備えていてもよい。プロセッサ７０１、メモリ７０２、入力装置７０３、及び出力装置７０４は、バスまたは他の方式を介して接続することができ、図７では、バスによる接続を一例に挙げている。

入力装置７０３は、入力された数字または文字情報を受信し、電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、たとえば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパネル、タッチパネル、ポインティングスティック、少なくとも１つのマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力デバイス電子機器。出力装置７０４は、表示装置、補助照明装置（たとえば、ＬＥＤ）、触覚フィードバック装置（たとえば、振動モータ）などを備えていてもよい。表示装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含んでもよいが、これらに限定されない。変形例として、表示装置はタッチスクリーンであってもよい。

本明細書で説明されるシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／またはそれらの組み合わせで実現され得る。これらの様々な実施例は以下を含んでもよい。少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能及び／または解釈可能な少なくとも１つのコンピュータプログラムにおいて実行され、プログラマブルプロセッサは、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令をストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置に送信することができる専用または汎用のプログラマブルプロセッサであってもよい。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードともいう）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、されに高度プロセス及び／またはオブジェクト指向プログラミング言語、及び／またはアセンブリ／機械言語を用いてこれらのンピューティングプログラムを実施することができる。本明細書で使用される「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、機械命令及び／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、デバイス、及び／または装置（たとえば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）を指し、機械読み取り可能な信号としての機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」という用語は、機械命令及び／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための信号を指す。

ユーザとのインタラクションを提供するために、本明細書に記載のシステム及び技術は、ユーザに情報を表示するための表示装置（たとえば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニター）と、キーボード及びポインティング装置（たとえば、マウスまたはトラックボール）とを有するコンピュータで実施されてもよく、ユーザはキーボード及びポインティング装置を介してコンピュータに入力できる。他の種類の装置を用いてユーザとのインタラクションを提供することもできる。たとえば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（たとえば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（たとえば、音響入力、音声入力、または触覚入力）を用いてユーザからの入力を受信することができる。

本明細書に記載のシステム及び技術の各実施例は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（たとえば、データサーバとして）、またはミドルコンポーネントを含むコンピューティングシステム（たとえば、アプリケーションサーバ）、またはフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（たとえば、グラフィカルユーザインターフェイスまたはＷｅｂブラウザを備えたユーザコンピュータ。ユーザは、グラフィカルユーザインターフェイスまたはＷｅｂブラウザを介して、ここで説明されるシステム及び技術の実施例とインタラクションできる）、またはこのようなバックエンドコンポーネント、ミドルコンポーネント、またはフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。デジタルデータ通信の任意の形式または媒体（たとえば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを互いに接続してもよい。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及びインターネットを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを備えていてもよい。一般的に、クライアントとサーバとは互いに離れており、通信ネットワークを介してインタラクションする。それぞれのコンピュータで実行され、互いにクライアントとサーバとの関係を持つコンピュータプログラムによってクライアントとサーバとの関係を生成する。

なお、上記さまざまな形態のプロセスを使用して、ステップを並べ替え、追加、または削除できることを理解されたい。たとえば、本発明で説明されている各ステップは、並列、順次、または異なる順序で実行できる。本発明で開示された技術案の望ましい結果を達成できれば、本明細書では限定されない。

前述した具体的な実施例は、本発明の保護範囲を限定するものではない。当業者であれば、設計要件及び他の要因に応じて、さまざまな修正、組み合わせ、一部の組み合わせ、及び置き換えを行うことができることを理解されたい。本発明の趣旨及び原則の範囲内で行われた修正、同等の置き換え、及び改善は、いずれも本発明の保護範囲に含まれるものとする。

