KR20220092462A - 고정밀 지도 횡단보도 생성 방법, 장치 및 전자 기기 - Google Patents

고정밀 지도 횡단보도 생성 방법, 장치 및 전자 기기 Download PDF

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KR20220092462A
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Abstract

본 발명은 횡단보도 생성 방법 및 장치를 제공하고, 이미지 처리 분야에 관한 것이며, 특히 컴퓨터 비전 등 인공 지능 분야에 관한 것이고, 지능형 교통 시나리오에 적용할 수 있다. 상기 방법은, 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정하는 단계; 제1 정점 시퀀스의 정점에 대해 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계; 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 제1 정점 집합 및 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하는 단계; 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는 단계; 를 포함한다. 본 발명에서, 횡단보도의 이미징은 절단 효과를 가지고, 시각 효과를 확보하며, 횡단보도의 이미징 정밀도를 강화하고, 횡단보도의 생성 효율을 향상시킨다.

Description

고정밀 지도 횡단보도 생성 방법, 장치 및 전자 기기{METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING ZEBRA CROSSING IN HIGH RESOLUTION MAP, AND ELECTRONIC DEVICE}
본 발명은 이미지 처리 분야에 관한 것으로, 특히 컴퓨터 비전 등 인공 지능 분야, 지능형 교통 분야에 관한 것이다.
현재 고정밀 지도는 이미 실제 시나리오에 널리 응용되고 있다. 그 중, 횡단보도의 이미징에 대해, 관련 기술에서, 횡단보도의 외부 윤곽만 제작하고, 횡단보도의 외접 형상을 이미징하여, 정밀도가 낮고 시각적 효과가 좋지 않다. 또는 인위적으로 개입하여 횡단보도를 제작하고 이미징하여, 노동 원가가 높고 효율이 낮다.
따라서, 횡단보도의 이미징 효율 및 횡단보도의 이미징 정밀도를 향상시키는 것이 현재 해결해야 할 과제이다.
본 발명은 횡단보도 생성 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
본 발명의 제1 양태에 따르면, 횡단보도 생성 방법에 있어서, 이미지 중 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 상기 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정하는 단계; 상기 제1 정점 시퀀스의 정점에 대해 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계; 상기 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 상기 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 상기 제1 정점 집합 및 상기 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하는 단계; 및 상기 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 제2 양태에 따르면, 횡단보도 생성 장치에 있어서, 이미지 중 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 상기 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정하는 병합 모듈; 상기 제1 정점 시퀀스의 정점에 대해 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는 결정 모듈; 상기 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 상기 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 상기 제1 정점 집합 및 상기 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하는 획득 모듈; 및 상기 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는 절단 생성 모듈; 을 포함한다.
본 발명의 제3 양태에 따르면, 전자 기기를 제공하고, 상기 전자 기기는, 프로세서 및 메모리를 포함하고; 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장되어 있는 수행 가능한 프로그램 코드를 판독하여 상기 수행 가능한 프로그램 코드에 대응되는 프로그램을 실행하여, 상술한 제1 양태 중 어느 한 항에 따른 횡단보도 생성 방법을 구현한다.
본 발명의 제4 양태에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고, 당해 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 경우, 상술한 제1 양태 중 어느 한 항에 따른 횡단보도 생성 방법을 구현한다.
본 발명의 제5 양태에 따르면, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 경우, 상술한 제1 양태 중 어느 한 항에 따른 횡단보도 생성 방법을 구현한다.
여기서 설명하는 내용은 본 발명의 실시예에 따른 관건적 또는 중요한 특징을 표기하는 것이 아니고, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것이 아닌 것을 이해해야 한다. 본 발명의 다른 특징은 이하의 명세서를 통해 용이하게 이해될 것이다.
첨부 도면은 본 기술 수단을 더 잘 이해하기 위한 것이고, 본 발명을 한정하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡단보도 생성 장치의 구조 개략도이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 장치의 구조 개략도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 기기의 개략적인 블록도이다.
이하 첨부 도면에 결부하여, 본 발명의 예시적 실시예를 설명하고, 이해를 돕기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 각 세부 사항을 포함하며, 이러한 사항은 예시적인 것으로 간주해야 한다. 따라서, 본 기술 분야의 통상의 기술자는, 본 발명의 범위와 사상을 벗어나지 않고 여기서 설명하는 실시예에 대해 다양한 변경과 수정이 이루어질 수 있음을 인식해야 한다. 마찬가지로 명백하고 간결한 설명을 위해, 이하의 설명에서 공지의 기능 및 구조에 대한 설명을 생략하도록 한다.
이미지 처리(Image Processing)는 컴퓨터를 사용하여 이미지를 분석하여, 원하는 결과를 실현하는 기술이고, 영상 처리라고도 한다. 이미지 처리는 일반적으로 디지털 이미지 처리를 가리킨다. 디지털 이미지는 산업용 카메라, 비디오 카메라, 스캐너 등 기기를 사용하여 촬영하여 얻은 큰 2차원 배열이고, 당해 배열의 요소를 화소라고 하고, 그 값을 그레이스케일 값이라고 한다. 이미지 처리 기술은 일반적으로 이미지 압축, 향상 및 복원, 매칭, 설명 및 인식의 3개의 부분을 포함한다.
컴퓨터 비전(Computer Vision)은 기계가 "보도록" 하는 것을 연구하는 과학이고, 더욱 나아가, 카메라 및 컴퓨터로 사람의 눈을 대체하여 타겟을 식별, 추적 및 측정하는 기계 시각을 가리키고, 나아가 그래픽 처리를 수행하여, 컴퓨터가 인간의 눈으로 관찰하거나 또는 기기에 전송하여 검출하기에 더욱 적절한 이미지로 처리하도록 한다. 하나의 과학 학문으로서, 컴퓨터 비전은 관련 이론 및 기술을 연구하여, 이미지 또는 다차원 데이터로부터 "정보"를 획득할 수 있는 인공 지능 시스템을 구축하고자 시도한다. 여기서 가리키는 정보는 Shannon에 의해 정의된 정보를 가리키고, "결정"에 도움이 되는 정보를 가리킨다. 감지는 감각 신호로부터 추출되는 정보로 간주될 수 있기에, 컴퓨터 비전은 인공 시스템이 이미지 또는 다차원 데이터로부터 "감지하는" 과학으로 간주될 수 있다.
지능형 교통(Intelligent Traffic System, ITS로 약칭)은 지능형 수송 시스템(Intelligent Transportation System)으로도 칭하고, 정보 기술, 계산기 기술, 데이터 통신 기술, 센서 기술, 전자 제어 기술, 자동 제어 이론, 오퍼레이션 리서치, 인공 지능 등과 같은 첨단 과학 기술을 교통 수송, 서비스 제어 및 차량 제조에 효율적으로 종합 응용하여, 차량, 도로, 사용자 이 3자 사이의 연계를 강화함으로써, 안전을 확보하고, 효율을 향상시키며, 환경을 개선하고, 에너지를 절약하는 하나의 종합 수송 시스템을 형성한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이고, 당해 방법의 수행 주체는 클라이언트이며, 도 1에 나타낸 바와 같이, 당해 방법은 이하의 단계를 포함한다.
S101에서, 이미지에서 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정한다.
현재, 고정밀 지도는 이미 실제 시나리오에 널리 응용되고, 예를 들어, 무인 운전 차량은 고정밀 지도를 통해 환경에 대한 센싱, 위치 결정 및 결책을 실현할 수 있다. 일부 시나리오에서, 고정밀 지도에 기반하여, 고정밀도 위치 결정, 클라우드 컴퓨팅 등 관련 기술에 결부하여, 특수 차량의 모니터링, 내비게이션, 대중 교통 우선 등을 실현할 수 있다. 따라서, 고정밀 지도의 정밀도가 높고, 정보량이 클수록, 제공할 수 있는 서포트 내용이 더욱 정확할 수 있다.
실제 시나리오에서, 보행자가 안전하게 걸을 수 있는 영역을 더욱 명백하게 식별하기 위해, 횡단보도의 외관은 얼룩말의 외관에 유사하고, 차도의 원래 컬러에 기반하여, 화이트 컬러 블록으로 분할하여, 블랙 엔 화이트를 나타내도록 하기에, 횡단보도는 얼룩말 횡단으로도 불린다.
실현 시, 차량이 주행하는 도로에서, 횡단보도의 표기로 보행자가 차도를 횡단하는 보행 범위를 한정하여, 보행자의 안전을 확보할 수 있다. 따라서, 고정밀 지도의 이미징에 있어서 횡단보도의 이미징 정밀도를 최대한 향상시켜, 출행 안전에 더욱 유리한 서포트를 제공할 수 있다.
