买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明提供了一种多源数据协同的人车路网一体化构建方法，包括：获取开放街景地图数据、车辆轨迹数据、遥感影像数据、街景图像数据；提取现有道路拓扑数据并作为模板；利用车辆轨迹数据采用层次化建模策略生成道路网络数据；利用高分辨率遥感影像数据提取道路网络数据，与基于车辆轨迹数据提取的道路网络数据形成互补；利用街景图像数据提取道路语义信息；构成包含几何、拓扑、语义等全信息的道路网拓扑数据；匹配生成更新后的道路拓扑数据。本发明为城市级高精度导航道路网拓扑数据的获取与更新提供了有利的技术与方法支撑，在自动驾驶、智能交通系统、电子地图导航等应用中具有明显的应用前景和实用价值。

主权项：1.一种多源数据协同的人车路网一体化构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取开放街景地图数据、车辆轨迹数据、遥感影像数据、街景图像数据；S2，提取现有道路拓扑数据并作为模板；S3，利用车辆轨迹数据采用层次化建模策略生成道路网络数据；具体包括：S31，数据预处理，包括异常轨迹数据剔除、重复轨迹数据剔除、以及轨迹数据简化；S32，对交叉口的几何形态和拓扑连通性进行局部精细化拓扑重构；构建深度学习神经网络模型识别交叉口位置和范围；对交叉口内部拓扑连通性与转向规则提取，构建轨迹聚类算法提取同一车道轨迹数据，通过主曲线拟合算法提取车道中心线拓扑数据，并结合聚类轨迹统计不同车道的转向限制信息；S33，对连接道路交叉口的路段进行拓扑和几何重建，提取连接各交叉口的轨迹数据，根据距离邻近、方向相似特征进行轨迹聚类，生成路段中心线；S34，根据延续性、方向特征，对提取的路段中心线与交叉口拓扑数据进行一致性整合，生成整体道路网拓扑数据；针对生成的道路数拓扑数据，进行路网拓扑修剪，去除冗余的路网数据；S4，在轨迹数据分布稀疏的地域，利用高分辨率遥感影像数据提取道路网络数据，与基于车辆轨迹数据提取的道路网络数据形成互补；具体包括：S41，数据预处理，包括遥感影像辐射定标、大气校正、几何校正以及地理校准；S42，训练集构建，得到目标样本训练库；S43，基于U-Net深度学习神经网络提取遥感图像中的道路数据；S5，利用街景图像数据提取道路语义信息；具体包括：S51，进行数据预处理，包括图像去噪、几何校正、图像增强以及图像地理配准；S52，以PSPNet网络为基础，构建基于深度学习网络的多视车载影像道路目标识别方法，以街景数据集为基础，人工标注增加道路目标类别，构建道路目标训练数据；S53，基于PSPNet网络进行图像语义分割与道路目标识别，并通过多视图像匹配，解算道路目标的空间位置；S6，结合通过车辆轨迹数据提取的道路网络数据、通过遥感影像数据提取的道路信息、以及街景图像数据提取道路语义信息，构成包含几何、拓扑、语义等全信息的道路网拓扑数据；S7，将道路拓扑数据与S2得到的道路拓扑数据模板进行匹配，生成更新后的道路拓扑数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 多源数据协同的人车路网一体化构建方法