CAD图的道路数据的处理方法及装置、非易失性存储介质与流程

cad图的道路数据的处理方法及装置、非易失性存储介质
技术领域
1.本技术涉及cad应用领域，具体而言，涉及一种cad图的道路数据的处理方法及装置、非易失性存储介质。


背景技术：

2.管理软件计算机辅助设计(management software computer aided design，ms-cad)是指运用计算机软件在图形化开发界面上进行管理软件的设计，通过设计管理软件的流程结构、数据结构，最终通过计算机软件系统的数据加载、解析生成能够独立应用的管理软件的过程。
3.dwg是电脑辅助设计软件autocad以及autocad的软件保存设计数据所用的一种专有文件格式。
4.cad道路的人工绘制比较杂乱，干扰多，存在多余或者重复的多条多段线，包括细微断点连接、人工绘制的重复道路多线段等。因此，需要对干扰数据进行清除处理，得到cad主道路图。
5.现有cad道路数据的处理方法是通过提取和处理dwg文件格式的道路离散数据，通过几何的处理思路，对道路数据进行点、线、面的逻辑处理，主要是调用cad的线段属性，并对多线段的起始及拐点坐标进行提取，进行冗余数据的清除和断点连接。但几何的处理逻辑无法很好的适配消除道路噪音数据并提取道路路径，主要存在以下弊端。
6.(1)相近断点的连接需要进行阈值敲定，需要确定多远的线段可以进行处理连接，存在误处理的情况；
7.(2)对重复数据或者部分重复道路数据进行清除，会存在清除不干净或者清除错误的情况。
8.针对上述现有的采用几何处理方法消除cad道路图的干扰数据存在误处理的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

9.本技术实施例提供了一种cad图的道路数据的处理方法及装置、非易失性存储介质，以至少解决现有的采用几何处理方法消除cad道路图的干扰数据存在误处理的技术问题。
10.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种cad图的道路数据的处理方法，包括：将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据。
11.可选地，对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像之前，上述方法还包括：建立道路数据和道路图像之间的映射关系。
12.可选地，建立道路数据和道路图像之间的映射关系，包括：对道路数据建立坐标
系，得到道路数据对应的多个坐标点；将道路图像进行像素点切割，得到道路图像的多个像素点；建立多个像素点与多个坐标点之间的所述映射关系。
13.可选地，对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像，包括：将道路图像输入至神经网络模型进行特征提取，得到处理后的道路图像。
14.可选地，将道路图像输入至神经网络模型进行特征提取，得到处理后的道路图像，包括：对道路图像进行边缘检测，得到道路图像的边缘特征；依据边缘特征构建处理后的道路图像。
15.可选地，对道路图像进行边缘检测，得到道路图像的边缘特征，包括：去除道路图像的噪声，得到降噪后的道路图像；计算降噪后的道路图像的梯度，得到多个可能边缘特征；对多个可能边缘特征进行非极大值抑制，得到多个抑制后的边缘特征；通过设置上阈值和下阈值对多个抑制后的边缘特征进行筛选，得到道路图像的边缘特征。
16.可选地，将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，包括：依据映射关系将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据。
17.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种cad图的道路数据的处理装置，包括：第一转换模块，用于将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；处理模块，用于对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；第二转换模块，用于将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据。
18.根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的cad图的道路数据的处理方法。
19.根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的cad图的道路数据的处理方法。
20.在本技术实施例中，采用将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据的方式，通过图像处理技术对格式转换后的cad道路图进行清理，达到了清除cad道路图的干扰数据的目的，从而实现了高效、准确清除cad道路图的干扰数据的技术效果，进而解决了现有的采用几何处理方法消除cad道路图的干扰数据存在误处理技术问题。
附图说明
21.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
22.图1是根据本技术实施例的一种用于实现cad图的道路数据的处理方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
23.图2是根据本技术实施例的一种可选的cad图的道路数据的处理方法的流程图；
24.图3是根据本技术实施例的另一种可选的cad图的道路数据的处理方法的流程图；
25.图4是根据本技术实施例的一种可选的cad图的道路数据的处理装置的结构框图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
27.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.本技术实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现cad图的道路数据的处理方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为bus总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