선택적으로, 무인기, 항공 촬영 등과 같은 고정밀 지도의 이미지 수집 기기를 통해 횡단보도의 원래 윤곽을 획득할 수 있다. 수집된 횡단보도의 원래 윤곽은 대부분 불규칙적인 다각형이고, 다각형의 각 정점은 횡단보도의 원래 정점으로 결정될 수 있다.
일반적인 상황에서, 고정밀 지도의 이미지 수집 기기를 이용하여 이미지 수집 시, 수집 범위 내 지면의 건축물 및/또는 랜드마크의 복수의 관련 정보를 수집할 수 있고, 부동한 건축물 및/또는 랜드마크에 대해 표기를 설치하고, 수집된 데이터를 상응한 표기에 저장할 수 있다. 예를 들어, 수집된 횡단보도의 원래 정점 시퀀스 데이터를 횡단보도에 상응하는 표기의 설정 위치에 저장할 수 있고, 표기와 수집 데이터 사이의 매핑 관계를 구축하는 것을 통해 수집 데이터를 호출하여 사용할 수 있다. 나아가, 횡단보도의 원래 정점 시퀀스를 획득할 수 있다.
유의해야 할 점은, 획득된 원래 정점에 순서 정렬이 존재하고, 시계 방향 순서 정렬일 수 있고, 시계 반대 방향 순서 정렬일 수도 있다.
획득된 횡단보도의 원래 윤곽은 흔히 불규칙적인 다각형일 수 있기에, 더욱 정확하게 횡단보도의 이미징을 실현하기 위해, 횡단보도의 원래 윤곽에 대해 추가적인 처리를 수행해야 한다.
선택적으로, 횡단보도의 원래 정점을 병합하여, 횡단보도 이미징에 대한 과다한 정점의 영향을 필터링할 수 있다.
예를 들어, 획득된 원래 정점에 있어서, 인접한 두개의 원래 정점 A 및 B에 대해, 원래 정점 A와 원래 정점 B 사이의 거리가 매우 작으면, 원래 정점 A와 원래 정점 B를 병합하여, 하나의 새로운 정점 C를 생성할 수 있고, 정점 C를 횡단보도 윤곽의 다각형의 새로운 정점으로 한다.
또 예를 들어, 획득된 원래 정점 시퀀스에서, 인접한 3개의 원래 정점 D, E, F에 대해, 원래 정점 D와 원래 정점 E 사이를 연결하여 변의 길이 1을 생성하고, 원래 정점 E와 원래 정점 F 사이를 연결하여 변의 길이 2를 생성할 수 있으며, 시각적으로 변의 길이 1과 변의 길이 2를 서로 연결한 후 하나의 직선에 가까우면, 원래 정점 E를 필터링하여, 원래 정점 D와 원래 정점 F 사이의 연결선을 새로운 변의 길이로 한다.
나아가, 처리된 정점으로 구성된 시퀀스를 제1 정점 시퀀스로 결정한다.
S102에서, 제1 정점 시퀀스의 정점을 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정한다.
나아가, 제1 정점 시퀀스의 전부의 정점에 대해 순서에 따라 둘씩 연결하고, 전부의 정점이 수미 상접되기까지 시계 방향 순서 또는 시계 반대 방향 순서에 따라 연결하여, 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형을 획득할 수 있다.
일반적인 상황에서, 다각형의 각 변에 길이가 일치하지 않는 상황이 존재하여, 전부 변의 변의 길이를 비교하여, 그 중 길이가 제일 긴 변을 획득하고, 이를 제1 타겟변으로 결정한다. 제1 타겟변은 하나의 선분이다.
제1 타겟변의 길이는 흔히 이에 대응되는 실제 시나리오 중의 횡단보도가 위치하는 차도의 폭과 같다.
나아가, 제1 타겟변이 결정된 후, 다각형 중 제1 타겟변에 속하는 두개의 정점을 획득할 수 있고, 다각형의 전부 정점에서, 당해 두개의 정점을 제외한 다른 정점 사이를 연결하여, 하나의 꺾은 선을 획득할 수 있으며, 당해 꺾은 선을 근사 제2 타겟변으로 결정한다.
근사 제2 타겟변과 제1 타겟변 사이의 상대 위치는 대체적으로 평행되기에, 제2 타겟변과 제1 타겟변 사이의 거리에 따라 횡단보도의 폭을 결정할 수 있다.
S103에서, 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 제1 정점 집합 및 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성한다.
횡단보도의 이미징의 시각 효과를 확보하기 위해, 실제 시나리오에서 횡단보도의 외관에 따라, 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형을 절단하여, 최종 이미징이 절단 효과를 가지도록 할 수 있다.
횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형의 정점에 따라 절단 대상 영역을 결정할 수 있다.
본 발명의 실시예에서, 제1 타겟변에 포함되는 정점은 제1 정점 집합이고, 근사 제2 타겟변에 포함되는 정점은 제2 정점 집합이다. 나아가, 제1 정점 집합 및 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 결정할 수 있다.
제1 정점 집합에 제1 타겟변 양단의 두개의 정점이 포함되고, 제2 정점 집합에 근사 제2 타겟변 양단의 두개의 정점이 포함된다. 제1 타겟변의 양단의 두개의 정점 중의 하나의 정점에 대해, 근사 제2 타겟변의 양단의 두개의 정점 중 그와 거리가 제일 가까운 하나의 정점을 획득하고, 양자 사이를 연결하며, 당해 연결선을 절단 대상 영역의 하나의 경계로 할 수 있다. 나아가, 제1 타겟변의 양단의 두개의 정점 중의 다른 하나의 정점과, 근사 제2 타겟변의 양단의 두개의 정점 중의 다른 하나의 정점을 연결하여, 당해 연결선을 절단 대상 영역의 다른 하나의 경계로 할 수 있다.
나아가, 상술한 두개의 경계, 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변에 기반하여, 절단 대상 영역을 생성한다. 절단 대상 영역은 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형으로 이해할 수 있다.
S104에서, 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성한다.
설정된 시작 위치에서 시작하여, 설정된 절단 폭에 기반하여 절단 대상 영역을 절단하고, 나아가 절단된 복수의 절단 유닛을 획득할 수 있다.
선택적으로, 절단 대상 영역에서 절단 유닛을 생성하기 위한 경계선의 경계점을 획득할 수 있고, 제1 타겟변에서 경계점과 근사 제2 타겟변의 상응하는 경계점 사이를 연결하여, 절단 유닛의 경계선을 생성할 수 있고, 나아가 절단 대상 영역의 절단을 실현하여, 절단 유닛을 획득할 수 있다.
제1 정점 집합의 임의의 정점을 절단의 시작점으로 할 수 있다.
실제 시나리오에서, 횡단보도의 외관은 명암이 다른 컬러로 번갈아 설정되기에, 설정된 컬러로 획득된 절단 유닛 중의 부분 절단 유닛을 충진할 수 있다. 본 발명의 실시예서, 획득된 절단 유닛에 배열 순서가 존재하고, 실제 시나리오에서의 횡단보도에 더욱 접근하도록 하기 위해, 전부 절단 유닛에서 간격을 두고 절단 유닛에 컬러 충진을 수행한다. 예를 들어, 첫번째 절단 유닛에 컬러 충진을 수행하면, 간격을 두고 세번째 절단 유닛에 컬러 충진을 수행할 수 있고, 나아가 횡단보도의 이미징을 실현한다.
본 발명에서 제공되는 횡단보도 생성 방법에 있어서, 수집하여 획득된 횡단보도의 원래 정점 시퀀스에 대한 병합 처리를 통해, 새로운 다각형의 제1 정점 시퀀스를 생성하고, 제1 정점 시퀀스에 대해 차례로 둘씩 연결하며, 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형 중의 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 획득하며, 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득한다. 나아가, 제1 정점 집합과 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하고, 절단 대상 영역을 절단하여, 절단 유닛을 획득하고, 간격을 두고 그 중의 부분 절단 유닛에 대해 충진하여, 횡단보도의 이미지 생성을 실현한다. 본 발명에서, 과다한 인위적인 개입이 필요없어, 횡단보도의 이미지 생성 효율을 효율적으로 향상시키고, 원래 정점 시퀀스에 대한 병합 처리를 통해, 원래 정점 중 노이즈 정점이 필터링될 수 있고, 제1 정점 집합과 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역의 생성을 실현하며, 획득된 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 최종 횡단보도의 이미징이 절단 효과를 가지도록 하고, 시각 효과를 확보하며, 횡단보도의 이미징 정밀도를 강화한다.
