[发明专利]一种基于图结构的地图信息表示方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于图结构的地图信息表示方法及装置，其方法包括：获取多种异源高精度地图数据，并将其划分为第一类地图数据、第二类地图数据，然后将所述第一类地图数据和所述第二类地图数据进行结构对齐与式样对齐；构建地图信息，所述地图信息包括各层级的图结构表示所需要的信息；根据所述地图信息和所述多种异源高精度地图数据，得到第一类异构图、第二类异构图；每个所述异构图包括多种类型节点、多种类型的边以及各节点与边的属性信息；计算第一类异构图和第二类异构图中每个节点在其所在的每条边的向量表示；通过同名节点对所述第一类异构图表示进行评价。本发明通过异构图实现多种属性级别的信息表征，并可以作为地图数据更新依据。

技术领域

本发明属于高精度电子地图制作领域，尤其涉及一种基于图结构的地图信息表示方法及装置。

背景技术

在高精度地图生产中，我国的道路等级多种多样，涵盖范围广泛，道路场景变化复杂。人工测绘地图不能完全满足高精度地图作为自动驾驶使用时的时效性，广泛性要求。众包测绘数据的产生使得时效性得以解决。但是众包数据的质量与丰富性问题导致了众包数据的制作标准与工艺必然与人工测绘数据的制作标准与工艺不同。

此外，多种异源数据之间标准、格式不统一，难以评价其优劣，采用人工评价费时费力。

发明内容

本发明针对高精度地图中制作中多种异源地图数据的利用难和地图数据评价标准难以统一的问题，在本发明的第一方面提供了一种基于图结构的地图信息表示方法，包括如下步骤：

获取多种异源高精度地图数据，并将其划分为第一类地图数据、第二类地图数据，然后将所述第一类地图数据和所述第二类地图数据进行结构对齐与式样对齐；构建地图信息，所述地图信息包括各层级的图结构表示所需要的信息；根据所述地图信息和第一类地图数据、第二类地图数据创建各自对应的异构图，得到第一类异构图、第二类异构图；每个所述异构图包括多种类型节点、多种类型的边以及各节点与边的属性信息；计算第一类异构图以及中每个节点在其所在的每条边的向量表示；计算第二类异构图中每个节点在其所在的每条边的向量表示，并对所述第一类异构图同名节点的表示进行评价。

在本发明的一些实施例中，所述第一类地图数据包括人工高精度地图；所述第二类地图数据包括众包高精度地图。

在本发明的一些实施例中，所述构建地图信息包括如下步骤：

构建路口信息，所述路口信息包括路口的属性与驶入和驶离路口的道路信息；构建道路信息，所述道路信息包括道路属性与前后连接的道路信息；构建车道信息，所述车道信息包括车道属性与关联道路信息、前后连接车道信息；构建地物匹配信息，所述地物匹配信息包括地物属性、地物形状、地物关联关系。

在本发明的一些实施例中，所述计算第一类异构图以及中每个节点在其所在的每条边的向量表示包括如下步骤：使用Graphsage对每个节点的邻居的每种类型的边进行分别聚合，得到每种类型边的edge embedding；对每个节点聚合后不同类型的edgeembedding进行concat聚合；通过权重参数代表每个节点对不同类型的边的影响,所述权重参数由神经网络经过训练而确定；结合节点自身的属性的base embedding与edgeembedding得到每个节点在每种类型边下的向量表示。

进一步，所述计算第二类异构图中每个节点在其所在的每条边的向量表示，并对所述第一类异构图同名节点的表示进行评价包括如下步骤：

将第二类异构图的数据输入所述神经网络中，计算每个节点的每种类型边的向量表示；

对两种类型地图数据中的同名节点所在各个边的向量表示进行对比；

根据同名节点的表示差异判断所述第二类异构图和所述第一类异构图表示的统一性。

更进一步的，所述根据同名节点的表示差异判断所述第二类异构图和所述第一类异构图表示的统一性包括如下步骤：