29.应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
30.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的cad图的道路数据的处理方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的cad图的道路数据的处理方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
31.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与
互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
32.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
33.根据本技术实施例，提供了一种cad图的道路数据的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
34.图2是根据本技术实施例的一种cad图的道路数据的处理方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
35.步骤s202，将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；
36.可选地，图层格式为dwg格式。本步骤中，通过获取需要处理的dwg文件格式的道路数据，并将道路数据保存为图像格式，来处理道路问题。
37.步骤s204，对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；
38.本步骤通过对道路图像进行处理，从而得到新的道路图像，主要是进行模糊处理与轮廓提取。
39.步骤s206，将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据；
40.可选地，主道路数据是对道路数据进行道路冗余和断点连接等处理后的道路数据。将处理完的道路图像转回dwg格式，得到新的cad图纸，完成道路的提取和处理过程。
41.通过上述步骤，通过图像处理技术对格式转换后的cad道路图进行清理，达到了清除cad道路图的干扰数据的目的，从而实现了高效、准确清除cad道路图的干扰数据的技术效果。
42.根据本技术的一个可选的实施例，执行步骤s204对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像之前，上述方法还包括：建立道路数据和道路图像之间的映射关系。
43.根据本技术的另一个可选的实施例，建立道路数据和道路图像之间的映射关系，包括：对道路数据建立坐标系，得到道路数据对应的多个坐标点；将道路图像进行像素点切割，得到道路图像的多个像素点；建立多个像素点与多个坐标点之间的所述映射关系。
44.图3是根据本技术实施例的另一种可选的cad图的道路数据的处理方法的流程图，如图3所示，在对图像进行处理前，还需要建立像素点和cad坐标点的对应关系。首先需要对道路数据建立坐标系，同时对图像进行像素点切割，将每个像素点与道路数据的坐标点位一一对应映射，从而建立道路数据和道路图像的对应关系。
45.通过构建映射关系可以实现图像与cad图的快速转换，提高清除冗余路径、连接断点的效率。
46.根据本技术的再一个可选的实施例，执行步骤s204对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像，包括：将道路图像输入至神经网络模型进行特征提取，得到处理后的道路图像。
47.可选地，如图3所示，通过卷积神经网络对道路图片进行特征提取，实现对道路图
像的模糊处理。本步骤中，利用图像的处理方法对转化为图像的道路数据进行处理，主要通过构建好的卷积神经网络模型对道路图像进行模糊处理与轮廓提取，得到需要的道路特征。
48.在本技术的一些可选的实施例中，将道路图像输入至神经网络模型进行特征提取，得到处理后的道路图像，包括：对道路图像进行边缘检测，得到道路图像的边缘特征；依据边缘特征构建处理后的道路图像。
49.图像边缘是图像的重要特征，是图像中特性(如像素、灰度、纹理等)分布的不连续处，图像周围有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘检测是从图像中提取有用的结构信息的一种技术。主要用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。常见的边缘检测有使用sobel算子、使用isotropic sobel算子、使用roberts算子、使用prewitt算子、使用laplacian算子以及使用canny算子的边缘检测算法。其中，canny算子实现的过程较为复杂，但功能比其它几种要好。
50.可选地，对图像道路数据进行边缘检测从而提取道路的边缘特征，可以采用canny边缘检测。canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，它是一个多阶段的算法，由多个步骤构成，主要用于检测任何输入图像的边缘。canny对于边缘检测算法的评价标准，包括：边缘要全、位置要准、抵抗噪声的能力要强。主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。
51.通过得到的边缘特征重新构建出新的图像，即处理后的道路图像。在本步骤中，通过在构建好的神经网络模型进行边缘检测和边缘特征重构，可以实现对断点的准确连接、对重复路径的准确识别，达到对干扰数据的精确处理。
52.在本技术的另一些可选的实施例，对道路图像进行边缘检测，得到道路图像的边缘特征，包括：去除道路图像的噪声，得到降噪后的道路图像；计算降噪后的道路图像的梯度，得到多个可能边缘特征；对多个可能边缘特征进行非极大值抑制，得到多个抑制后的边缘特征；通过设置上阈值和下阈值对多个抑制后的边缘特征进行筛选，得到道路图像的边缘特征。
53.进行边缘检测主要包括以下步骤：