상술한 실시예에서, 원래 정점 시퀀스의 처리에 관련하여, 도 2에 결부하여 추가로 이해할 수 있고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이며, 당해 방법의 수행 주체는 클라이언트이고, 도 2에 나타낸 바와 같이, 당해 방법은 이하의 단계를 포함한다.
S201에서, 원래 정점 시퀀스의 정점 순서를 결정하고, 정점 순서가 시계 방향인 것에 응답하여, 정점의 순서를 시계 반대 방향 순서로 변경한다.
일반적인 상황에서, 이미지 수집 기기에 의해 수집된 원래 정점 시퀀스에서, 원래 정점의 배열 순서를 획득할 수 있다. 원래 정점의 순서 정렬은 시계 방향일 수 있고, 시계 반대 방향일 수도 있다.
본 발명의 실시예에서, 정점의 순서 정렬에 대해 시계 반대 방향으로 보정 처리를 수행해야 하고, 획득된 원래 정점의 순서 정렬이 시계 방향 순서 정렬이면, 정점에 대해 시계 반대 방향에 따라 다시 순서 정렬을 수행해야 하는 것으로 이해할 수 있다.
도 3(a)에 나타낸 바와 같이, P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8은 수집된 원래 정점이고, 도 3(a)에 나타낸 바와 같이, 수집된 원래 정점이 시계 방향에 따라 순서 정렬한 것이면, 원래 정점을 시계 반대 방향 순서에 따라 다시 순서 정렬하고, 도 3(b)에 나타낸 바와 같다.
S202에서, 원래 정점 시퀀스에서 이웃 정점 및 평행 정점을 결정하고, 이웃 정점 및 평행 정점에 대해 병합을 수행한다.
일반적인 상황에서, 다각형의 형상은 다각형의 변의 수량, 변의 길이 및 내각의 값에 의해 결정될 수 있기에, 이미지 수집 기기를 통해 수집된 횡단보도의 원래 정점에 노이즈가 존재할 수 있고, 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형의 형상의 구성에 대한 일부 원래 정점의 영향이 비교적 미비할 수 있으며, 횡단보도에 대해 외곽 형상의 생성 시, 당해 부분에서 노이즈에 속하는 원래 정점에 대해 필터링 처리를 수행할 수 있는 것으로 이해할 수 있다.
나아가, 노이즈에 속하는 원래 정점은 이웃 정점일 수 있고, 평행 정점일 수도 있으며, 또는 정점 병합을 수행할 수 있는 다른 상황일 수 있다.
인접한 두개의 정점 사이의 거리가 비교적 작을 경우, 당해 두개의 정점은 이웃 정점으로 결정될 수 있다. 선택적으로, 하나의 좌표계를 설정하고, 원래 정점 시퀀스가 좌표계에 위치하도록 하며, 각 원래 정점의 좌표를 획득할 수 있다. 각 인접한 두개의 정점 사이의 좌표에 기반하여 양자 사이의 거리를 획득할 수 있고, 당해 거리가 이웃 정점의 판단 기준을 만족할 경우, 당해 두개의 인접한 정점을 이웃 정점으로 결정할 수 있다.
나아가, 이웃 정점 중의 하나의 정점을 노이즈로서 필터링할 수 있다.
도 3(b)에 나타낸 바와 같이, 도면에서 정점 P7과 P6 사이의 거리가 비교적 작기에, P6 및 P7은 이웃 정점으로 결정되며, P7과 P6을 병합할 수 있고, P6이 전환점에 위치하기에, P6을 보류하고, 정점 P7을 필터링하며, 도 3(c)에 나타낸 바와 같다.
3개의 인접한 정점에 대해, 각 두개의 정점을 순서에 따라 연결할 수 있고, 당해 두개의 선분이 연결된 후, 시각적으로 하나의 선분에 가까우며, 나아가, 상술한 효과를 가지는 3개의 인접한 정점을 평행 정점으로 결정할 수 있다. 선택적으로, 하나의 좌표계를 설정하고, 원래 정점 시퀀스가 좌표계에 위치하도록 하며, 각 원래 정점의 좌표를 획득할 수 있다. 3개의 인접한 정점에 기반하여, 각 두개의 정점 사이를 차례로 연결할 수 있고, 나아가 각 두개의 정점 사이의 연결선 사이의 협각을 획득하며, 당해 협각이 평행 정점의 판단 기준을 만족할 경우, 당해 3개의 인접한 정점을 평행 정점으로 결정할 수 있다.
나아가, 3개의 인접한 정점에서 중간 위치에 위치하는 정점을 노이즈로서 필터링할 수 있다.
도 3(b)에 나타낸 바와 같이, 도면에서 정점 P0, P1 및 P2는 3개의 인접한 정점이고, P0, P1 사이를 연결하여 선분 1을 획득하고, P1, P2 사이를 연결하여 선분 2를 획득하며, 도면으로부터 알 수 있다시피, 선분 1과 선분 2 사이의 협각은 0°에 가깝고, 시각적으로, 선분 1과 선분 2를 연결한 후, P0, P2 사이의 연결선과 거의 겹치기에, P0, P1 및 P2 이 3개의 인접한 정점을 병합하여, 정점 P1을 필터링할 수 있으며, 도 3(c)에 나타낸 바와 같다.
나아가, 원래 정점 중의 노이즈 정점의 필터링이 완성된 후, 나머지 정점을 제1 정점 시퀀스로 결정하고, 제1 정점 시퀀스에 기반하여 횡단보도의 외곽에 대응되는 후속 횡단보도 이미징을 위한 다각형을 생성할 수 있다.
본 발명에서 제공되는 횡단보도 생성 방법에 있어서, 원래 정점 시퀀스에 대해 시계 반대 방향 순서 정렬 순서의 보정을 수행하고, 그 후 전부 원래 정점 중의 이웃 정점 및 평행 정점에 대해 병합 처리를 수행하고, 원래 정점 중의 노이즈 정점을 필터링하여, 횡단보도의 이미징 효율을 효율적으로 향상시킨다.
상술한 실시예를 기반으로, 제1 타겟변과 근사 제2 타겟변의 결정에 관련하여, 도 4에 결부하여 추가적으로 이해할 수 있고, 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이며, 당해 방법의 수행 주체는 클라이언트이고, 도 4에 나타낸 바와 같이, 당해 방법은 이하의 단계를 포함한다.
S401에서, 각 연결선의 길이를 획득하고, 길이가 제일 긴 연결선을 제1 타겟변으로 선택한다.
본 발명의 실시예에서, 제1 타겟변에 기반하여 횡단보도 이미징의 길이를 결정할 수 있기에, 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형에서, 변의 길이가 제일 긴 하나의 변을 제1 타겟변으로 선택해야 한다.
나아가, 횡단보도의 원래 정점이 병합된 후 제1 정점 시퀀스를 획득할 수 있고, 제1 정점 시퀀스의 각 두개의 정점을 순서에 따라 연결하여, 병합 처리된 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형의 각 변을 획득할 수 있다. 나아가, 획득된 각 변의 길이에 기반하여, 그 중에서 제일 긴 하나의 변을 선택하여 제1 타겟변으로 결정한다.
도 3(c)에 나타낸 바와 같이, 정점에 대한 병합 처리 후, 노이즈 정점 P1 및 P7을 필터링하였고, 나머지의 정점 P0, P2, P3, P4, P5, P6, P8을 다각형의 정점으로 하며, 당해 7개의 정점으로 구성된 제1 정점 시퀀스를 획득한다. 도 3(c)로부터 알 수 있다시피, 상술한 7개의 정점을 순서에 따라 둘씩 연결한 후, 제일 긴 연결선은 P0과 P2 사이의 연결선이기에, P0과 P2 사이의 연결선을 제1 타겟변으로 결정할 수 있다.
S402에서, 나머지 연결선에 기반하여, 근사 제2 타겟변을 결정한다.
제1 타겟변에 대응되는 연결선을 결정한 후, 나머지 연결선에 기반하여 근사 제2 타겟변을 결정할 수 있다. 제1 타겟변이 결정된 후, 제1 타겟변에 속하지 않는 나머지 정점 사이를 연결한 후, 구성된 꺾은 선을 초기의 근사 제2 타겟변으로 결정할 수 있는 것으로 이해할 수 있다.
