本發(fā)明涉及地圖數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種路牌信息的處理方法和裝置。

背景技術(shù)：

現(xiàn)在技術(shù)中對路牌檢測大致采用如下兩種方法：

第一種是通過道路采集車進行路牌檢測，這種方法先通過道路采集車上安裝的道路攝像儀采集道路錄像，然后在進行路牌數(shù)據(jù)制作時，回放采集到的道路錄像，并基于該道路錄像確定路牌在道路上的大致位置，但該方案的精確度太低，對于自動駕駛并無幫助。

第二種是通過激光點云進行路牌檢測，這種方法先通過激光點云對道路采集車所得到的路牌錄像進行處理，得到激光點云數(shù)據(jù)，再利用人工在激光點云數(shù)據(jù)查找路牌的確切位置。但該方案由于依賴于人工進行路牌位置的復(fù)檢，人工成本很高，而且道路采集車在采集道路錄像時也容易丟失或遺漏路牌數(shù)據(jù)，如果丟失或遺漏數(shù)據(jù)就可能不會再在激光光點云數(shù)據(jù)中得到。

綜上，亟需提供一種檢測精度高且效率高的路牌信息的處理方法和裝置。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種路牌信息的處理方法，該處理方法包括：對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合；獲取所述集合中的激光點數(shù)據(jù)的外圍凸包；基于所述外圍凸包的形狀與所述外圍凸包的頂點角度識別所述目標(biāo)道路上的路牌信息。

根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種路牌信息的處理裝置，該處理裝置包括：聚類單元，用于對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合；凸包獲取單元，用于獲取所述集合中的激光點數(shù)據(jù)的外圍凸包；處理單元，用于基于所述外圍凸包的形狀與所述外圍凸包的頂點角度識別所述目標(biāo)道路上的路牌信息。

采用本發(fā)明實施例，對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)進行密度聚類， 得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合，得到的集合就是可能包含路牌信息的集合，基于集合中激光點數(shù)據(jù)形成的外圍凸包的形狀得到路牌信息。通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類可以準(zhǔn)確確定可能包含路牌信息的集合，該確定方法不會遺漏路牌，且無需依賴人工操作，能夠快速、高效識別路牌信息，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的技術(shù)問題，可以快速高效獲取路牌信息。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的計算機終端的環(huán)境示意圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種路牌信息的處理方法的流程圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例的第四種可選的路牌信息的處理方法的流程圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明實施例的第五種可選的路牌信息的處理方法的流程圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種可選的路牌信息的處理方法的流程圖；

圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例的另一種可選的路牌信息的處理方法的流程圖；

圖7是根據(jù)本發(fā)明實施例的第三種可選的路牌信息的處理方法的流程圖；

圖8是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種路牌信息的處理裝置的示意圖；

圖9是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種可選的路牌信息的處理裝置的示意圖；

圖10是根據(jù)本發(fā)明實施例的一種終端的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，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)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護的范圍。

需要說明的是，本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”等是用于區(qū)別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這 樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤?。此外，術(shù)語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

實施例1

根據(jù)本發(fā)明實施例，還提供了一種路牌信息的處理方法的方法實施例，需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執(zhí)行指令的計算機系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

本申請實施例一所提供的方法實施例可以在移動終端、車載系統(tǒng)或者類似的運算裝置中執(zhí)行。

可選地，在本實施例中，上述路牌信息的處理方法可以應(yīng)用于如圖1所示的終端101和服務(wù)器103所構(gòu)成的硬件網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，如圖1所示，終端101通過網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器103進行連接，上述網(wǎng)絡(luò)的實例包括但不限于無線通訊網(wǎng)、移動通信網(wǎng)及其他移動網(wǎng)絡(luò)。

在本申請實施例中，上述的終端可以為移動終端(如智能手機、ipad)、車載系統(tǒng)(如地圖導(dǎo)航儀)。

在上述運行環(huán)境下，本申請?zhí)峁┝巳鐖D2所示的一種路牌信息的處理方法。

如圖2所示，該路牌信息的處理方法包括如下步驟：

步驟S204：對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合。

具體地，密度聚類指的是由一個核心對象和其密度可達的所有對象構(gòu)成一個聚類，即聚類空間中的一定區(qū)域內(nèi)所包含對象(點或其他空間對象)的數(shù)目不小于某一給定閾值。

步驟S206：獲取集合中的激光點數(shù)據(jù)的外圍凸包。

步驟S208：基于外圍凸包的形狀與外圍凸包的頂點角度識別目標(biāo)道路上的路牌信息。

可選地，外圍凸包的頂點角度可以為外圍凸包中邊緣的連續(xù)點確定的頂點角度。

采用本發(fā)明實施例，對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)所包含的的激光點數(shù)據(jù)進行密度聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合，得到的集合就是可能包含路牌信息的集合，基于集合中激光點數(shù)據(jù)形成的外圍凸包的形狀得到路牌信息。通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類可以準(zhǔn)確確定可能包含路牌信息的集合，該確定方法不會遺漏路牌，且無需依賴人工操作，能夠快速、高效識別路牌信息，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的技術(shù)問題，可以快速高效獲取路牌信息。

具體地，激光點云也稱為點云，是利用激光在同一空間參考系下獲取物體表面每個采樣點的空間坐標(biāo)得到的一系列表達目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的海量點的集合，這個集合就稱之為“點云”(Point Cloud)。激光點云數(shù)據(jù)包含點在地球坐標(biāo)系下經(jīng)度、緯度和高度的信息。

