道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法及裝置。本發(fā)明實施例通過根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所獲得的目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，進(jìn)而獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，使得能夠根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)了道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取的這一目的。
【專利說明】道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法及裝置 【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001] 本發(fā)明涉及地圖技術(shù)，尤其涉及一種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法及裝置。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 目前，電子地圖所使用的路網(wǎng)數(shù)據(jù)，基本可以包括高速公路、一級公路、二級公路、 三級公路、四級公路和步行道路等道路位置數(shù)據(jù)。
[0003] 然而，目前的路網(wǎng)數(shù)據(jù)中，沒有道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，例如，人行橫道位置數(shù)據(jù)和交通指 示位置數(shù)據(jù)等，使得路網(wǎng)數(shù)據(jù)并不能完整反映當(dāng)前的道路情況。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0004] 本發(fā)明的多個方面提供一種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法及裝置，用以實現(xiàn)道路引導(dǎo) 數(shù)據(jù)的獲取。
[0005] 本發(fā)明的一方面，提供一種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法，包括：
[0006] 根據(jù)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)；
[0007] 根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù) 設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，所述C為大于或等于1的整數(shù)；
[0008] 獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像；
[0009] 根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所 述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)。
[0010] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述道路引 導(dǎo)數(shù)據(jù)包括人行橫道位置數(shù)據(jù)和交通指示位置數(shù)據(jù)中的至少一項。
[0011] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述根據(jù)所 述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道 路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，包括：
[0012] 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行識別處 理，以獲得所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像上的Μ個第一候選邊緣特征對 象，所述Μ為大于或等于1的整數(shù)；
[0013] 利用線性回歸算法和人行橫道的灰度共生矩陣中的至少一項，對所述Μ個第一候 選邊緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲得Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象，所述Ν為大于或等于1， 且小于或等于Μ的整數(shù)；
[0014] 對所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象，進(jìn)行相似性打 分，以獲得所述每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果；
[0015] 根據(jù)所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果， 獲得所述每個街景圖像的采集點的打分結(jié)果；
[0016] 根據(jù)所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集 點的打分結(jié)果，獲得所述目標(biāo)道路上的平均人行橫道位置數(shù)據(jù)；
[0017] 根據(jù)所述平均人行橫道位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù) 據(jù)，獲得所述目標(biāo)道路上的人行橫道位置數(shù)據(jù)。
[0018] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述根據(jù)所 述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道 路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，包括：
[0019] 對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行像素識別處理，以確定P個 指定顏色的像素區(qū)域，所述P為大于或等于1的整數(shù)；
[0020] 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述P個指定顏色的像素區(qū)域進(jìn)行識別處理，以獲得所述P 個指定顏色的像素區(qū)域內(nèi)的Q個第二候選邊緣特征對象，所述Q為大于或等于1的整數(shù)；
[0021] 利用目標(biāo)形狀特征信息，對所述Q個第二候選邊緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲 得R個第二目標(biāo)邊緣特征對象，所述R為大于或等于1，且小于或等于Q的整數(shù)；
[0022] 對所述R個第二目標(biāo)邊緣特征對象中每個第二目標(biāo)邊緣特征對象所形成的封閉 區(qū)域，進(jìn)行識別處理，以獲得候選指示圖像；
[0023] 利用預(yù)先設(shè)置的交通指示數(shù)據(jù)集合，對所述候選指示圖像進(jìn)行匹配處理，以獲得 目標(biāo)指示圖像；