나아가, 나머지 연결선 중 양단에 위치하는 두개의 정점과 제1 타겟변 사이의 상대 관계에 기반하여, 근사 제2 타겟변에 대한 보완 연결선을 결정하고, 초기의 근사 제2 타겟변과 결정된 보완 연결선에 기반하여 최종 근사 제2 타겟변을 결정할 수 있다.
하나의 가능한 실현 형태로서, 근사 제2 타겟변 양단의 정점이 제1 타겟변에 투영된 위치를 통해, 근사 제2 타겟변의 보완 연결선을 결정할 수 있다.
우선, 나머지 연결선에서, 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정한다.
나머지 연결선에, 제1 타겟변과 정점을 공유하는 타겟 연결선이 존재하고, 다시 말해서, 나머지 연결선에서, 일부 연결선의 그 중 하나의 정점이 제1 타겟변에 포함되는 정점과 겹친다.
도 3(c)에 나타낸 바와 같이, P0과 P2 사이의 연결선을 제1 타겟변으로 결정하면, P0과 P8 사이의 연결선 및 P2와 P3 사이의 연결선이 바로 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선이다.
그 후, 타겟 연결선의 다른 정점이 제1 타겟변을 향해 투영된 투영점이 제1 타겟변에 위치하는 것에 응답하여, 타겟 연결선을 근사 제2 타겟변에 보완한다.
타겟 연결선 타단의 정점은 타겟 연결선에서 제1 타겟변에 속하지 않는 정점으로 이해할 수 있다. 도 5(a)에 나타낸 바와 같이, 타겟 연결선 타단의 정점을 제1 타겟변에 투영하여, 당해 정점이 제1 타겟변에 투영될 수 있으면, 타겟 연결선을 근사 제2 타겟변의 보완 연결선으로 결정할 수 있다.
다른 가능한 실현 형태로서, 근사 제2 타겟변 양단의 정점과 제1 타겟변 양단 정점을 연결한 후 생성되는 협각의 크기를 통해, 근사 제2 타겟변의 보완 연결선을 결정할 수 있다.
우선, 나머지 연결선에서, 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정한다.
타겟 연결선의 결정은 상술한 관련된 상세한 내용을 참조할 수 있고, 여기서 중복된 서술을 생략하도록 한다.
그 후, 타겟 연결선과 제1 타겟변의 제1 협각을 획득한다.
타겟 연결선과 제1 타겟변 사이의 협각을 제1 협각으로 결정한다. 도 6에 나타낸 바와 같이, 협각 1이 바로 제1 협각이다.
다음, 제1 협각이 예각인 것에 응답하여, 타겟 연결선을 근사 제2 타겟변에 보완한다.
일반적인 상황에서, 협각은 예각, 직각, 둔각 등으로 나눌 수 있다. 도 5(b)에 나타낸 바와 같이, 제1 협각이 예각일 경우, 당해 타겟 연결선을 보완 연결선으로 결정할 수 있다.
나아가, 타겟 연결선을 근사 제2 타겟변에 보완하여, 최종 근사 제2 타겟변을 생성할 수 있다.
S403에서, 타겟 연결선이 근사 제2 타겟변에 보완된 것에 응답하여, 타겟 연결선의 다른 정점을 제2 정점 집합에 보완한다.
본 발명의 실시예에서, 타겟 연결선은 보완 전의 초기의 근사 제2 타겟변에 속하지 않기에, 타겟 연결선의 두개의 정점에서, 하나의 정점이 보완 전의 근사 제2 타겟변의 제2 정점 집합에 속하지 않는다.
타겟 연결선을 보완 연결선으로 결정 시, 타겟 연결선에서 보완 전의 초기의 근사 제2 타겟변의 제2 정점 집합에 속하지 않는 정점을 제2 정점 집합에 보완할 수 있다.
제2 정점 집합에 보완해야 하는 정점이, 바로 타겟 연결선이 제1 타겟변과 공유하는 정점이다. 제2 정점 집합에 보완한 후, 당해 정점은 제1 정점 집합에 속할뿐만 아니라, 제2 정점 집합에도 속한다.
본 발명에서 제공되는 횡단보도 생성 방법에 있어서, 획득된 타겟 연결선과 제1 타겟변 사이의 상대 관계에 기반하여, 근사 제2 타겟변에 대한 타겟 연결선의 보완 여부를 결정하고, 나아가 최종 근사 제2 타겟변을 획득한다. 횡단보도 이미징의 정확율을 확보하고, 더욱 우수한 절단 효과를 획득한다.
나아가, 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변에 기반하여 다각형의 절단을 실현할 수 있고, 도 6에 나타낸 바와 같이, 도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이며, 당해 방법의 수행 주체는 클라이언트이고, 당해 방법은 이하의 단계를 포함한다.
S601에서, 절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선을 획득하고, 경계 연결선은 제1 타겟변과 동일 정점을 공유한다.
일반적인 상황에서, 최종 이미징의 시각 효과를 더욱 잘 확보하기 위해, 횡단보도의 외곽에 대응되는 다각형을 획득한 후, 이를 절단하여, 최종 횡단보도 이미징이 절단 효과를 가지도록 하여, 실제 시나리오의 횡단보도의 외관에 최대한으로 접근하도록 해야 한다.
절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선을 획득하고, 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변에 결부하여, 절단 대상 영역의 오버레이 범위를 획득할 수 있다.
선택적으로, 근사 제2 타겟변의 양단의 정점과 제1 타겟변 양단의 정점이 겹칠 경우, 겹치는 정점과 근사 제2 타겟변 중 그에 인접한 정점 사이의 연결선을 절단 대상 영역의 경계 연결선으로 할 수 있다.
선택적으로, 근사 제2 타겟변의 양단의 정점과 제1 타겟변 양단의 정점이 겹치지 않을 경우, 근사 제2 타겟변 양단의 정점과 제1 타겟변 양단 정점 중 그에 인접한 정점을 각각 연결하고, 획득된 연결선을 절단 대상 영역의 경계 연결선으로 할 수 있다.
유의해야 할 점은, 절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선에서, 각 경계 연결선에서 하나의 정점이 제1 타겟변에 속한다.
도 7(a)에 나타낸 바와 같이, 제1 타겟변의 두개의 정점은 P0 및 P2이고, 근사 제2 타겟변의 두개의 정점은 P8 및 P2이다.
P2가 근사 제2 타겟변의 양단의 정점과 제1 타겟변 양단의 정점의 겹치는 정점이면, P2와 근사 제2 타겟변 중 그에 인접한 정점 P3을 연결하여, P2와 P3 사이의 연결선을 절단 대상 영역의 하나의 경계 연결선으로 결정할 수 있다.
나아가, 근사 제2 타겟변의 타단의 정점 P8과 제1 타겟변의 두개의 정점 P0 및 P2는 겹치지 않기에, 제1 타겟변 중 그에 인접한 정점 P0과 P8을 연결하고, P0과 P8 사이의 연결선을 절단 대상 영역의 다른 하나의 경계 연결선으로 결정할 수 있다.
또 나아가, 두개의 경계 연결선과 제1 타겟변, 근사 제2 타겟변에 기반하여 절단 대상 영역을 생성한다.
S602에서, 두개의 경계 연결선 각자와 제1 타겟변 사이의 제2 협각을 획득한다.
나아가, 두개의 경계 연결선을 결정한 후, 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 위치 관계에 기반하여, 두개의 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 협각을 획득하고, 제2 협각으로 결정할 수 있다.
도 7(a)에 나타낸 바와 같이, P0과 P8 사이의 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 협각 및 P2와 P3 사이의 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 협각이 바로 제2 협각이다.
S603에서, 제2 협각이 큰 경계 연결선에서 시작하여 제2 협각이 작은 경계 연결선으로 절단을 수행하도록 결정한다.
본 발명의 실시예서, 두개의 경계 연결선 중의 하나를, 절단 대상 영역에 대해 절단을 시작하는 시작 위치로 할 수 있다. 제2 협각의 크기에 따라 절단 시작 위치를 판단할 수 있다.
일반적인 상황에서, 제2 협각의 각도 값은 차이가 있을 수 있고, 각도 값이 비교적 큰 제2 협각을 획득할 수 있고, 이에 대응되는 경계 연결선을 절단의 시작 위치로 한다.
도 7(a)에 나타낸 바와 같이, P0과 P8 사이의 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 제2 협각이 P2와 P3 사이의 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 제2 협각보다 크면, P0와 P8 사이의 경계 연결선을 절단의 시작 경계 연결선으로 한다.
S604에서, 절단 방향에 따라, 제1 정점 집합에서 절단 시작점을 결정하고, 절단 시작점에서 시작하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 절단 대상 영역의 복수의 절단 유닛을 생성한다.