本申請的激光點云數(shù)據(jù)通過激光采集車對目標(biāo)道路進行激光點云測量得到。

具體地，利用激光采集車獲取目標(biāo)道路所在區(qū)域的每個空間點的空間坐標(biāo)(包括經(jīng)度信息、緯度信息和高度信息)，得到所有激光點云數(shù)據(jù)，然后對激光點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的點按照密度進行聚類，形成一個或多個聚類(即上述的集合)，連接每個集合的外圍的點得到各個集合的外圍凸包，基于外圍凸包的形狀和外圍的連續(xù)點確定的頂點角度得到目標(biāo)道路的路牌信息。

通過該實施例無需人工對道路信息進行處理，且密度聚類結(jié)果進行路牌識別得到路牌信息，不會導(dǎo)致信息丟失。

下面以高精度道路地圖的生成應(yīng)用場景為例詳細介紹本發(fā)明實施例：

在生成目標(biāo)道路的地圖的場景中，利用激光采集車對目標(biāo)道路的區(qū)域進行點云測量，得到該目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)，該激光點云數(shù)據(jù)中可以包括目標(biāo)道路所在區(qū)域中各個激光點的空間坐標(biāo)(包括經(jīng)度信息、緯度信息和高度信息)，然后在該激光點云數(shù)據(jù)所包括的激光點數(shù)據(jù)所表示的聚類空間(即上述實施例中的目標(biāo)道路所在的區(qū)域)內(nèi)進行密度聚類，得到一個或多個集合，連接每個集合的外圍的點得到各個集合的外圍凸包，基于該外圍凸包的形狀和外圍凸包邊緣的連續(xù)點確定的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌信息(如路牌形狀和/或路牌中的指示信息)，在確定該目標(biāo)道路的路牌信息之后，可以將該路牌信息添加到該目標(biāo)道路的地圖中。

采用該實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類，無需手工操作、不會遺漏路牌信息，可以生成高精度的道路地圖，所生成的高精度的道路地圖的路牌精度可以在20cm左右，滿足其所需的路牌位置的高精度要求。

在本發(fā)明的上述實施例中，對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度 進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合具體包括：從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，獲取在預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)；判斷預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)的密度是否大于預(yù)設(shè)的密度閾值；若大于預(yù)設(shè)的密度閾值，則將預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的所有激光點數(shù)據(jù)作為一個集合。

其中，在基于激光點數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度信息(不參考高度信息)進行密度聚類時，所有的激光點數(shù)據(jù)將落到一個平面上，對該平面上的點進行密度聚類。

可選地，可以基于激光點數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度信息確定一個預(yù)設(shè)面積的范圍，若該預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)激光點數(shù)據(jù)的密度大于預(yù)設(shè)閾值，則該預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的點構(gòu)成一個集合。其中的激光點數(shù)據(jù)的密度可以使用預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)激光點數(shù)據(jù)的數(shù)量來表示。

上述的預(yù)設(shè)面積范圍可以為固定面積，如1平方米。此處的預(yù)設(shè)面積的數(shù)值僅作示例性說明，本申請對此不做限定。

在一個可選的實施例中，預(yù)設(shè)面積范圍通過基準(zhǔn)點和預(yù)設(shè)的距離表示，從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，獲取在預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)具體包括：從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，選取任意一個激光點數(shù)據(jù)作為預(yù)設(shè)面積范圍的基準(zhǔn)點；獲取到基準(zhǔn)點的距離在預(yù)設(shè)的距離內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)，獲取到的激光點數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)。

具體地，可以在激光點數(shù)據(jù)中選取一個基準(zhǔn)點，以該基準(zhǔn)點為中心點，向外擴散；在擴散的時候，逐一計算待擴散的點與基準(zhǔn)點之間的預(yù)設(shè)的距離(該距離可以為平面距離)，也即僅計算經(jīng)緯度之間的距離(不考慮高度對距離的影像)，將到基準(zhǔn)點的距離小于預(yù)設(shè)的距離內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)作為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)。

通過上述步驟可以得到基準(zhǔn)點為中心的激光點數(shù)據(jù)組成的圖形可以為：三角形、四邊形、多變形或圓形。本申請對圖形的具體形狀不做限制。

在另一個可選的實施例中，預(yù)設(shè)面積范圍通過選擇框表示，從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，獲取在預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)包括：獲取預(yù)先設(shè)置的選擇框，其中，選擇框為多邊形框或圓形框；使用選擇框遍歷目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)，位于選擇框內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)。

具體地，可以預(yù)先設(shè)置面積為預(yù)設(shè)面積的選擇框，使用該選擇框遍歷平面時，該選擇框覆蓋的范圍即為上述的預(yù)設(shè)面積范圍，落入該選擇框內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)即為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)。

通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行不包含高度值的密度聚類，得到可能包含路牌信息的集合，將可能的路牌集合全都聚類出來，并基于該聚類結(jié)果進行路牌識別，不會造成路牌的遺漏，可以獲取準(zhǔn)確的路牌信息；并且僅基于經(jīng)緯度信息進行聚類，提高了處理速度。

根據(jù)本發(fā)明的上述實施例，基于外圍凸包的形狀與所述外圍凸包的頂點角度識別所述目標(biāo)道路上的路牌信息包括：根據(jù)外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌，若是，則根據(jù)外圍凸包的頂點角度來識別路牌的形狀，得到目標(biāo)道路中的路牌信息。

在本發(fā)明上述實施例中，根據(jù)外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌包括：根據(jù)外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌包括：判斷外圍凸包是多面體凸包還是多邊形凸包；若得到外圍凸包為多面體凸包，則確定外圍凸包對應(yīng)的道路對象不是路牌；若得到外圍凸包為多邊形凸包，且外圍凸包的高度在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)，則確定外圍凸包對應(yīng)的道路對象為路牌。

可選地，在基于激光點云數(shù)據(jù)所包含的激光點數(shù)據(jù)按照密度聚類后，得到可能含有路牌信息的一個或多個集合，可以依次連接每個集合所包含的激光點數(shù)據(jù)中最外圍的點，得到各個集合的外圍凸包，其中，外圍凸包的每三個連續(xù)點形成一個角度(即頂點角度)，根據(jù)外圍凸包的形狀和外圍凸包的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌信息。

