基于深度学习的道路宽度信息提取方法、系统及介质与流程

技术特征：
1.一种基于深度学习的道路宽度信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测道路的多个单元点云数据集，每个单元点云数据集均包括多个轨迹点，每个轨迹点对应一个位姿数据；在每个单元点云数据集中，根据所述轨迹点与所述位姿数据，将所述单元点云数据集旋转至像素坐标系下；根据所述轨迹点，将旋转后的单元点云数据集投影成鸟瞰图；基于深度学习图像分割网络模型，对所述鸟瞰图进行路面分割处理，获取待测道路的路面区域的路面轮廓点；将路面轮廓点区域内的轨迹点基于所述像素坐标系进行投影，并获取每个轨迹点处的道路宽度。2.如权利要求1所述的基于深度学习的道路宽度信息提取方法，其特征在于，所述“在每个单元点云数据集中，根据所述轨迹点与所述位姿数据，将所述单元点云数据集旋转至像素坐标系下”步骤，具体包括以下步骤：在每个单元点云数据集中，选取所有轨迹点中的中心轨迹点；根据所述位姿数据，获取所述中心轨迹点的位姿角；根据中心轨迹点所处图像的像素坐标系，并基于位姿角的旋转矩阵，将所述单元点云数据集旋转至像素坐标系下。3.如权利要求2所述的基于深度学习的道路宽度信息提取方法，其特征在于，所述“根据所述轨迹点，将旋转后的单元点云数据集投影成鸟瞰图”步骤，具体包括以下步骤：以中心轨迹点为投影中心，并基于预设投影分辨率将旋转后的点云数据投影成鸟瞰图。4.如权利要求3所述的基于深度学习的道路宽度信息提取方法，其特征在于，所述“将路面轮廓点区域内的轨迹点基于所述像素坐标系进行投影，并获取每个轨迹点处的道路宽度”步骤，具体包括以下步骤：将路面轮廓点区域内的轨迹点基于所述像素坐标系进行投影；获取每个轨迹点与待测道路两侧的两个像素距离；根据两个所述像素距离与所述预设投影分辨率，获取每个轨迹点处的道路宽度。5.如权利要求4所述的基于深度学习的道路宽度信息提取方法，其特征在于，所述“根据两个所述像素距离与所述预设投影分辨率，获取每个轨迹点处的道路宽度”步骤，具体包括以下步骤：根据两个像素距离l1、l2，预设投影分辨率r；获取每个轨迹点处的道路宽度l为：l＝(l1 l2)*r。6.一种基于深度学习的道路宽度信息提取系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取待测道路的多个单元点云数据集，每个单元点云数据集均包括多个轨迹点，每个轨迹点对应一个位姿数据；数据旋转模块，与所述数据获取模块通信连接，用于在每个单元点云数据集中，根据所述轨迹点与所述位姿数据，将所述单元点云数据集旋转至像素坐标系下；投影模块，与所述数据获取模块及所述数据旋转模块通信连接，用于根据所述轨迹点，
将旋转后的单元点云数据集投影成鸟瞰图；深度学习模块，与所述投影模块通信连接，用于基于深度学习图像分割网络模型，对所述鸟瞰图进行路面分割处理，获取待测道路的路面区域的路面轮廓点；道路宽度获取模块，与所述数据获取模块及所述深度学习模块通信连接，用于将路面轮廓点区域内的轨迹点基于所述像素坐标系进行投影，并获取每个轨迹点处的道路宽度。7.如权利要求6所述的基于深度学习的道路宽度信息提取系统，其特征在于，所述数据旋转模块，用于在每个单元点云数据集中，选取所有轨迹点中的中心轨迹点；根据所述位姿数据，获取所述中心轨迹点的位姿角；根据中心轨迹点所处图像的像素坐标系，并基于位姿角的旋转矩阵，将所述单元点云数据集旋转至像素坐标系下。8.如权利要求7所述的基于深度学习的道路宽度信息提取系统，其特征在于，所述投影模块，用于以中心轨迹点为投影中心，并基于预设投影分辨率将旋转后的点云数据投影成鸟瞰图。9.如权利要求8所述的基于深度学习的道路宽度信息提取系统，其特征在于，所述道路宽度获取模块，用于将路面轮廓点区域内的轨迹点基于所述像素坐标系进行投影；获取每个轨迹点与待测道路两侧的两个像素距离；根据两个所述像素距离与所述预设投影分辨率，获取每个轨迹点处的道路宽度。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于深度学习的道路宽度信息提取方法。

技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的道路宽度信息提取方法、系统及介质，其方法包括以下步骤：获取待测道路的多个单元点云数据集，每个单元点云数据集均包括多个轨迹点，每个轨迹点对应一个位姿数据；在每个单元点云数据集中，根据所述轨迹点与所述位姿数据，将所述单元点云数据集旋转至像素坐标系下；根据所述轨迹点，将旋转后的单元点云数据集投影成鸟瞰图；基于深度学习图像分割网络模型，对所述鸟瞰图进行路面分割处理，获取待测道路的路面区域的路面轮廓点；将路面轮廓点区域内的轨迹点基于所述像素坐标系进行投影，并获取每个轨迹点处的道路宽度；能基于深度学习对道路宽度信息进行自动化提取。息进行自动化提取。息进行自动化提取。


技术研发人员：刘春成 陈操 李汉玢 尹玉成 刘奋
受保护的技术使用者：武汉中海庭数据技术有限公司
技术研发日：2022.11.16
技术公布日：2023/3/10