최종 이미징의 절단 효과를 실현하기 위해, 절단 대상 영역에 대해, 하나의 절단 거리를 설정하고, 설정된 절단 방향 및 절단 거리에 기반하여, 설정된 시작 위치에서 시작하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 차례로 절단 대상 영역의 복수의 절단 유닛을 생성할 수 있다.
일반적인 상황에서, 시작 위치인 경계 연결선에 제1 타겟변과 공유하는 정점이 존재하고, 당해 정점을 절단 시작점으로 할 수 있다. 나아가, 실제 시나리오에서 횡단보도의 전체 면적과 그 중 하나의 컬러 블록 면적 사이의 비율 및 제1 타겟변의 변의 길이에 따라, 절단 거리를 설정한다.
도 7(a)에 나타낸 바와 같이, 제1 타겟변의 정점 P0을 절단의 초기 위치로 설정하고, 절단 거리를 P0와 C1 사이의 선분 거리로 설정하면, P0에서 시작하여, P0과 C1 사이의 선분 거리에 기반하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 절단 대상 영역의 절단된 복수의 절단 유닛을 획득한다.
본 발명에서 제공되는 방법에서, 절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선 및 두개의 경계 연결선과 제1 타겟변 사이의 제2 협각을 결정하고, 두개의 제2 협각의 크기에 기반하여 절단 시작 위치 및 절단 방향을 결정하며, 절단 시작 위치에서부터 슬라이딩 절단을 수행하고, 나아가 절단 대상 영역의 복수의 절단 유닛을 획득한다. 슬라이딩 절단을 통해 획득된 절단 유닛에 의해, 최종 횡단보도의 이미징이 절단 효과를 가지도록 하고, 실제 상황에 최대한 접근하도록 할 수 있으며, 이미징의 시각 효과를 확보한다.
나아가, 절단 유닛에 대해 충진 처리를 수행해야 하고, 도 8에 결부할 수 있으며, 도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이고, 당해 방법의 수행 주체는 클라이언트이며, 도 8에 나타낸 바와 같이 당해 방법은 이하의 단계를 포함한다.
S801에서, 미리 설정된 슬라이딩 거리에 따라, 절단 시작점에서 시작하여 절단하여, 절단 후 형성된 후보 절단 유닛을 획득한다.
본 발명의 실시예에서, 미리 설정된 슬라이딩 거리는 미리 설정된 절단 거리로 이해할 수 있고, 미리 설정된 슬라이딩 거리에 기반하여 절단하면, 절단 대상 영역의 처리된 절단 유닛을 획득할 수 있다.
나아가, 첫번째 절단 유닛의 획득에 대해, 결정된 절단 시작 위치의 경계 연결선을 첫번째 절단 유닛의 경계선으로 할 수 있다. 절단 시작 위치로부터 슬라이딩을 시작하고, 슬라이딩 거리와 미리 설정된 슬라이딩 거리가 같을 시 슬라이딩을 정지하며, 슬라이딩 정지 시의 제1 타겟변의 점과 근사 제2 타겟변의 상응한 점을 서로 연결하고, 양자 사이의 연결선을 첫번째 절단 유닛의 다른 하나의 경계선으로 할 수 있다.
슬라이딩 정지 위치의 점과 근사 제2 타겟변의 상응한 점을 연결하여 획득된 다른 하나의 경계선은 절단 초기 위치의 경계선에 상대적으로 평행된다.
도 7(b)에 나타낸 바와 같이, 제1 타겟변의 정점 P0은 절단 초기 위치이고, 슬라이딩 거리를 P0과 C1 사이의 선분 거리로 설정하면, P0으로부터 슬라이딩 절단을 시작하고, C1의 위치까지 슬라이딩 시 슬라이딩을 정지하며, 제1 타겟변의 C1과 근사 제2 타겟변의 상응한 점 C0을 서로 연결하고, C0과 C1 사이의 연결선이 바로 첫번째 절단 유닛의 하나의 경계선이다. 초기 위치의 경계선인 P0과 P8 사이의 연결선을 다른 하나의 경계선으로 하고, 나아가 제1 타겟변과 근사 제2 타겟변에 결부하여, 첫번째 절단 유닛을 생성할 수 있다.
나아가, 첫번째 절단 유닛 중 C0과 C1 사이의 경계선을 다음 절단 유닛의 경계선으로 하고, P0과 C1 사이의 선분 거리에 기반하여 계속 슬라이딩 절단을 수행하며, 이와 같이 유추하여, 절단 대상 영역에 대한 절단 조작을 완성하여, 복수의 절단 유닛을 획득한다.
절단 유닛에 대해 추가적인 색채 처리를 수행해야 하기에, 획득된 전부 절단 유닛을 색채 처리의 후보 절단 유닛으로 결정할 수 있다.
S802에서, 후보 절단 유닛에서 복수의 타겟 절단 유닛을 선택하여, 렌더링할 부분 절단 유닛으로 한다.
횡단보도의 이미징이 실제 시나리오에 접근할 수 있도록 하기 위해, 절단 대상 영역에 대한 절단이 완료된 후, 실제 시나리오에서 횡단보도의 외관에 기반하여, 후보 절단 유닛에서 부분 절단 유닛을 선별하여, 컬러의 충진 렌더링을 수행한다.
전부 후보 절단 유닛에 대해 간격을 두고 선별을 수행하여, 그 중의 일부 후보 절단 유닛을 획득하여, 렌더링할 타겟 절단 유닛으로 결정할 수 있다.
도 7(b)에 나타낸 바와 같이, 전부 8개의 절단 유닛을 색채 처리의 후보 절단 유닛으로 결정하고, 그중에서 간격을 두고 획득하여, 절단 유닛1, 절단 유닛 3, 절단 유닛 5, 절단 유닛 7을 렌더링할 타겟 절단 유닛으로 할 수 있다.
S803에서, 각 타겟 절단 유닛에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 횡단보도를 생성한다.
나아가, 타겟 절단 유닛을 획득한 후, 타겟 절단 유닛에 대해 컬러 렌더링 처리를 수행하여, 실제 시나리오의 횡단보도 외관에 접근하는 횡단보도의 이미징을 생성하도록 한다.
우선, 각 타겟 절단 유닛에 대응되는 정점 집합을 획득한다.
타겟 절단 유닛이 결정된 후, 각 타겟 절단 유닛에 대응되는 정점을 획득할 수 있고, 각 타겟 절단 유닛에 대응되는 정점 집합로 통합한다.
그 후, 타겟 절단 유닛의 정점 집합에 따라 렌더링할 영역을 생성하고, 렌더링할 영역에 컬러 렌더링을 수행하여, 횡단보도를 생성한다.
도 7(c)에 나타낸 바와 같이, 타겟 유닛의 정점 집합에 기반하여 횡단보도의 외곽에 대응되는 새로운 다각형 중에서의 렌더링할 영역의 오버레이 범위를 결정할 수 있고, 나아가, 당해 오버레이 범위에 대해 컬러의 충진 및 렌더링을 수행하며, 렌더링을 통해 횡단보도의 이미징이 실제 시나리오에 최대한 접근하도록 할 수 있다.
또 예를 들어, 도 7(b) 중의 절단 유닛 8을 렌더링할 타겟 절단 유닛으로 설정하고, 절단 유닛 8의 정점 C12, C13, P2 및 각 두개의 정점 사이의 연결선은 렌더링할 삼각 영역을 구성하고, 당해 영역에 대해 컬러 렌더링을 수행하면, 절단 유닛 8에 대응되는 횡단보도가 생성된다.
선택적으로, 렌더링할 영역에 대한 컬러 렌더링은 3차원 렌더링의 방식을 이용할 수 있다.
렌더링할 타겟 절단 유닛이 결정된 후, 실제 시나리오의 횡단보도에 기반하여, 횡단보도의 이미징 과정에서 필요한 광원 파라미터, 음영 파라미터, 횡단보도의 텍스처 파라미터, 컬러 파라미터 등을 산출하고, 산출하여 획득된 관련 파라미터에 기반하여 횡단보도의 3차원 렌더링을 실현하여, 실제 시나리오에 절대적으로 접근하는 횡단보도의 입체 이미지를 획득한다.
도 9에 나타낸 바와 같이, 렌더링할 영역에 대한 3차원 렌더링을 통해, 횡단보도의 입체 이미징을 실현한다.