[0024] 根據(jù)所述目標(biāo)指示圖像所在的目標(biāo)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)指示 圖像在所述目標(biāo)街景圖像中的相對位置，獲得所述目標(biāo)道路上的交通指示位置數(shù)據(jù)。
[0025] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述根據(jù)街 景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C 個街景圖像的采集點，包括：
[0026] 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍 之內(nèi)的A個街景圖像的采集點，所述A為大于或等于C的整數(shù)；
[0027] 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)，確定所述街景圖像的采集點的移動方向；
[0028] 根據(jù)所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路的通行方向；
[0029] 根據(jù)所述移動方向和所述通行方向，從所述A個街景圖像的采集點中確定所述C 個街景圖像的采集點。
[0030] 本發(fā)明的另一方面，提供一種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取裝置，包括：
[0031] 定位單元，用于根據(jù)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)；
[0032] 綁定單元，用于根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述 目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，所述C為大于或等于1的整數(shù)；
[0033] 獲取單元，用于獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目 標(biāo)街景圖像；
[0034] 識別單元，用于根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識 別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)。
[0035] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述道路引 導(dǎo)數(shù)據(jù)包括人行橫道位置數(shù)據(jù)和交通指示位置數(shù)據(jù)中的至少一項。
[0036] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述識別單 元，具體用于
[0037] 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行識別處 理，以獲得所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像上的Μ個第一候選邊緣特征對 象，所述Μ為大于或等于1的整數(shù)；
[0038] 利用線性回歸算法和人行橫道的灰度共生矩陣中的至少一項，對所述Μ個第一候 選邊緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲得Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象，所述Ν為大于或等于1， 且小于或等于Μ的整數(shù)；
[0039] 對所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象，進(jìn)行相似性打 分，以獲得所述每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果；
[0040] 根據(jù)所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果， 獲得所述每個街景圖像的采集點的打分結(jié)果；
[0041] 根據(jù)所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集 點的打分結(jié)果，獲得所述目標(biāo)道路上的平均人行橫道位置數(shù)據(jù)；以及
[0042] 根據(jù)所述平均人行橫道位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù) 據(jù)，獲得所述目標(biāo)道路上的人行橫道位置數(shù)據(jù)。
[0043] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述識別單 元，具體用于
[0044] 對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行像素識別處理，以確定Ρ個 指定顏色的像素區(qū)域，所述Ρ為大于或等于1的整數(shù)；
[0045] 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述Ρ個指定顏色的像素區(qū)域進(jìn)行識別處理，以獲得所述Ρ 個指定顏色的像素區(qū)域內(nèi)的Q個第二候選邊緣特征對象，所述Q為大于或等于1的整數(shù)；
[0046] 利用目標(biāo)形狀特征信息，對所述Q個第二候選邊緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲 得R個第二目標(biāo)邊緣特征對象，所述R為大于或等于1，且小于或等于Q的整數(shù)；
[0047] 對所述R個第二目標(biāo)邊緣特征對象中每個第二目標(biāo)邊緣特征對象所形成的封閉 區(qū)域，進(jìn)行識別處理，以獲得候選指示圖像；
[0048] 利用預(yù)先設(shè)置的交通指示數(shù)據(jù)集合，對所述候選指示圖像進(jìn)行匹配處理，以獲得 目標(biāo)指示圖像；以及
[0049] 根據(jù)所述目標(biāo)指示圖像所在的目標(biāo)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)指示 圖像在所述目標(biāo)街景圖像中的相對位置，獲得所述目標(biāo)道路上的交通指示位置數(shù)據(jù)。
[0050] 如上所述的方面和任一可能的實現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實現(xiàn)方式，所述綁定單 元，具體用于
[0051] 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍 之內(nèi)的Α個街景圖像的采集點，所述Α為大于或等于C的整數(shù)；
[0052] 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)，確定所述街景圖像的采集點的移動方向；
[0053] 根據(jù)所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路的通行方向；以及
[0054] 根據(jù)所述移動方向和所述通行方向，從所述A個街景圖像的采集點中確定所述C 個街景圖像的采集點。