Claims

コンピュータによって実行される地図生成方法であって、
目標道路に対応するストリートビュー画像を取得するステップと、
前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得するステップと、
予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得するステップと、
前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークするステップとを含み、
前記候補分離帯情報が複数含まれる場合、予め設定された前記修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して前記目標分離帯情報を取得するステップは、
複数の前記候補分離帯情報の各前記候補分離帯情報の信頼度を決定するステップと、
前記信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び前記信頼度が第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断するステップであって、前記第２の予め設定された閾値が前記第１の予め設定された閾値より小さいステップと、
前記第１の候補分離帯情報及び前記第２の候補分離帯情報を含む場合、前記第２の候補分離帯情報の候補分離帯タイプを前記第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正するステップとを含む地図生成方法。
前記目標道路に対応するストリートビュー画像を取得するステップの前に、
前記目標道路の道路進行方向及び道路タイプを決定するステップと、
前記道路進行方向及び前記道路タイプに基づいて、ストリートビュー撮影パラメータを決定するステップと、
前記ストリートビュー撮影パラメータに基づいて前記ストリートビュー画像を撮影するステップとを含む請求項１に記載の地図生成方法。
複数の前記候補分離帯情報の各前記候補分離帯情報の前記信頼度を決定するステップは、
各前記候補分離帯情報の各前記候補分離帯タイプに基づいて、複数の前記候補分離帯情報を少なくとも１つの分離帯集合に分けるステップであって、少なくとも１つの前記分離帯集合の各前記分離帯集合の前記候補分離帯タイプが同じであるステップと、
各前記分離帯集合に含まれる前記候補分離帯情報の数を決定し、決定した該数に基づいて各前記分離帯集合に含まれる各前記候補分離帯情報の前記信頼度を決定するステップとを含む請求項１または請求項２に記載の地図生成方法。
前記数に基づいて各前記分離帯集合に含まれる各前記候補分離帯情報の前記信頼度を決定するステップの前に、
各前記分離帯集合に含まれるすべての前記候補分離帯情報の確率の平均値を決定し、決定した該平均値に基づいて前記信頼度を修正するステップをさらに含む請求項３に記載の地図生成方法。
前記数に基づいて各前記分離帯集合に含まれる各前記候補分離帯情報の前記信頼度を決定するステップの前に、
各前記分離帯集合に含まれる各前記候補分離帯情報に対応する分離帯位置を決定するステップと、
前記分離帯位置に基づいて、前記候補分離帯情報の連続して隣接する数を決定し、前記連続して隣接する数に基づいて前記信頼度を修正するステップとをさらに含む請求項３に記載の地図生成方法。
コンピュータによって実行される地図生成方法であって、
目標道路に対応するストリートビュー画像を取得するステップと、
前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得するステップと、
予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得するステップと、
前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークするステップとを含み、
予め設定された前記修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して前記目標分離帯情報を取得するステップは、
前記候補分離帯データに対応する参考分離帯データを取得するステップであって、前記参考分離帯データは前記目標道路と隣接する道路上で取得されるステップと、
同じ分離帯位置において、前記候補分離帯データの候補分離帯情報と、前記参考分離帯データの参考分離帯情報とが一致しているか否かを判断するステップと、
一致していない前記候補分離帯情報を決定し、一致していない前記候補分離帯情報の確率が、対応する前記参考分離帯情報の確率以上であるか否かを判断して比較するステップと、
前記参考分離帯情報の確率以上である場合、一致していない前記候補分離帯情報を対応する前記参考分離帯情報に修正するステップとを含む地図生成方法。
地図生成装置であって、
目標道路に対応するストリートビュー画像を取得する第１の取得モジュールと、
前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得する第２の取得モジュールと、
予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する第３の取得モジュールと、
前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする生成モジュールと、
前記目標道路の道路進行方向及び道路タイプを決定し、前記道路進行方向及び前記道路タイプに基づいて、ストリートビュー撮影パラメータを決定し、前記ストリートビュー撮影パラメータに基づいてストリートビュー画像を撮影する撮影モジュールとを備える地図生成装置。
地図生成装置であって、
目標道路に対応するストリートビュー画像を取得する第１の取得モジュールと、
前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得する第２の取得モジュールと、
予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する第３の取得モジュールと、
前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする生成モジュールとを備え、
前記候補分離帯情報が複数含まれる場合、前記第３の取得モジュールは、具体的には、
複数の前記候補分離帯情報の各前記候補分離帯情報の信頼度を決定し、
前記信頼度が第１の予め設定された閾値より大きい第１の候補分離帯情報、及び前記信頼度が第２の予め設定された閾値以下である第２の候補分離帯情報を含むか否かを判断し、前記第２の予め設定された閾値が前記第１の予め設定された閾値より小さく、
前記第１の候補分離帯情報及び前記第２の候補分離帯情報を含む場合、前記第２の候補分離帯情報の候補分離帯タイプを前記第１の候補分離帯情報に対応する候補分離帯タイプに修正することに用いられる地図生成装置。
地図生成装置であって、
目標道路に対応するストリートビュー画像を取得する第１の取得モジュールと、
前記ストリートビュー画像を予め設定された識別モデルに入力して、前記ストリートビュー画像に対応する、候補分離帯情報及び対応する確率を含む候補分離帯データを取得する第２の取得モジュールと、
予め設定された修正ポリシー及び前記確率に基づいて前記候補分離帯情報を修正して目標分離帯情報を取得する第３の取得モジュールと、
前記目標道路を含む地図ベースマップにおいて、地図を生成するように前記目標分離帯情報に対応するアイコンをマークする生成モジュールとを備え、
前記第３の取得モジュールは、具体的には、
前記候補分離帯データに対応する参考分離帯データを取得し、該参考分離帯データは前記目標道路と隣接する道路上で取得され、
同じ分離帯位置において、前記候補分離帯データの候補分離帯情報と、前記参考分離帯データの参考分離帯情報とが一致しているか否かを判断し、
一致していない前記候補分離帯情報を決定し、一致していない前記候補分離帯情報の確率が、対応する前記参考分離帯情報の確率以上であるか否かを判断して比較し、
前記参考分離帯情報の確率以上である場合、一致していない前記候補分離帯情報を対応する参考分離帯情報に修正することに用いられる地図生成装置。
電子機器であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
少なくとも１つの前記プロセッサに通信可能に接続するメモリとを備え、
前記メモリに少なくとも１つの前記プロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、少なくとも１つの前記プロセッサによって実行される場合、少なくとも１つの前記プロセッサが請求項１から請求項６のいずれかに記載の地図生成方法を実行する電子機器。
コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項１から請求項６のいずれかに記載の地図生成方法を実行させることに用いられる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
コンピュータ上で動作しているときに、請求項１から請求項６のいずれかに記載の地図生成方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。