본 발명에서 제공되는 횡단보도 생성 방법에 있어서, 절단 대상 영역에 대해 슬라이딩 절단을 수행하여, 복수의 절단 유닛을 획득하고, 그 중 컬러 렌더링이 필요한 절단 유닛을 선별하여 렌더링을 수행하여, 횡단보도를 생성한다. 절단 및 컬러의 렌더링을 통해, 횡단보도의 최종 이미징이 절단 효과를 가지게 하고, 횡단보도의 시각 효과를 확보한다.
나아가, 상술한 실시예를 더욱 잘 이해하기 위해, 도 10을 결부할 수 있고, 도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 횡단보도 생성 방법의 개략적인 흐름도이며, 도 10에 나타낸 바와 같이, 당해 방법은 이하의 단계를 포함한다.
S1001에서, 원래 정점 시퀀스를 획득한다.
S1002에서, 획득된 원래 정점 시퀀스에 대해 시계 반대 방향 보정을 수행한다.
S1003에서, 보정된 원래 정점 중의 이웃 정점 및/또는 평행 정점에 대해 병합 처리를 수행하여, 제1 정점 시퀀스를 획득한다.
S1004에서, 제1 정점 시퀀스에 기반하여 제1 타겟변을 획득한다.
S1005에서, 근사 제2 타겟변을 획득한다.
S1006에서, 절단 대상 영역을 획득한다.
S1007에서, 절단 초기 위치, 절단 방향 및 슬라이딩 거리를 획득하고, 절단 대상 영역에 대해 슬라이딩 절단을 수행하며, 복수의 절단 유닛을 획득한다.
S1008에서, 전부 절단 유닛에 대해 간격을 두고 획득하여, 렌더링을 위한 타겟 절단 유닛을 결정하고, 타겟 절단 유닛에 대해 렌더링을 수행한다.
S1009에서, 횡단보도를 생성한다.
횡단보도의 원래 정점 시퀀스를 획득한 후, 이에 대해 시계 반대 방향 순서 정렬 보정을 수행하고, 보정이 완성된 후, 그 중의 이웃 정점 및/또는 평행 정점에 대해 병합 처리를 수행하여, 노이즈 정점을 필터링하며, 제1 정점 시퀀스를 획득한다. 제1 정점 시퀀스 중 각 두개의 인접 정점을 순서에 따라 연결하여, 그 중 제일 긴 연결선을 획득하여 제1 타겟변으로 하고, 제1 타겟변 및 나머지 연결선에 기반하여 근사 제2 타겟변을 결정한다. 나아가, 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변의 전부 정점에 기반하여, 절단 대상 영역을 생성하고, 획득된 절단 시작 위치, 절단 방향 및 절단 거리에 기반하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 복수의 절단 유닛을 획득하며, 절단 유닛에서 간격을 두고 획득한 타겟 절단 유닛에 대해 색채의 렌더링을 수행하여, 최종 횡단보도를 생성한다. 본 발명에서, 과다한 인위적인 개입이 필요없어, 횡단보도의 이미지 생성 효율을 효율적으로 향상시키고, 원래 정점 시퀀스에 대한 병합 처리를 통해, 원래 정점 중 노이즈 정점이 필터링될 수 있고, 제1 정점 집합과 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하며, 획득된 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 최종 횡단보도의 이미징이 절단 효과를 가지도록 하고, 시각 효과를 확보하며, 횡단보도의 이미징 정밀도를 강화한다.
상술한 여러 실시예에서 제공된 횡단보도 이미징 방법에 상응하게, 본 발명의 하나의 실시예는 횡단보도 이미징 장치를 더 제공하고, 본 발명 실시예에서 제공되는 횡단보도 이미징 장치는 상술한 여러 실시예에서 제공되는 횡단보도 이미징 방법과 서로 대응되기에, 상술한 횡단보도 이미징 방법의 실시 형태도 본 발명의 실시예에서 제공되는 횡단보도 이미징 장치에도 적용되고, 이하 실시예에서 상세한 설명을 생략하도록 한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 횡단보도 이미징 장치의 구조 개략도이고, 도 11에 나타낸 바와 같이, 횡단보도 이미징 장치(100)는 병합 모듈(11), 결정 모듈(12), 획득 모듈(13), 절단 생성 모듈(14)을 포함한다.
병합 모듈(11)은, 이미지 중 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정하는데 사용된다.
결정 모듈(12)은, 제1 정점 시퀀스의 정점에 대해 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는데 사용된다.
획득 모듈(13)은, 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 제1 정점 집합 및 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하는데 사용된다.
절단 생성 모듈(14)은, 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는데 사용된다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 횡단보도 이미징 장치의 구조 개략도이고, 도 12에 나타낸 바와 같이, 횡단보도 이미징 장치(200)는 병합 모듈(21), 결정 모듈(22), 획득 모듈(23), 절단 생성 모듈(24)을 포함한다.
유의해야 할 점은, 병합 모듈(11), 결정 모듈(12), 획득 모듈(13), 절단 생성 모듈(14)은 병합 모듈(21), 결정 모듈(22), 획득 모듈(23), 절단 생성 모듈(24)과 동일한 구조 및 기능을 구비한다.
본 발명의 실시예에서, 결정 모듈(22)은, 각 연결선의 길이를 획득하고, 길이가 제일 긴 연결선을 제1 타겟변으로 선택하며; 나머지 연결선에 기반하여, 근사 제2 타겟변을 결정하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 결정 모듈(22)은, 나머지 연결선에서, 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정하고; 타겟 연결선의 다른 정점이 제1 타겟변을 향해 투영된 투영점이 제1 타겟변에 위치하는 것에 응답하여, 타겟 연결선을 근사 제2 타겟변에 보완하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 결정 모듈(22)은, 나머지 연결선에서, 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정하고; 타겟 연결선과 제1 타겟변의 제1 협각을 획득하며;제1 협각이 예각인 것에 응답하여, 타겟 연결선을 근사 제2 타겟변에 보완하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 결정 모듈(22)은, 타겟 연결선의 다른 정점을 제2 정점 집합에 보완하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 절단 생성 모듈(24)은, 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선을 획득하고; 두개의 경계 연결선 각자와 제1 타겟변 사이의 제2 협각을 획득하며; 제2 협각이 큰 경계 연결선에서 시작하여 제2 협각이 작은 경계 연결선으로 절단을 수행하도록 결정하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 절단 생성 모듈은, 절단 방향에 따라, 제1 정점 집합에서 절단 시작점을 결정하고, 절단 시작점에서 시작하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 절단 대상 영역의 복수의 절단 유닛을 생성하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 절단 생성 모듈(24)은, 미리 설정된 슬라이딩 거리에 따라, 절단 시작점에서 절단하기 시작하여, 절단 후 형성된 후보 절단 유닛을 획득하고; 후보 절단 유닛에서 복수의 타겟 절단 유닛을 렌더링할 부분 절단 유닛으로 선택하며; 각 타겟 절단 유닛에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 횡단보도를 생성하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 절단 생성 모듈(24)은, 각 타겟 절단 유닛에 대응되는 정점 집합을 획득하고; 타겟 절단 유닛의 정점 집합에 따라 렌더링할 영역을 생성하고, 렌더링할 영역에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 횡단보도를 생성하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 병합 모듈(21)은, 원래 정점 시퀀스의 정점 순서를 결정하고, 정점 순서가 시계 방향인 것에 응답하여, 정점의 순서를 시계 반대 방향 순서로 변경하는데 더 사용된다.
본 발명의 실시예에서, 병합 모듈(21)은, 원래 정점 시퀀스에서 이웃 정점 및 평행 정점을 결정하고, 이웃 정점 및 평행 정점에 대해 병합을 수행하는데 더 사용된다.
본 발명에서 제공되는 횡단보도 이미징 장치는, 과다한 인위적인 개입이 필요없어, 횡단보도의 이미지 생성 효율을 효율적으로 향상시키고, 원래 정점 시퀀스에 대한 병합 처리를 통해, 원래 정점 중 노이즈 정점이 필터링될 수 있고, 제1 정점 집합과 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하며, 획득된 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 최종 횡단보도의 이미징이 절단 효과를 가지도록 하고, 시각 효과를 확보하며, 횡단보도의 이미징 정밀도를 강화한다.
본 발명의 실시예에 기반하여, 본 발명은 전자 기기, 판독 가능 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램을 더 제공한다.
도 13은 본 발명의 실시예를 실시할 수 있는 예시적인 전자 기기(1300)의 개략 블록도를 나타낸다. 전자 기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 메인프레임 및 기타 적절한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 가리킨다. 전자 기기는 개인 디지털 처리 장치, 셀룰러폰, 스마트폰, 웨어러블 장치 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 이동 장비도 가리킬 수 있다. 본 명세서에서 가르키는 컴포넌트, 그들의 연결 및 관계, 및 그들의 기능은 예시에 불과하고, 본 명세서에서 설명한 내용 및/또는 요구하는 본 발명의 실현을 한정하고자 하는 것이 아니다.
