[发明专利]一种停车场地图构建方法、装置、设备和介质

说明书

本申请公开了一种停车场地图构建方法、装置、设备和介质，方法包括：获取车端的两种以上传感器采集的停车场数据；将各传感器采集的停车场数据转换到同一坐标系下后，基于同一坐标系下的停车场数据构建三维地图；基于三维地图确定待识别地图，并将待识别地图输入到预置深度学习模型进行路口识别，得到待识别地图的路口识别结果；将路口识别结果添加到三维地图，得到停车场地图。本申请改善了现有技术直接对摄像头采集的停车场图像进行路口识别，存在识别精度较低，影响自动驾驶车辆在停车场环境中行驶的安全性的技术问题。

技术领域

本申请涉及地图构建技术领域，尤其涉及一种停车场地图构建方法、装置、设备和介质。

背景技术

为了保证自动驾驶车辆在停车场环境中安全行驶，需提前准确感知路口，因此在停车场地图中的路口是非常重要的语义元素。现有技术通常基于视觉图像对停车场环境的路口进行识别，而对于停车场路口这种典型的场景，直接对摄像头采集的图像进行路口识别比较困难，特别是存在场景遮挡、视野不全等问题时，路口识别精度难以保证，进而影响自动驾驶车辆在停车场环境中行驶的安全性。

发明内容

本申请提供了一种停车场地图构建方法、装置、设备和介质，用于改善现有技术直接对摄像头采集的停车场图像进行路口识别，存在识别精度较低，影响自动驾驶车辆在停车场环境中行驶的安全性的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种停车场地图构建方法，包括：

获取车端的两种以上传感器采集的停车场数据；

将各所述传感器采集的所述停车场数据转换到同一坐标系下后，基于同一坐标系下的所述停车场数据构建三维地图；

基于所述三维地图确定待识别地图，并将所述待识别地图输入到预置深度学习模型进行路口识别，得到所述待识别地图的路口识别结果；

将所述路口识别结果添加到所述三维地图，得到停车场地图。

可选的，所述将各所述传感器采集的停车场数据转换到同一坐标系下后，基于同一坐标系下的所述停车场数据构建三维地图，之后还包括：

对所述三维地图进行区域划分，得到若干三维子地图；

所述基于所述三维地图确定待识别地图，并将所述待识别地图输入到预置深度学习模型进行路口识别，得到所述待识别地图的路口识别结果，包括：

基于各所述三维子地图确定待识别地图，并将所述待识别地图输入到预置深度学习模型进行路口识别，得到所述待识别地图的路口识别结果。

可选的，所述对所述三维地图进行区域划分，得到若干三维子地图，之后还包括：

对各所述三维子地图进行映射处理，得到地图图像；

基于各所述三维子地图确定待识别地图，并将所述待识别地图输入到预置深度学习模型进行路口识别，得到所述待识别地图的路口识别结果，包括：

基于所述地图图像确定待识别地图图像，并将所待识别地图图像作为待识别地图输入到预置深度学习模型进行路口识别，得到所述待识别地图的路口识别结果。

可选的，所述将各所述传感器采集的所述停车场数据转换到同一坐标系下后，基于同一坐标系下的所述停车场数据构建三维地图，之后还包括：

对所述三维地图进行映射处理，得到地图图像。

可选的，所述地图图像的映射过程包括：

确定待映射三维地图的纵坐标最小坐标值和横坐标最小坐标值；

根据预置地图-图像尺度因子、所述待映射三维地图的纵坐标最小坐标值和横坐标最小坐标值，将所述待映射三维地图映射为所述地图图像。