進一步地可選地，也可以在基于激光點云數(shù)據(jù)中的道路邊緣點數(shù)據(jù)按照密度進行聚類，得到可能含有路牌信息的集合，并基于各個集合的外圍凸包的形狀和凸包的頂點確定路牌信息。

上述實施例中，若外圍凸包為多面體凸包，則確定外圍凸包對應(yīng)的道路對象不是路牌，可能是一棵樹或者別的未知物體；若外圍凸包并非多面體凸包，而是多邊形凸包，且該外圍凸包的高度在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)，則該外圍凸包就是包含了路牌的集合。

由于道路交通規(guī)范，一般的路牌設(shè)定在高度為1m的地方，如圖3所示的路牌距離道路路面的最高高度為1.2m，最低高度為1.0m，因此在外圍凸包為多邊形凸包，且該外圍凸包的高度在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)時，可以確定該外圍凸包(或集合)對應(yīng)的道路對象為路牌?？蛇x地，預(yù)設(shè)高度范圍可以為1m到1.5m。

通過上述實施例，基于得到的外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌，并基于外圍凸包的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌形狀，從而能夠快速識別路牌，提高對路牌的識別率。

可選地，根據(jù)外圍凸包的頂點角度來識別路牌的形狀包括：計算頂點角度與預(yù)設(shè) 角度的差值，判斷差值是否小于預(yù)設(shè)角差且頂點角度的個數(shù)是否為預(yù)設(shè)個數(shù)，具體地：

若預(yù)設(shè)角度為第一角度、預(yù)設(shè)個數(shù)為四個，當(dāng)頂點角度與第一角度的差值小于預(yù)設(shè)角差且頂點角度的個數(shù)為四個時，則判斷出外圍凸包對應(yīng)的路牌的形狀為四邊形；

若預(yù)設(shè)角度為第二角度、預(yù)設(shè)個數(shù)為三個，當(dāng)頂點角度與第二角度的差值小于預(yù)設(shè)角差且頂點角度的個數(shù)為三個時，則判斷出外圍凸包對應(yīng)的路牌的形狀為三角形；

若預(yù)設(shè)角度為第三角度、預(yù)設(shè)個數(shù)為外圍凸包中頂點角度的總數(shù)，且當(dāng)外圍凸包的每個頂點角度與第三角度的差值小于預(yù)設(shè)角差時，則判斷出外圍凸包對應(yīng)的路牌的形狀為圓形。

其中，預(yù)設(shè)角差可以為5度。

其中，第一預(yù)設(shè)閾值、第二預(yù)設(shè)閾值和第三預(yù)設(shè)閾值可以相同或不同，比如：三個閾值相同可以取值為5度。第一角度可以為90度；第二角度可以為60度；第三角度可以為160度。

具體地，集合的外圍凸包中最邊緣的點中每三個連續(xù)點形成一個角度(即頂點角)，依次獲取這些角度，可以根據(jù)這些角度確定路牌的形狀。

可選地，若外圍凸包的頂點角度符合四邊形的特征，即外圍凸包中的多個角度在180度附近，比如：180,175,168,161；且在外圍凸包中只有四個角度與90度的差值在15度左右，比如：90，85，80，77，則確定外圍凸包為四邊形，即路牌的形狀為四邊形。如圖4所示，將集合中點云數(shù)據(jù)中邊緣點連接得到外圍凸包，該外圍凸包的相鄰兩個頂點角度符合四邊形的特征，因此外圍凸包為四邊形，即路牌的形狀為四邊形。

可選地，若外圍凸包的頂點角度符合三角形的特征，即外圍凸包中的多個角度在180度附近，比如：180,175,168,171，且頂點角度中只有三個角度值與60度的差值在5度左右，則確定外圍凸包為三角形，即路牌的形狀為三角形。

可選地，若外圍凸包的頂點角度符合圓形的特征，外圍凸包中的每個角度都在180度附近，比如：150,155,168,171，則確定外圍凸包為圓形，即路牌的形狀為圓形。

通過上述實施例，基于依序獲取的外圍凸包的頂點角度，判斷路牌的形狀，該方法無需依賴人工操作，不會遺漏路牌信息，從而保證獲取到的路牌信息的準(zhǔn)確。

可選的，在執(zhí)行步驟S204之前，激光點云數(shù)據(jù)是通過激光采集設(shè)備對目標(biāo)道路進行激光點云測量得到的。

在一種可選的實施例中，在對激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類， 得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合之前進一步包括：基于激光采集設(shè)備在目標(biāo)道路上進行激光點云測量時形成的軌跡點信息及激光點云數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)道路的道路邊緣；獲取激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離，若激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離中最小的一個距離大于預(yù)設(shè)的距離閾值，則從激光點云數(shù)據(jù)中刪除該激光點數(shù)據(jù)。

可選地，可以在對激光點云數(shù)據(jù)所表示的目標(biāo)道路的道路邊緣之后，對該道路邊緣周圍的點按照密度聚類，在該實施例中，對位于道路邊緣周圍預(yù)設(shè)范圍的數(shù)據(jù)進行路牌識別，而不是對激光點云數(shù)據(jù)包括的激光點的全量數(shù)據(jù)進行處理，提高了識別效率。