54.(1)图像降噪：先去除图像道路数据的噪声，因为噪声就是像素值变化很大的地方，所以容易被识别为伪边缘。通常会使用高斯模糊对图像进行轻微的模糊操作，实现对图像道路数据的降噪。使用高斯滤波器可以平滑图像，消除噪声，尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响。
55.(2)计算图像梯度，得到可能边缘：计算图像梯度可以使用sobel算子求一阶梯度，也可以使用laplance算子求二阶梯度。
56.(3)非极大值抑制：非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，可以帮助将局部最大值之外的所有梯度值抑制为0，可以消除边缘检测带来的杂散效应。在图像降噪(高斯滤波)过程中，边缘有可能被放大了。因此，需要一个规则来过滤不是边缘的点。如果一个像素点属于边缘，那么这个像素点在梯度方向上的梯度值是最大的，使边缘的宽度为1个像素点。否则不是边缘，将灰度值设为0。进行非极大值抑制的算法是将当前像素的梯度强度与沿正负梯
度方向上的两个像素进行比较，如果当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点则被抑制。
57.(4)双阈值筛选：由于仍然存在由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素，必须用弱梯度值过滤边缘像素，并保留具有高梯度值的边缘像素，可以选择高低阈值来实现。一般情况下，使用一个阈值来检测边缘。如果能够使用启发式的方法确定一个上阈值和下阈值，位于下阈值之上的都可以作为边缘，这样就可能提高准确度。因此设置两个阈值来检测边缘，可选地，分别为maxval和minval。其中大于maxval的都被检测为边缘，而低于minval的都被检测为非边缘，阈值的选择取决于给定输入图像的内容。应用双阈值检测可以确定真实的和潜在的边缘。需要说明的是，对于中间的像素点，如果与确定为边缘的像素点邻接，则判定为边缘；否则，为非边缘。
58.根据本技术的一个可选的实施例，执行步骤s206将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，包括：依据映射关系将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据。
59.获取图像像素点与dwg格式道路数据对应的坐标信息，将处理完的道路图像映射回dwg格式的道路数据，完成对原有的dwg格式的道路数据的处理。
60.本技术提供了一种cad图纸的主道路处理方法，首先把cad道路图层转换为图像，采用图像的模糊处理方法对道路的放大细节进行模糊处理和轮廓提取，再将处理完的道路图像映射回dwg格式，完成cad图纸的主道路处理。本技术所提供的方法不再关注道路多线段的细节，主要通过dwg格式的道路数据与图像进行转化，同时建立图像和dwg格式的道路数据之间的映射关系，再使用图像的处理方法来处理道路数据，最大化来减少道路干扰数据，可以提高清除冗余路径、连接断点的效率，实现对断点的准确连接、对重复路径的准确识别，从而达到高效、准确清除cad道路图的干扰数据的技术效果。
61.图4是根据本技术实施例的一种cad图的道路数据的处理装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：
62.第一转换模块40，用于将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；
63.可选地，图层格式为dwg格式。本模块通过获取需要处理的dwg文件格式的道路数据，并将道路数据保存为图像格式，来处理道路问题。
64.处理模块42，用于对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；
65.本模块通过对道路图像进行处理，从而得到新的道路图像，主要是进行模糊处理与轮廓提取。
66.第二转换模块44，用于将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据。
67.可选地，主道路数据是对道路数据进行道路冗余和断点连接等处理后的道路数据。将处理完的道路图像转回dwg格式，得到新的cad图纸，完成道路的提取和处理过程。
68.根据本技术的一个可选的实施例，上述装置还包括：
69.映射模块，用于建立道路数据和道路图像之间的映射关系。
70.根据本技术的另一个可选的实施例，映射模块包括：
71.第一构建单元，用于对道路数据建立坐标系，得到道路数据对应的多个坐标点；
72.切割单元，用于将道路图像进行像素点切割，得到道路图像的多个像素点；
73.映射单元，用于建立多个像素点与多个坐标点之间的所述映射关系。
74.在对图像进行处理前，还需要通过映射模块建立像素点和cad坐标点的对应关系。首先需要对道路数据建立坐标系，同时对图像进行像素点切割，将每个像素点与道路数据的坐标点位一一对应映射，从而建立道路数据和道路图像的对应关系。
75.通过构建映射关系可以实现图像与cad图的快速转换，提高清除冗余路径、连接断点的效率。
76.根据本技术的再一个可选的实施例，处理模块42包括：
77.处理单元，用于将道路图像输入至神经网络模型进行特征提取，得到处理后的道路图像。
78.本单元利用图像的处理方法对转化为图像的道路数据进行处理，主要通过构建好的卷积神经网络模型对道路图像进行模糊处理与轮廓提取，得到需要的道路特征。
79.在本技术的一些可选的实施例中，处理单元包括：
80.检测单元，用于对道路图像进行边缘检测，得到道路图像的边缘特征；
81.第二构建单元，用于依据边缘特征构建处理后的道路图像。
82.图像边缘是图像的重要特征，是图像中特性(如像素、灰度、纹理等)分布的不连续处，图像周围有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘检测是从图像中提取有用的结构信息的一种技术。主要用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。常见的边缘检测有使用sobel算子、使用isotropic sobel算子、使用roberts算子、使用prewitt算子、使用laplacian算子以及使用canny算子的边缘检测算法。其中，canny算子实现的过程较为复杂，但功能比其它几种要好。