[0055] 由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明實施例通過根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所獲 得的目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采 集點，進(jìn)而獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像， 使得能夠根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所 述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)了道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取的這一目的。
[0056] 另外，采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，操作簡單，無需操作人員參與獲取過程，操作 簡單，而且正確率高，從而提高了道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取的效率和可靠性。
[0057] 另外，采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，能夠?qū)⑺@得的目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，添 加到現(xiàn)有的路網(wǎng)數(shù)據(jù)中，使得路網(wǎng)數(shù)據(jù)能夠完整反映當(dāng)前的道路情況，從而能夠有效提高 路網(wǎng)數(shù)據(jù)的完備性。
[0058] 另外，采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，由于路網(wǎng)數(shù)據(jù)能夠完整反映當(dāng)前的道路情況， 因此，能夠有效提高使用該路網(wǎng)數(shù)據(jù)的一些服務(wù)例如，導(dǎo)航服務(wù)等，所提供的服務(wù)信息的準(zhǔn) 確性。 【【專利附圖】

【附圖說明】】
[0059] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述 中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實 施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附 圖獲得其他的附圖。
[0060] 圖1為本發(fā)明一實施例提供的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法的流程示意圖；
[0061] 圖2為圖1對應(yīng)的實施例中街景圖像的區(qū)域組成示意圖；
[0062] 圖3為圖1對應(yīng)的實施例中街景圖像的一識別區(qū)域示意圖；
[0063] 圖4為圖1對應(yīng)的實施例中街景圖像的另一識別區(qū)域示意圖；
[0064] 圖5為圖1對應(yīng)的實施例中預(yù)先設(shè)置的交通指示數(shù)據(jù)集合中的矢量端點的示意 圖；
[0065] 圖6為圖1對應(yīng)的實施例中預(yù)先設(shè)置的交通指示數(shù)據(jù)集合中的矢量端點的標(biāo)準(zhǔn)方 向與標(biāo)準(zhǔn)方向標(biāo)識的映射示意圖；
[0066] 圖7為本發(fā)明另一實施例提供的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。 【【具體實施方式】】
[0067] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的全部其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0068] 需要說明的是，本發(fā)明實施例中所涉及的終端可以包括但不限于手機、個人數(shù)字 助理（Personal Digital Assistant, PDA)、無線手持裝置、無線上網(wǎng)本、個人電腦、便攜電 腦、MP3播放器、MP4播放器等。
[0069] 另外，本文中術(shù)語"和/或"，僅僅是一種描述關(guān)聯(lián)對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示可以存在 三種關(guān)系，例如，A和/或B，可以表示：單獨存在A，同時存在A和B，單獨存在B這三種情 況。另外，本文中字符"/"，一般表示前后關(guān)聯(lián)對象是一種"或"的關(guān)系。
[0070] 圖1為本發(fā)明一實施例提供的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法的流程示意圖，如圖1所 /_J、1 〇
[0071] 101、根據(jù)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)。
[0072] 102、根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上 或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，所述C為大于或等于1的整數(shù)。
[0073] 103、獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖 像。
[0074] 104、根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲 得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)。
[0075] 其中，所述道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，是指用于描述道路引導(dǎo)設(shè)施的數(shù)據(jù)，例如，道路引導(dǎo)設(shè) 施的種類和道路引導(dǎo)設(shè)施的設(shè)置位置等。所述道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)可以包括但不限于人行橫道位 置數(shù)據(jù)和交通指示位置數(shù)據(jù)中的至少一項，本實施例對此不進(jìn)行特別限定。
[0076] 需要說明的是，101?104的執(zhí)行主體可以為位于本地終端的應(yīng)用，或者還可以 為設(shè)置在位于本地終端的應(yīng)用中的插件或軟件開發(fā)工具包（Software Development Kit, SDK)等功能單元，或者還可以為位于網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器中的數(shù)據(jù)挖掘引擎，本實施例對此不進(jìn) 行特別限定。
[0077] 可以理解的是，所述應(yīng)用可以是安裝在終端上的應(yīng)用程序（nativeApp)，或者還可 以是終端上的瀏覽器的一個網(wǎng)頁程序（webApp)，本實施例對此不進(jìn)行限定。