具體地，確定目標(biāo)道路的道路邊緣可以包括：采集激光采集設(shè)備的軌跡點信息，從軌跡點信息中獲取軌跡點高度；計算激光采集設(shè)備相對于目標(biāo)道路路面的相對高度；計算軌跡點高度與相對高度的差值，得到的差值為目標(biāo)道路路面高度；將激光點云數(shù)據(jù)中高度高于或低于目標(biāo)道路路面高度預(yù)設(shè)距離的點，作為候選道路邊緣點；從激光點云數(shù)據(jù)中，獲取高度與目標(biāo)道路路面高度相同、且經(jīng)緯度與激光采集設(shè)備的中心點經(jīng)緯度相同的映射點；獲取候選道路邊緣點中與映射點的距離最近的點，形成道路邊緣。

可選地，從軌跡點信息中獲取軌跡點高度，計算激光采集設(shè)備相對于目標(biāo)道路路面的相對高度(該相對高度也可以通過測量得到)，計算軌跡點高度與相對高度的差值得到目標(biāo)道路路面高度。

進一步可選地，可以從軌跡點信息中獲取激光采集設(shè)備的中心點的軌跡點高度H1；測量激光采集設(shè)備中心點與目標(biāo)道路路面的相對距離H2；計算目標(biāo)道路路面的路面高度△H＝H1-H2；在確定激光采集設(shè)備中心點在目標(biāo)道路路面上的映射點之后，獲取激光點云數(shù)據(jù)中與映射點的距離最近、且高度高于或低于目標(biāo)路面高度預(yù)設(shè)距離的激光點云數(shù)據(jù)，形成道路邊緣。

在該實施例中，激光采集設(shè)備中心點與目標(biāo)道路路面的距離H2是可以通過預(yù)先測量得到的相對高度，也可以是通過計算得到的，本發(fā)明對此不做限定。

在確定目標(biāo)道路的道路邊緣之后，對激光點云數(shù)據(jù)所包含的激光點數(shù)據(jù)中，與道路邊緣周圍預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)進行密度聚類。其中，該預(yù)設(shè)距離可以為2米。

在一個可選的實施例中，可以在獲取集合之后，基于集合中點的數(shù)量做初步篩選，將點的數(shù)量在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的集合作為目標(biāo)集合，對該集合進行識別。

由于表示路牌信息的點的數(shù)量可以在一個固定的范圍內(nèi)，在該實施例中，通過對 集合中點的數(shù)量作初步篩選可以將聚類得到的多個集合中肯定不是表示路牌信息的集合篩選掉，減小了識別算法的復(fù)雜度。

下面結(jié)合圖5詳述上述實施例，如圖5所示該實施例包括如下步驟：

步驟S501：利用激光采集車的軌跡點和道路的激光點云數(shù)據(jù)確定目標(biāo)道路的道路邊緣。

可選地，基于激光采集設(shè)備中心點的軌跡點信息和目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)確定目標(biāo)道路路面的路面高度△H。

如圖6所示，在確定目標(biāo)道路路面的路面高度△H后，對激光點云數(shù)據(jù)進行逐塊檢測，以激光采集設(shè)備中心點的軌跡點在道路路面上的映射點為基準(zhǔn)，沿目標(biāo)道路路面向目標(biāo)道路路面的兩側(cè)檢測，最先接觸的高度高于或低于路面高度的點集就是用于表示道路邊緣的點集，如道路邊緣的馬路牙子等物體。

需要說明的是，上述步驟S501為可選的步驟，也即在執(zhí)行步驟S502之前，可以直接對激光點云數(shù)據(jù)所包含的激光點數(shù)據(jù)按照密度進行聚類。

步驟S502：對激光點云數(shù)據(jù)所包含的激光點數(shù)據(jù)中，位于道路邊緣周圍的預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的點進行密度聚類，確定可能含有路牌的集合A。

其中，預(yù)設(shè)范圍可以為在三維空間內(nèi)確定的與道路邊緣的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的空間范圍。

具體地，在執(zhí)行步驟S501的情況下，步驟S502可以通過如下方法實現(xiàn)：在道路邊緣周圍設(shè)定預(yù)設(shè)范圍，如距離道路邊緣左右兩米、高度兩米的點確定的預(yù)設(shè)范圍，從激光點云數(shù)據(jù)中提取在這個預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的道路邊緣點云數(shù)據(jù)，并對得到的道路邊緣點云數(shù)據(jù)進行不含高度值的密度聚類，這時所有的不含高度的道路邊緣點云數(shù)據(jù)包含在同一平面內(nèi)，密度高于給定閾值(即上述的預(yù)設(shè)密度)的點集即為可能含有路牌的集合A。

具體地，在不執(zhí)行步驟S501的情況下，步驟S502可以通過如下方法實現(xiàn)：對激光點云數(shù)據(jù)所包含的激光點數(shù)據(jù)進行不含高度值的密度聚類，這時所有的不含高度的激光點數(shù)據(jù)包含在同一平面內(nèi)，密度高于給定閾值(即上述的預(yù)設(shè)密度)的點集即為可能含有路牌的集合A。

如圖7所示，虛線框中的點示例性的表示出了道路邊緣點云數(shù)據(jù)，由圖7可以看出點云密度到達預(yù)定閾值的地方可以形成一個聚類，該聚類即為圖7所示的集合。

步驟S503：得到集合A的外圍凸包，利用外圍凸包的形狀與外圍凸包的頂點角度判斷路牌的形狀。

其中，路牌形狀可以為：方形路牌、圓形路牌和三角形路牌。

在得到可能含有路牌的集合A后，得到集合A的外圍凸包，利用外圍凸包的形狀判斷是否為路牌，再利用外圍凸包的頂點角度判斷路牌的形狀。

通過上述實施例，在確定道路邊緣后，提取激光點云數(shù)據(jù)中與道路邊緣的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的道路邊緣點云數(shù)據(jù)，并基于得到的道路邊緣點云數(shù)據(jù)中各個點的經(jīng)緯度信息進行密度聚類，從而得到可能含有路牌的集合，進而能夠準(zhǔn)確確定目標(biāo)道路的路牌信息。