83.可选地，检测单元可以采用canny边缘检测。canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，它是一个多阶段的算法，由多个步骤构成，主要用于检测任何输入图像的边缘。canny对于边缘检测算法的评价标准，包括：边缘要全、位置要准、抵抗噪声的能力要强。主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。
84.第二构建单元通过得到的边缘特征重新构建出新的图像，即处理后的道路图像。
85.处理单元通过在构建好的神经网络模型进行边缘检测和边缘特征重构，可以实现对断点的准确连接、对重复路径的准确识别，达到对干扰数据的精确处理。
86.在本技术的另一些可选的实施例中，检测单元包括：
87.降噪单元，用于去除道路图像的噪声，得到降噪后的道路图像；
88.计算单元，用于计算降噪后的道路图像的梯度，得到多个可能边缘特征；
89.抑制单元，用于对多个可能边缘特征进行非极大值抑制，得到多个抑制后的边缘特征；
90.筛选单元，用于通过设置上阈值和下阈值对多个抑制后的边缘特征进行筛选，得到道路图像的边缘特征。
91.检测单元主要采用以下单元进行边缘检测：
92.(1)降噪单元，用于进行图像降噪：先去除图像道路数据的噪声，因为噪声就是像素值变化很大的地方，所以容易被识别为伪边缘。通常会使用高斯模糊对图像进行轻微的模糊操作，实现对图像道路数据的降噪。使用高斯滤波器可以平滑图像，消除噪声，尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响。
93.(2)计算单元，用于计算图像梯度，得到可能边缘：计算图像梯度可以使用sobel算子求一阶梯度，也可以使用laplance算子求二阶梯度。
94.(3)抑制单元，用于进行非极大值抑制：非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，可以帮助将局部最大值之外的所有梯度值抑制为0，可以消除边缘检测带来的杂散效应。在图像降噪(高斯滤波)过程中，边缘有可能被放大了。因此，需要一个规则来过滤不是边缘的点。如果一个像素点属于边缘，那么这个像素点在梯度方向上的梯度值是最大的，使边缘的宽度为1个像素点。否则不是边缘，将灰度值设为0。进行非极大值抑制的算法是将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较，如果当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点则被抑制。
95.(4)筛选单元，用于进行双阈值筛选：由于仍然存在由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素，必须用弱梯度值过滤边缘像素，并保留具有高梯度值的边缘像素，可以选择高低阈值来实现。一般情况下，使用一个阈值来检测边缘。如果能够使用启发式的方法确定一个上阈值和下阈值，位于下阈值之上的都可以作为边缘，这样就可能提高准确度。因此设置两个阈值来检测边缘，可选地，分别为maxval和minval。其中大于maxval的都被检测为边缘，而低于minval的都被检测为非边缘，阈值的选择取决于给定输入图像的内容。应用双阈值检测可以确定真实的和潜在的边缘。需要说明的是，对于中间的像素点，如果与确定为边缘的像素点邻接，则判定为边缘；否则，为非边缘。
96.根据本技术的一个可选的实施例，第二转换模块44包括：
97.转换单元，用于依据映射关系将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据。
98.转换单元用于获取图像像素点与dwg格式道路数据对应的坐标信息，将处理完的道路图像映射回dwg格式的道路数据，完成对原有的dwg格式的道路数据的处理。
99.本技术所提供的cad图的道路数据的处理装置主要通过获取cad道路图层数据，对道路数据进行图片化格式输出，建立像素点和cad坐标点的对应关系，应用卷积神经网络对道路图片进行特征提取，将处理完的道路特征返回到cad图层，从而输出处理完的道路数据。通过该装置，可以提高清除冗余路径、连接断点的效率，实现对断点的准确连接、对重复路径的准确识别，从而达到高效、准确清除cad道路图的干扰数据的技术效果。本技术所提供的cad图的道路数据的处理装置，目前已经应用在道路设计行业上，进行道路数据的处理。经实践检验，该装置安全、可靠，具有较为宽广的适应性。
100.根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的cad图的道路数据的处理方法。
101.上述非易失性存储介质用于存储执行以下功能的程序：将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路
数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据。
102.本技术实施例还提供了一种处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的cad图的道路数据的处理方法。
103.上述处理器用于运行执行以下功能的程序：将cad图的道路数据的格式从图层格式转换为图像格式，得到道路图像；对道路图像进行模糊处理，得到处理后的道路图像；将处理后的道路图像的格式从图像格式转换为图层格式，得到主道路数据，主道路数据为道路数据消除干扰数据后的道路数据。
104.上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
105.在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
106.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
107.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
108.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
109.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
110.以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。