도 13에 나타낸 바와 같이, 기기(1300)는 컴퓨팅 유닛(1301)을 포함하고, 읽기 전용 메모리(ROM)(1302)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장 유닛(1308)에서 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1303)에 로딩된 컴퓨터 프로그램에 기반하여, 다양한 적절한 동작 및 처리를 수행할 수 있다. RAM(1303)에 저장 기기(1300)의 조작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 더 저장될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(1301), ROM(1302) 및 RAM(1303)은 버스(1304)를 거쳐 서로 연결된다. 입출력(I/O)인터페이스(1305)도 버스(1304)에 연결된다.
기기(1300) 중의 복수의 컴포넌트는 I/O인터페이스(1305)에 연결되고, 키보드, 마우스와 같은 입력 유닛(1306); 다양한 유형의 모니터, 스피커 등과 같은 출력 유닛(1307); 자기 디스크, 광디스트 등과 같은 저장 유닛(1308); 및 네트워크 카드, 모뎀, 무선 통신 송수신기 등과 같은 통신 유닛(1309)을 포함한다. 통신 유닛(1309)은 기기(1300)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 통신 네트워크를 통해 다른 기기와 정보/데이터 교환을 수행하도록 허용한다.
컴퓨팅 유닛(1301)은 프로세싱 및 컴퓨팅 능력을 구비하는 다양한 통용 및/또는 전용 처리 컴포넌트일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(1301)의 일부 예시는 중앙 처리 유닛 (CPU), 그래픽 처리 유닛(GPU), 다양한 전용 인공 지능(AI) 컴퓨팅 칩, 기계 학습 모델 알고니즘을 운행하는 다향한 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 프러세서(DSP) 및 임의의 적절한 프포세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 유닛(1301)은 이상에서 서술하는 횡단보도 이미징 방법과 같은 각 방법 및 프로세싱을 수행한다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 횡단보도 이미징 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 실현될 수 있고, 이는 저장 유닛(1308)과 같은 기계 판독 가능 매체에 유형의 형태로 포함된다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(1302) 및/또는 통신 유닛(1309)을 거쳐 기기(1300)에 로딩 및/또는 장착된다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(1303)에 로딩되고, 컴퓨팅 유닛(1301)에 의해 수행될 시, 이상에 기재된 횡단보도 이미징 방법의 하나 또는 복수의 단계를 수행할 수 있다. 대안적으로, 다른 실시예에서, 컴퓨팅 유닛(1301)은 다른 임의의 적절한 형태(예를 들어, 펌웨어)를 통해 횡단보도 이미징 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에서 이상 설명하는 시스템 및 기술의 각종 실시 형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 집적 회로(ASIC), 특정 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩(SOC), 콤플렉스 프로그래머블 로직 디바이스(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 실현될 수 있다. 이러한 다양한 실시 형태는 하나 또는 복수의 프로그램에서 실현되는 것을 포함하고, 당해 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래밍 가능한 프로세서를 포함하는 프로그래밍 가능한 시스템에서 수행 및/또는 해석될 수 있으며, 당해 프로그재밍 가능한 프로세서는 전용 또는 범용의 프로그래밍 가능한 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치에서 데이터 및 명령을 수신할 수 있고, 데이터 및 명령을 당해 저장 시스템, 당해 적어도 하나의 입력 장치 및 당해 적어도 하나의 출력 장치에 전송할 수 있다.
본 발명에 따른 방법을 실현하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 작성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그래밍 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행될 시, 흐름도 및 /또는 블록도에서 규정된 기능/작업이 실시되도록 한다. 프로그램 코드는 완전히 기계에서 실행되거나, 부분적으로 기계에서 실행되거나, 독립 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 기계에서 실행되고 원격 기계에서 부분적으로 실행되거나, 또는 원격 기계 또는 서버에서 전체적으로 실행될 수 있다.
본 발명의 맥락에서, 기계 판독 가능 매체는 명령 실행 시스템, 장치 또는 디바이스에 의해 사용되거나, 또는 명령 실행 시스템, 장치 또는 디바이스와 조합하여 사용되기 위한 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있는 유형의 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 기계 판독 가능 신호 매체 또는 기계 판독 가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 디바이스 또는 이들의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 기계 판독 가능 저장 매체의 보다 구체적인 예시는 하나 또는 복수의 전선에 기반하는 전기적 연결, 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 지울 수 있는 프로그래밍 가능한 읽기 전용 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유, 휴대용 컴팩트 디스크 읽기 전용 메모리(CD-ROM), 광학 저장 장치, 자기 저장 장치, 또는 이들의 적절한 조합을 포함할 수 있다.
사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 컴퓨터에서 여기서 설명하는 시스템 및 기술을 실시할 수 있고, 당해 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 디스플레이 장치(예를 들어 CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드 및 포인팅 장치(예를 들어 마우스 또는 트랙볼)를 구비하여, 사용자는 당해 키보드 및 당해 포인팅 장치를 통해 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있다. 다른 유형의 장치도 사용자와의 상호 작용을 제공하는데 사용될 수 있고; 예를 들어, 사용자에게 제공하는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백)일 수 있으며; 임의의 형태(음향 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력 포함)로 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기서 설명되는 시스템 및 기술은 백엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버), 또는 미들웨어 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 애플리케이션 서버), 또는 프론트 엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터이고, 당해 그래픽 사용자 인터페이스 또는 당해 웹 브라우저를 통해 여기서 설명되는 시스템 및 기술의 실시 형태와 상호 작용할 수 있음), 또는 이러한 백 엔드 컴포넌트, 미들웨어 컴포넌트 또는 프론트 엔드 컴포넌트의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨터 시스템에서 실시할 수 있다. 통신 네트워크와 같은 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신을 통해 시스템의 컴포넌트를 서로 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예시로서 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷 및 블록체인 네트워크를 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져있고, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 상호 작용을 수행한다. 상응한 컴퓨터에서 운행되고 클라이언트 - 서버 관계를 구비하는 컴퓨터 프로그램을 통해, 클라이언트 및 서버의 관계를 생성한다. 서버는 클라우드 서버일 수 있고, 클라우드 컴퓨팅 서버 또는 클라우드 호스트로도 칭하며, 클라우드 컴퓨팅 서버 시스템 중의 호스트 제품으로, 전통적인 물리적 호스트와 VPS 서비스("가상 사설 서버(Virtual Private Server)" 또는 "VPS"으로 약칭)에서 관리의 난이도가 크고, 사업 확장성이 약한 결점을 해결한다. 서버는 분산 시스템의 서버일 수도 있고, 블록체인과 결합되는 서버일 수도 있다.
이상에서 보여주는 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재정렬, 증가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 발명에 기재되는 각 단계는 병행하여 수행할 수 있고, 순서대로 수행할 수도 있으며, 다른 순서로 수행할 수도 있고, 본 발명에서 제공한 기술 수단의 기대되는 결과를 실현할 수 있으면 본 명세서에서 한정하지 않는다.
상술한 구체적인 실시 형태는 본 발명의 보호 범위를 한정하지 않는다. 본 기술 분야의 기술자는 설계 요구 또는 다른 요소에 따라, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 실시할 수 있는 것을 이해할 수 있다. 본 발명의 취지 및 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 대체 및 개선 등은 모두 본 발명의 보호 범위 내에 속한다.