下面以車輛的自動駕駛的應(yīng)用場景為例詳細介紹本發(fā)明實施例：

在自動駕駛應(yīng)用場景中，自動駕駛車輛(即上述實施例中的激光采集車)首先利用激光采集裝置對車輛正在行駛的道路所在的區(qū)域進行云測量，得到該道路的激光點云數(shù)據(jù)，該激光點云數(shù)據(jù)中包括該道路所在區(qū)域中各個激光點的空間坐標(biāo)(包括經(jīng)度信息、緯度信息和高度信息)，然后基于該自動駕駛車輛的軌跡點信息和該激光點云數(shù)據(jù)確定該道路的道路邊緣，在確定道路邊緣之后，在道路邊緣周圍設(shè)定預(yù)設(shè)距離，提取激光點云數(shù)據(jù)中與道路邊緣的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的道路邊緣點云數(shù)據(jù)，并基于得到的道路邊緣點云數(shù)據(jù)中各個激光點的經(jīng)緯度信息進行密度聚類，然后在該道路邊緣點云數(shù)據(jù)所表示的聚類空間(即上述自動駕駛車輛正在運行所在的與道路邊緣的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的道路邊緣所在的區(qū)域)中進行密度聚類，得到一個或多個集合(即可能含有路牌信息的集合)，連接每個集合的外圍的點得到各個集合的外圍凸包，基于該外圍凸包的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌信息(如路牌形狀和/或路牌中的指示信息)，在確定路牌信息后，識別路牌中的指示信息(如右轉(zhuǎn)彎信息)，將該路牌信息提供給自動駕駛車輛的自動導(dǎo)航系統(tǒng)。

在上述實施例中，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類，無需手工操作、不會遺漏路牌信息，可以得到自動駕駛車輛的自動導(dǎo)航系統(tǒng)所需的路牌信息，以供自動駕駛車輛做出正確的行使決策。

通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類得到集合，并基于集合的外圍凸包確定該目標(biāo)道路的路牌信息，該方案無需依賴人工操作，能夠快速識別路牌信息，且識別率高，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的問題，從而保證獲取到的路牌信息的準(zhǔn)確。

需要說明的是，對于前述的各方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系 列的動作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本發(fā)明，某些步驟可以采用其他順序或者同時進行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作和模塊并不一定是本發(fā)明所必須的。

通過以上的實施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到根據(jù)上述實施例的方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實施方式?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)(如ROM/RAM、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺終端設(shè)備(可以是手機，計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。

實施例2

根據(jù)本發(fā)明實施例，還提供了一種路牌信息的處理裝置，如圖8所示，該處理裝置包括：聚類單元40、凸包獲取單元60以及處理單元80?？蛇x地，上述數(shù)據(jù)獲取單元20。

其中，數(shù)據(jù)獲取單元20用于通過激光采集設(shè)備對目標(biāo)道路進行激光點云測量，得到目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)；

聚類單元40用于對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合；

凸包獲取單元60用于獲取集合中的激光點數(shù)據(jù)的外圍凸包；

處理單元80用于基于外圍凸包的形狀與外圍凸包的頂點角度識別目標(biāo)道路上的路牌信息。

采用本發(fā)明實施例，對得到的激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合，得到的集合就是可能包含路牌信息的集合，基于集合中激光點數(shù)據(jù)形成的外圍凸包的形狀得到路牌信息。通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類可以準(zhǔn)確確定可能包含路牌信息的集合，該確定方法不會遺漏路牌，且無需依賴人工操作，能夠快速、高效識別路牌信息，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的技術(shù)問題，可以快速高效獲取路牌信息。

具體地，利用激光采集車獲取目標(biāo)道路所在區(qū)域的每個空間點的空間坐標(biāo)(包括經(jīng)度信息、緯度信息和高度信息)，得到所有激光點云數(shù)據(jù)，然后對激光點云數(shù)據(jù)對應(yīng) 的點按照密度進行聚類，形成一個或多個聚類(即上述的集合)，連接每個集合的外圍的點得到各個集合的外圍凸包，基于外圍凸包的形狀和外圍的連續(xù)點確定的頂點角度得到目標(biāo)道路的路牌信息。

通過該實施例無需人工對道路信息進行處理，且密度聚類結(jié)果進行路牌識別得到路牌信息，不會導(dǎo)致信息丟失。

下面以高精度道路地圖的生成應(yīng)用場景為例詳細介紹本發(fā)明實施例：

在生成目標(biāo)道路的地圖的場景中，利用激光采集車對目標(biāo)道路的區(qū)域進行點云測量，得到該目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)，該激光點云數(shù)據(jù)中可以包括目標(biāo)道路所在區(qū)域中各個激光點的空間坐標(biāo)(包括經(jīng)度信息、緯度信息和高度信息)，然后在該激光點云數(shù)據(jù)所包括的激光點數(shù)據(jù)所表示的聚類空間(即上述實施例中的目標(biāo)道路所在的區(qū)域)內(nèi)進行密度聚類，得到一個或多個集合，連接每個集合的外圍的點得到各個集合的外圍凸包，基于該外圍凸包的形狀和外圍凸包邊緣的連續(xù)點確定的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌信息(如路牌形狀和/或路牌中的指示信息)，在確定該目標(biāo)道路的路牌信息之后，可以將該路牌信息添加到該目標(biāo)道路的地圖中。

采用該實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類，無需手工操作、不會遺漏路牌信息，可以生成高精度的道路地圖，所生成的高精度的道路地圖的路牌精度可以在20cm左右，滿足其所需的路牌位置的高精度要求。