[0078] 這樣，通過根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所獲得的目標(biāo)道路的道路位置數(shù) 據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，進(jìn)而獲取所述C個街景 圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，使得能夠根據(jù)所述每個街景圖 像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，從 而實現(xiàn)了道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取的這一目的。
[0079] 本實施例中，之所以，定義目標(biāo)道路，目的是為了避免不必要的無效識別，這是因 為在一些道路上，根本不可能存在所述道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，所以，無需關(guān)注路網(wǎng)數(shù)據(jù)中的這些道 路的位置數(shù)據(jù)，以降低處理負(fù)擔(dān)，以及提高道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取效率。因此，可以根據(jù)要獲 取的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的不同，確定不同的目標(biāo)道路。
[0080] 例如，如果要獲取人行橫道位置數(shù)據(jù)，則可以將非封閉式道路，確定為目標(biāo)道路。 非封閉式道路，又可以稱為開放式道路，是相對于封閉式道路而言的，封閉式道路是指高速 公路，原因在于高速公路不允許車輛隨意進(jìn)入或離開的。
[0081] 或者，再例如，如果要獲取交通指示位置數(shù)據(jù)，則可以將高速公路和城市主干道， 確定為目標(biāo)道路。
[0082] 可選地，在本實施例的一個可能的實現(xiàn)方式中，在102中，具體可以根據(jù)所述采集 點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的A個街景圖像的 采集點，所述A為大于或等于C的整數(shù)。然后，根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)，確定所述街景圖像 的采集點的移動方向，以及根據(jù)所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路的通行方向。最后， 根據(jù)所述移動方向和所述通行方向，從所述A個街景圖像的采集點中確定所述C個街景圖 像的采集點。
[0083] 例如，若移動方向與通行方向之間的夾角小于或等于預(yù)先設(shè)置的夾角閾值，則可 以將該移動方向所對應(yīng)的采集點確定為一個目標(biāo)采集點，以作為所述C個街景圖像的采集 點的一個。否則，則可以將該移動方向所對應(yīng)的采集點刪除，不作為所述C個街景圖像的采 集點的一個。
[0084] 或者，再例如，具體可以利用
【權(quán)利要求】
1. 一種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取方法，其特征在于，包括： 根據(jù)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)； 根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范 圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，所述C為大于或等于1的整數(shù)； 獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像； 根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目 標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)包括人行橫道位置數(shù) 據(jù)和交通指示位置數(shù)據(jù)中的至少一項。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處 的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，包括： 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行識別處理， 以獲得所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像上的Μ個第一候選邊緣特征對象，所 述Μ為大于或等于1的整數(shù)； 利用線性回歸算法和人行橫道的灰度共生矩陣中的至少一項，對所述Μ個第一候選邊 緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲得Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象，所述Ν為大于或等于1，且小 于或等于Μ的整數(shù)； 對所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象，進(jìn)行相似性打分， 以獲得所述每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果； 根據(jù)所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果，獲得 所述每個街景圖像的采集點的打分結(jié)果； 根據(jù)所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集點的 打分結(jié)果，獲得所述目標(biāo)道路上的平均人行橫道位置數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述平均人行橫道位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù)據(jù)，獲 得所述目標(biāo)道路上的人行橫道位置數(shù)據(jù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處 的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)，包括： 對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行像素識別處理，以確定Ρ個指定 顏色的像素區(qū)域，所述Ρ為大于或等于1的整數(shù)； 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述Ρ個指定顏色的像素區(qū)域進(jìn)行識別處理，以獲得所述Ρ個指 定顏色的像素區(qū)域內(nèi)的Q個第二候選邊緣特征對象，所述Q為大于或等于1的整數(shù)； 利用目標(biāo)形狀特征信息，對所述Q個第二候選邊緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲得R個 第二目標(biāo)邊緣特征對象，所述R為大于或等于1，且小于或等于Q的整數(shù)； 對所述R個第二目標(biāo)邊緣特征對象中每個第二目標(biāo)邊緣特征對象所形成的封閉區(qū)域， 進(jìn)行識別處理，以獲得候選指示圖像； 