Claims (25)

  1. 횡단보도 생성 방법에 있어서,
    이미지 중 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 상기 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정하는 단계;
    상기 제1 정점 시퀀스의 정점에 대해 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계;
    상기 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 상기 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 상기 제1 정점 집합 및 상기 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하는 단계; 및
    상기 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는 단계; 를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 횡단보도 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계는,
    각 상기 연결선의 길이를 획득하고, 상기 길이가 제일 긴 연결선을 상기 제1 타겟변으로 선택하는 단계; 및
    나머지 상기 연결선에 따라, 상기 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계; 를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    나머지 상기 연결선에 따라, 상기 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계는,
    나머지 상기 연결선에서, 상기 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 연결선의 다른 정점이 상기 제1 타겟변에 투영된 투영점이 상기 제1 타겟변에 위치하는 것에 응답하여, 상기 타겟 연결선을 상기 근사 제2 타겟변에 보완하는 단계; 를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    나머지 상기 연결선에 따라, 상기 근사 제2 타겟변을 결정하는 단계는,
    나머지 상기 연결선에서, 상기 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정하는 단계;
    상기 타겟 연결선과 상기 제1 타겟변의 제1 협각을 획득하는 단계; 및
    상기 제1 협각이 예각인 것에 응답하여, 상기 타겟 연결선을 상기 근사 제2 타겟변에 보완하는 단계; 를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 타겟 연결선의 다른 정점을 상기 제2 정점 집합에 보완하는 단계를 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 절단 대상 영역을 절단하는 단계 전에,
    상기 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는, 상기 절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선을 획득하는 단계;
    상기 두개의 경계 연결선 각자와 상기 제1 타겟변 사이의 제2 협각을 획득하는 단계; 및
    상기 제2 협각이 큰 경계 연결선에서 시작하여 상기 제2 협각이 작은 경계 연결선을 향해 절단하도록 결정하는 단계; 를 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 절단 대상 영역을 절단하는 단계는,
    절단 방향에 따라, 상기 제1 정점 집합에서 절단 시작점을 결정하고, 상기 절단 시작점에서 시작하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 상기 절단 대상 영역의 복수의 절단 유닛을 생성하는 단계를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는 단계는,
    미리 설정된 슬라이딩 거리에 따라, 절단 시작점에서 절단하기 시작하여, 절단 후 형성된 후보 절단 유닛을 획득하는 단계;
    상기 후보 절단 유닛에서 복수의 타겟 절단 유닛을 렌더링할 부분 절단 유닛으로 선택하는 단계; 및
    각 상기 타겟 절단 유닛에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 상기 횡단보도를 생성하는 단계; 를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    각 상기 타겟 절단 유닛에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 상기 횡단보도를 생성하는 단계는,
    각 상기 타겟 절단 유닛에 대응되는 정점 집합을 획득하는 단계; 및
    상기 타겟 절단 유닛의 정점 집합에 따라 렌더링할 영역을 생성하고, 상기 렌더링할 영역에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 상기 횡단보도를 생성하는 단계; 를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하는 단계 전에,
    상기 원래 정점 시퀀스의 정점 순서를 결정하고, 상기 정점 순서가 시계 방향인 것에 응답하여, 상기 정점의 순서를 시계 반대 방향 순서로 변경하는 단계를 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하는 단계는,
    상기 원래 정점 시퀀스에서 이웃 정점 및 평행 정점을 결정하고, 상기 이웃 정점 및 상기 평행 정점에 대해 병합을 수행하는 단계를 포함하는,
    것을 특징으로 하는 방법.
  12. 횡단보도 생성 장치에 있어서,
    이미지 중 횡단보도를 생성하기 위한 원래 정점 시퀀스를 획득하고, 상기 원래 정점 시퀀스에 대해 정점 병합을 수행하여, 병합된 제1 정점 시퀀스를 결정하는 병합 모듈;
    상기 제1 정점 시퀀스의 정점에 대해 순서에 따라 연결하고, 모든 연결선에서 제1 타겟변 및 근사 제2 타겟변을 결정하는 결정 모듈;
    상기 제1 타겟변에 대응되는 제1 정점 집합 및 상기 근사 제2 타겟변에 대응되는 제2 정점 집합을 획득하고, 상기 제1 정점 집합 및 상기 제2 정점 집합에 기반하여 절단 대상 영역을 생성하는 획득 모듈; 및
    상기 절단 대상 영역을 절단하고, 절단된 부분 절단 유닛에 대해 간격을 두고 충진하여, 횡단보도를 생성하는 절단 생성 모듈; 을 포함하는,
    것을 특징으로 하는 횡단보도 생성 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 결정 모듈은,
    각 상기 연결선의 길이를 획득하고, 상기 길이가 제일 긴 연결선을 상기 제1 타겟변으로 선택하며;
    나머지 상기 연결선에 따라, 상기 근사 제2 타겟변을 결정하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 결정 모듈은,
    나머지 상기 연결선에서, 상기 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정하고;
    상기 타겟 연결선의 다른 정점이 상기 제1 타겟변에 투영된 투영점이 상기 제1 타겟변에 위치하는 것에 응답하여, 상기 타겟 연결선을 상기 근사 제2 타겟변에 보완하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 결정 모듈은,
    나머지 상기 연결선에서, 상기 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는 타겟 연결선을 결정하고;
    상기 타겟 연결선과 상기 제1 타겟변의 제1 협각을 획득하며;
    상기 제1 협각이 예각인 것에 응답하여, 상기 타겟 연결선을 상기 근사 제2 타겟변에 보완하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 결정 모듈은,
    상기 타겟 연결선의 다른 정점을 상기 제2 정점 집합에 보완하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 절단 생성 모듈은,
    상기 제1 타겟변과 동일 정점을 공유하는, 상기 절단 대상 영역의 두개의 경계 연결선을 획득하고;
    상기 두개의 경계 연결선 각자와 상기 제1 타겟변 사이의 제2 협각을 획득하며;
    상기 제2 협각이 큰 경계 연결선에서 시작하여 상기 제2 협각이 작은 경계 연결선을 향해 절단하도록 결정하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 절단 생성 모듈은,
    절단 방향에 따라, 상기 제1 정점 집합에서 절단 시작점을 결정하고, 상기 절단 시작점에서 시작하여 슬라이딩 절단을 수행하여, 상기 절단 대상 영역의 복수의 절단 유닛을 생성하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 절단 생성 모듈은,
    미리 설정된 슬라이딩 거리에 따라, 절단 시작점에서 절단하기 시작하여, 절단 후 형성된 후보 절단 유닛을 획득하고;
    상기 후보 절단 유닛에서 복수의 타겟 절단 유닛을 렌더링할 부분 절단 유닛으로 선택하며;
    각 상기 타겟 절단 유닛에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 상기 횡단보도를 생성하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 절단 생성 모듈은,
    각 상기 타겟 절단 유닛에 대응되는 정점 집합을 획득하고;
    상기 타겟 절단 유닛의 정점 집합에 따라 렌더링할 영역을 생성하고, 상기 렌더링할 영역에 대해 컬러 렌더링을 수행하여, 상기 횡단보도를 생성하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  21. 제12항 내지 제14항 또는 제17항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 병합 모듈은,
    상기 원래 정점 시퀀스의 정점 순서를 결정하고, 상기 정점 순서가 시계 방향인 것에 응답하여, 상기 정점의 순서를 시계 반대 방향 순서로 변경하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 병합 모듈은,
    상기 원래 정점 시퀀스에서 이웃 정점 및 평행 정점을 결정하고, 상기 이웃 정점 및 상기 평행 정점에 대해 병합을 수행하는,
    것을 특징으로 하는 장치.
  23. 전자 기기에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 통신 가능하게 연결되는 메모리; 를 포함하고,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하는,
    것을 특징으로 하는 전자 기기.
  24. 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하는,
    것을 특징으로 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  25. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 경우, 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하는,
    것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3876972B2 (ja) * 2001-10-12 2007-02-07 株式会社デンソー 案内画像生成装置、案内画像表示装置、ナビゲーション装置、及びプログラム
JP4712487B2 (ja) * 2005-08-25 2011-06-29 株式会社リコー 画像処理方法及び装置、デジタルカメラ装置、並びに画像処理プログラムを記録した記録媒体
JP2009223817A (ja) * 2008-03-18 2009-10-01 Zenrin Co Ltd 路面標示地図生成方法
JP5557472B2 (ja) * 2009-05-21 2014-07-23 三菱電機株式会社 道路レーンデータ生成装置、道路レーンデータ生成方法および道路レーンデータ生成プログラム
JP2012133132A (ja) * 2010-12-22 2012-07-12 Geo Technical Laboratory Co Ltd 地図データ生成システム
JP2013186664A (ja) * 2012-03-07 2013-09-19 Toyota Motor Corp 横断歩道認識装置および横断歩道認識方法
US9135754B2 (en) * 2012-05-07 2015-09-15 Honda Motor Co., Ltd. Method to generate virtual display surfaces from video imagery of road based scenery
JP7183020B2 (ja) * 2018-12-11 2022-12-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
CN112069282B (zh) * 2020-09-08 2021-07-02 湖北亿咖通科技有限公司 一种道路的斑马线的生成方法、电子设备和存储介质
CN112488217B (zh) * 2020-12-05 2022-07-29 武汉中海庭数据技术有限公司 斑马线纠正方法、电子装置和存储介质
CN112528917A (zh) * 2020-12-18 2021-03-19 深兰科技(上海)有限公司 斑马线区域识别方法、装置、电子设备和存储介质

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