根據(jù)本發(fā)明的上述實施例，聚類單元可以包括：數(shù)據(jù)確定模塊41，用于從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，獲取在預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)；密度判斷模塊42，用于判斷預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)的密度是否大于預(yù)設(shè)的密度閾值；集合確定模塊43，用于若大于預(yù)設(shè)的密度閾值，則將預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的所有激光點數(shù)據(jù)作為一個集合。

其中，在基于激光點數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度信息(不參考高度信息)進行密度聚類時，所有的激光點數(shù)據(jù)將落到一個平面上，對該平面上的點進行密度聚類。

在一個可選的實施例中，數(shù)據(jù)確定模塊包括：選取子模塊，用于從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，選取任意一個激光點數(shù)據(jù)作為預(yù)設(shè)面積范圍的基準(zhǔn)點；第一范圍確定子模塊，用于獲取到基準(zhǔn)點的距離在預(yù)設(shè)的距離內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)，獲取到的激光點數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)，其中，預(yù)設(shè)面積范圍通過基準(zhǔn)點和預(yù)設(shè)的距離表示。

具體地，可以在激光點數(shù)據(jù)中選取一個基準(zhǔn)點，以該基準(zhǔn)點為中心點，向外擴散；在擴散的時候，逐一計算待擴散的點與基準(zhǔn)點之間的預(yù)設(shè)的距離(該距離可以為平面 距離)，也即僅計算經(jīng)緯度之間的距離(不考慮高度對距離的影像)，將到基準(zhǔn)點的距離小于預(yù)設(shè)的距離內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)作為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)。

通過上述步驟可以得到基準(zhǔn)點為中心的激光點數(shù)據(jù)組成的圖形可以為：三角形、四邊形、多變形或圓形。本申請對圖形的具體形狀不做限制。

在另一個可選的實施例中，數(shù)據(jù)確定模塊可以包括：選擇框獲取子模塊，用于獲取預(yù)先設(shè)置的選擇框，其中，選擇框為多邊形框或圓形框；范圍確定子模塊，用于使用選擇框遍歷目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)，位于選擇框內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)為預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)，其中，預(yù)設(shè)面積范圍通過選擇框表示。

通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行不包含高度值的密度聚類，得到可能包含路牌信息的集合，將可能的路牌集合全都聚類出來，并基于該聚類結(jié)果進行路牌識別，不會造成路牌的遺漏，可以獲取準(zhǔn)確的路牌信息；并且僅基于經(jīng)緯度信息進行聚類，提高了處理速度。

根據(jù)本發(fā)明的上述實施例，處理單元可以包括：信息獲取模塊，用于根據(jù)外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌，若是，則根據(jù)外圍凸包的頂點角度來識別路牌的形狀，得到目標(biāo)道路中的路牌信息。

具體地，信息獲取模塊可以包括：路牌判斷子模塊，用于判斷外圍凸包是多面體凸包還是多邊形凸包；第一確定子模塊，用于若得到外圍凸包為多面體凸包，則確定外圍凸包對應(yīng)的道路對象不是路牌；第二確定子模塊，用于若得到外圍凸包為多邊形凸包，且外圍凸包的高度在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)，則確定外圍凸包對應(yīng)的道路對象為路牌。

通過上述實施例，基于得到的外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌，并基于外圍凸包的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌形狀，從而能夠快速識別路牌，提高對路牌的識別率。

可選地，信息獲取模塊包括：角度處理子模塊，用于計算頂點角度與預(yù)設(shè)角度的差值，判斷差值是否小于預(yù)設(shè)角差且頂點角度的個數(shù)是否為預(yù)設(shè)個數(shù)。

第一形狀確定子模塊，用于若預(yù)設(shè)角度為第一角度、預(yù)設(shè)個數(shù)為四個，當(dāng)頂點角度與第一角度的差值小于預(yù)設(shè)角差且頂點角度的個數(shù)為四個時，則判斷出外圍凸包對應(yīng)的路牌的形狀為四邊形。

第二形狀確定子模塊，用于若預(yù)設(shè)角度為第二角度、預(yù)設(shè)個數(shù)為三個，當(dāng)頂點角度與第二角度的差值小于預(yù)設(shè)角差且頂點角度的個數(shù)為三個時，則判斷出外圍凸包對應(yīng)的路牌的形狀為三角形。

第三形狀確定子模塊，用于若預(yù)設(shè)角度為第三角度、預(yù)設(shè)個數(shù)為外圍凸包中頂點角度的總數(shù)，且當(dāng)外圍凸包的每個頂點角度與第三角度的差值小于預(yù)設(shè)角差時，則判斷出外圍凸包對應(yīng)的路牌的形狀為圓形。

其中，預(yù)設(shè)角差可以為5度。

其中，第一預(yù)設(shè)閾值、第二預(yù)設(shè)閾值和第三預(yù)設(shè)閾值可以相同或不同，比如：三個閾值相同可以取值為5度。第一角度可以為90度；第二角度可以為60度；第三角度可以為160度。

通過上述實施例，基于依序獲取的外圍凸包的頂點角度，判斷路牌的形狀，該方法無需依賴人工操作，不會遺漏路牌信息，從而保證獲取到的路牌信息的準(zhǔn)確。

在一種可選的實施例中，處理裝置包括：道路邊緣確定單元，用于在對激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合之前，基于激光采集設(shè)備在目標(biāo)道路上進行激光點云測量時形成的軌跡點信息及激光點云數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)道路的道路邊緣；激光點數(shù)據(jù)處理單元，用于獲取激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離，若激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離中最小的一個距離大于預(yù)設(shè)的距離閾值，則從激光點云數(shù)據(jù)中刪除該激光點數(shù)據(jù)。

可選地，可以在對激光點云數(shù)據(jù)所表示的目標(biāo)道路的道路邊緣之后，對該道路邊緣周圍的點按照密度聚類，在該實施例中，對位于道路邊緣周圍預(yù)設(shè)范圍的數(shù)據(jù)進行路牌識別，而不是對激光點云數(shù)據(jù)包括的激光點的全量數(shù)據(jù)進行處理，提高了識別效率。