利用預(yù)先設(shè)置的交通指示數(shù)據(jù)集合，對所述候選指示圖像進(jìn)行匹配處理，以獲得目標(biāo) 指示圖像； 根據(jù)所述目標(biāo)指示圖像所在的目標(biāo)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)指示圖像 在所述目標(biāo)街景圖像中的相對位置，獲得所述目標(biāo)道路上的交通指示位置數(shù)據(jù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1?4任一權(quán)利要求所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)街景圖像的采 集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的 采集點，包括： 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi) 的A個街景圖像的采集點，所述A為大于或等于C的整數(shù)； 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)，確定所述街景圖像的采集點的移動方向； 根據(jù)所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路的通行方向； 根據(jù)所述移動方向和所述通行方向，從所述A個街景圖像的采集點中確定所述C個街 景圖像的采集點。
6. -種道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)的獲取裝置，其特征在于，包括： 定位單元，用于根據(jù)路網(wǎng)數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)道路的道路位置數(shù)據(jù)； 綁定單元，用于根據(jù)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo) 道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)的C個街景圖像的采集點，所述C為大于或等于1的整數(shù)； 獲取單元，用于獲取所述C個街景圖像的采集點中每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街 景圖像； 識別單元，用于根據(jù)所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像，利用圖像識別技 術(shù)，獲得所述目標(biāo)道路的道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述道路引導(dǎo)數(shù)據(jù)包括人行橫道位置數(shù) 據(jù)和交通指示位置數(shù)據(jù)中的至少一項。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述識別單元，具體用于 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行識別處理， 以獲得所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像上的Μ個第一候選邊緣特征對象，所 述Μ為大于或等于1的整數(shù)； 利用線性回歸算法和人行橫道的灰度共生矩陣中的至少一項，對所述Μ個第一候選邊 緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲得Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象，所述Ν為大于或等于1，且小 于或等于Μ的整數(shù)； 對所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象，進(jìn)行相似性打分， 以獲得所述每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果； 根據(jù)所述Ν個第一目標(biāo)邊緣特征對象中每個第一目標(biāo)邊緣特征對象的打分結(jié)果，獲得 所述每個街景圖像的采集點的打分結(jié)果； 根據(jù)所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集點的 打分結(jié)果，獲得所述目標(biāo)道路上的平均人行橫道位置數(shù)據(jù)；以及 根據(jù)所述平均人行橫道位置數(shù)據(jù)和所述每個街景圖像的采集點的采集點位置數(shù)據(jù)，獲 得所述目標(biāo)道路上的人行橫道位置數(shù)據(jù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述識別單元，具體用于 對所述每個街景圖像的采集點處的目標(biāo)街景圖像進(jìn)行像素識別處理，以確定Ρ個指定 顏色的像素區(qū)域，所述Ρ為大于或等于1的整數(shù)； 利用邊緣檢測技術(shù)，對所述Ρ個指定顏色的像素區(qū)域進(jìn)行識別處理，以獲得所述Ρ個指 定顏色的像素區(qū)域內(nèi)的Q個第二候選邊緣特征對象，所述Q為大于或等于1的整數(shù)； 利用目標(biāo)形狀特征信息，對所述Q個第二候選邊緣特征對象進(jìn)行過濾處理，以獲得R個 第二目標(biāo)邊緣特征對象，所述R為大于或等于1，且小于或等于Q的整數(shù)； 對所述R個第二目標(biāo)邊緣特征對象中每個第二目標(biāo)邊緣特征對象所形成的封閉區(qū)域， 進(jìn)行識別處理，以獲得候選指示圖像； 利用預(yù)先設(shè)置的交通指示數(shù)據(jù)集合，對所述候選指示圖像進(jìn)行匹配處理，以獲得目標(biāo) 指示圖像；以及 根據(jù)所述目標(biāo)指示圖像所在的目標(biāo)街景圖像的采集點位置數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)指示圖像 在所述目標(biāo)街景圖像中的相對位置，獲得所述目標(biāo)道路上的交通指示位置數(shù)據(jù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求6?9任一權(quán)利要求所述的裝置，其特征在于，所述綁定單元，具體用 于 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)和所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路上或預(yù)設(shè)范圍之內(nèi) 的A個街景圖像的采集點，所述A為大于或等于C的整數(shù)； 根據(jù)所述采集點位置數(shù)據(jù)，確定所述街景圖像的采集點的移動方向； 根據(jù)所述道路位置數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)道路的通行方向；以及 根據(jù)所述移動方向和所述通行方向，從所述A個街景圖像的采集點中確定所述C個街 景圖像的采集點。
【文檔編號】G06T7/00GK104268513SQ201410476067
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月17日
【發(fā)明者】梁威 申請人:百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司