具體地，道路邊緣確定單元包括：采集模塊，用于采集激光采集設(shè)備的軌跡點信息，從軌跡點信息中獲取軌跡點高度；第一計算模塊，用于計算激光采集設(shè)備相對于目標(biāo)道路路面的相對高度；第二計算模塊，用于計算軌跡點高度與相對高度的差值，得到的差值為目標(biāo)道路路面高度；邊緣點確定模塊，用于將激光點云數(shù)據(jù)中高度高于或低于目標(biāo)道路路面高度預(yù)設(shè)距離的點，作為候選道路邊緣點；映射點確定模塊，用于從激光點云數(shù)據(jù)中，獲取高度與目標(biāo)道路路面高度相同、且經(jīng)緯度與激光采集設(shè)備的中心點經(jīng)緯度相同的映射點；邊緣獲取模塊，用于獲取候選道路邊緣點中與映射點的距離最近的點，形成道路邊緣。

在確定目標(biāo)道路的道路邊緣之后，對激光點云數(shù)據(jù)所包含的激光點數(shù)據(jù)中，與道路邊緣周圍預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)進行密度聚類。其中，該預(yù)設(shè)距離可以為2米。

在另一個可選的實施例中，可以在獲取集合之后，基于集合中點的數(shù)量做初步篩選，將點的數(shù)量在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的集合作為目標(biāo)集合，對該集合進行識別。

由于表示路牌信息的點的數(shù)量可以在一個固定的范圍內(nèi)，在該實施例中，通過對集合中點的數(shù)量作初步篩選可以將聚類得到的多個集合中肯定不是表示路牌信息的集合篩選掉，減小了識別算法的復(fù)雜度。

下面以車輛的自動駕駛的應(yīng)用場景為例詳細介紹本發(fā)明實施例：

在自動駕駛應(yīng)用場景中，自動駕駛車輛(即上述實施例中的激光采集車)首先利用激光采集裝置對車輛正在行駛的道路所在的區(qū)域進行云測量，得到該道路的激光點云數(shù)據(jù)，該激光點云數(shù)據(jù)中包括該道路所在區(qū)域中各個激光點的空間坐標(biāo)(包括經(jīng)度信息、緯度信息和高度信息)，然后基于該自動駕駛車輛的軌跡點信息和該激光點云數(shù)據(jù)確定該道路的道路邊緣，在確定道路邊緣之后，在道路邊緣周圍設(shè)定預(yù)設(shè)距離，提取激光點云數(shù)據(jù)中與道路邊緣的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的道路邊緣點云數(shù)據(jù)，并基于得到的道路邊緣點云數(shù)據(jù)中各個激光點的經(jīng)緯度信息進行密度聚類，然后在該道路邊緣點云數(shù)據(jù)所表示的聚類空間(即上述自動駕駛車輛正在運行所在的與道路邊緣的距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的道路邊緣所在的區(qū)域)中進行密度聚類，得到一個或多個集合(即可能含有路牌信息的集合)，連接每個集合的外圍的點得到各個集合的外圍凸包，基于該外圍凸包的頂點角度確定目標(biāo)道路的路牌信息(如路牌形狀和/或路牌中的指示信息)，在確定路牌信息后，識別路牌中的指示信息(如右轉(zhuǎn)彎信息)，將該路牌信息提供給自動駕駛車輛的自動導(dǎo)航系統(tǒng)。

通過該實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類，無需手工操作、不會遺漏路牌信息，可以得到自動駕駛車輛的自動導(dǎo)航系統(tǒng)所需的路牌信息，以供自動駕駛車輛做出正確的行使決策。

通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類得到集合，并基于集合的外圍凸包確定該目標(biāo)道路的路牌信息，該方案無需依賴人工操作，能夠快速識別路牌信息，且識別率高，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的問題，從而保證獲取到的路牌信息的準(zhǔn)確。

實施例3

本發(fā)明的實施例可以提供一種終端，該終端可以是智能設(shè)備中的任意一個終端設(shè)備?？蛇x地，在本實施例中，上述終端可以執(zhí)行路牌信息的處理方法，上述實施例中的路牌信息的處理裝置可以設(shè)置在該終端上。

如圖10所示，該終端包括：一個或多個(圖中僅示出一個)處理器201、存儲器203、以及傳輸裝置205(如上述實施例中的發(fā)送裝置)，如圖7所示，該終端還可以包括輸入輸出設(shè)備207。

其中，存儲器203可用于存儲軟件程序以及模塊，如本發(fā)明實施例中的路牌信息的處理方法和裝置對應(yīng)的程序指令/模塊，處理器201通過運行存儲在存儲器203內(nèi)的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，即實現(xiàn)上述的路牌信息的處理方法。存儲器203可包括高速隨機存儲器，還可以包括非易失性存儲器，如一個或者多個磁性存儲裝置、閃存、或者其他非易失性固態(tài)存儲器。在一些實例中，存儲器203可進一步包括相對于處理器201遠程設(shè)置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網(wǎng)絡(luò)連接至終端。上述網(wǎng)絡(luò)的實例包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)、移動通信網(wǎng)及其組合。

上述的傳輸裝置205用于經(jīng)由一個網(wǎng)絡(luò)接收或者發(fā)送數(shù)據(jù)，還可以用于處理器與存儲器之間的數(shù)據(jù)傳輸。上述的網(wǎng)絡(luò)具體實例可包括有線網(wǎng)絡(luò)及無線網(wǎng)絡(luò)。在一個實例中，傳輸裝置205包括一個網(wǎng)絡(luò)適配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通過網(wǎng)線與其他網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與路由器相連從而可與互聯(lián)網(wǎng)或局域網(wǎng)進行通訊。在一個實例中，傳輸裝置205為射頻(Radio Frequency，RF)模塊，其用于通過無線方式與互聯(lián)網(wǎng)進行通訊。

其中，具體地，存儲器203用于存儲應(yīng)用程序。

處理器201可以通過傳輸裝置205調(diào)用存儲器203存儲的應(yīng)用程序，以執(zhí)行下述步驟：對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合；獲取集合中的激光點數(shù)據(jù)的外圍凸包；基于外圍凸包的形狀與外圍凸包的頂點角度識別目標(biāo)道路上的路牌信息。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，獲取在預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)；判斷預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)的密度是否大于預(yù)設(shè)的密度閾值；若大于預(yù)設(shè)的密度閾值，則將預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的所有激光點數(shù)據(jù)作為一個集合。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：根據(jù)外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌，若是，則根據(jù)外圍凸包的頂點角度來識別路牌的形狀，得到目標(biāo)道路中的路牌信息。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：基于激光采集設(shè)備在目標(biāo)道路上進行激光點云測量時形成的軌跡點信息及激光點云數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)道路的道路邊緣；獲取激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離，若激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離中最小的一個距離大于預(yù)設(shè)的距離閾值，則從激光點云數(shù)據(jù)中刪除該激光點數(shù)據(jù)。

采用本發(fā)明實施例，對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)進行密度聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合，得到的集合就是可能包含路牌信息的集合，基于集合中激光點數(shù)據(jù)形成的外圍凸包的形狀得到路牌信息。通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類可以準(zhǔn)確確定可能包含路牌信息的集合，該確定方法不會遺漏路牌，且無需依賴人工操作，能夠快速、高效識別路牌信息，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的技術(shù)問題，可以快速高效獲取路牌信息。

可選地，本實施例中的具體示例可以參考上述實施例中所描述的示例，本實施例在此不再贅述。

需要進一步說明的是，寄存區(qū)域為系統(tǒng)的內(nèi)存和系統(tǒng)處理器中的寄存器。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，圖10所示的結(jié)構(gòu)僅為示意，計算機終端也可以是智能手機(如Android手機、iOS手機等)、平板電腦、掌聲電腦以及移動互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等終端設(shè)備。圖10其并不對上述電子裝置的結(jié)構(gòu)造成限定。例如，計算機終端10還可包括比圖10中所示更多或者更少的組件(如網(wǎng)絡(luò)接口、顯示裝置等)，或者具有與圖10所示不同的配置。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令終端設(shè)備相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機可讀存儲介質(zhì)中，存儲介質(zhì)可以包括：閃存盤、只讀存儲器(Read-Only Memory，ROM)、隨機存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盤或光盤等。

實施例4

本發(fā)明的實施例還提供了一種存儲介質(zhì)。可選地，在本實施例中，上述存儲介質(zhì)可以用于保存上述實施例所提供的路牌信息的處理方法所執(zhí)行的程序代碼。

可選地，在本實施例中，上述存儲介質(zhì)可以位于智能設(shè)備終端群中的任意一個智能終端中，或者位于移動終端群中的任意一個移動終端中。

可選地，在本實施例中，存儲介質(zhì)被設(shè)置為存儲用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：

對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)按密度進行聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合；獲取集合中的激光點數(shù)據(jù)的外圍凸包；基于外圍凸包的形狀與外圍凸包的頂點角度識別目標(biāo)道路上的路牌信息。

可選地，在本實施例中，存儲介質(zhì)被設(shè)置為存儲還用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：從目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)中，獲取在預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)；判斷預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的激光點數(shù)據(jù)的密度是否大于預(yù)設(shè)的密度閾值；若大于預(yù)設(shè) 的密度閾值，則將預(yù)設(shè)面積范圍內(nèi)的所有激光點數(shù)據(jù)作為一個集合。

可選地，在本實施例中，存儲介質(zhì)被設(shè)置為存儲還用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：根據(jù)外圍凸包的形狀判斷外圍凸包對應(yīng)的道路對象是否為路牌，若是，則根據(jù)外圍凸包的頂點角度來識別路牌的形狀，得到目標(biāo)道路中的路牌信息。

可選地，在本實施例中，存儲介質(zhì)被設(shè)置為存儲還用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：基于激光采集設(shè)備在目標(biāo)道路上進行激光點云測量時形成的軌跡點信息及激光點云數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)道路的道路邊緣；獲取激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離，若激光點數(shù)據(jù)到目標(biāo)道路的兩個道路邊緣的距離中最小的一個距離大于預(yù)設(shè)的距離閾值，則從激光點云數(shù)據(jù)中刪除該激光點數(shù)據(jù)。

采用本發(fā)明實施例，對目標(biāo)道路的激光點云數(shù)據(jù)包含的激光點數(shù)據(jù)進行密度聚類，得到至少一個激光點數(shù)據(jù)集合，得到的集合就是可能包含路牌信息的集合，基于集合中激光點數(shù)據(jù)形成的外圍凸包的形狀得到路牌信息。通過上述實施例，通過對激光點云數(shù)據(jù)進行密度聚類可以準(zhǔn)確確定可能包含路牌信息的集合，該確定方法不會遺漏路牌，且無需依賴人工操作，能夠快速、高效識別路牌信息，不會遺漏路牌信息，解決了路牌檢測方法精度低的技術(shù)問題，可以快速高效獲取路牌信息。

上述本發(fā)明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優(yōu)劣。

在本發(fā)明的上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側(cè)重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實施例的相關(guān)描述。

在本申請所提供的幾個實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的技術(shù)內(nèi)容，可通過其它的方式實現(xiàn)。其中，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，單元或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可為個人計算機、服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、移動硬盤、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。