(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210955980.5 (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115035138 A (43)申请公布日 2022.09.09 (73)专利权人 武汉御驾科技有限公司 地址 430000 湖北省武汉市经济技 术开发 区军山街小军山社区商业楼1楼10 6-7 (72)发明人 蔡斌斌　史晓飞　赵望宇　尹武腾　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 黄靖 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/73(2017.01)G06T 17/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G01C 11/04(2006.01) (56)对比文件 CN 109900254 A,2019.0 6.18 CN 114136312 A,202 2.03.04 CN 110161513 A,2019.08.23 CN 112862890 A,2021.0 5.28 US 2021024074 A1,2021.01.28 JP 2012225806 A,2012.1 1.15 CN 114136312 A,202 2.03.04 审查员 王敏 (54)发明名称 基于众包数据的路面坡度提取方法 (57)摘要 本发明公开一种基于众包数据的路面坡度 提取方法， 包括如下步骤： 步骤S1， 获取众包序列 影像， 基于计算机视觉提取道路标线信息， 确定 平面与斜面的灭点位置， 基于灭点的坐标计算道 路坡度信息 ； 步骤S2， 获取众包轨迹 数据， 基于GPS水平速度与垂直方向速度的比值 计算道路坡度信息 ； 步骤S3， 和 进行坡度数据融合； 步骤S 4， 获取融合道路 坡度， 输出精准坡度。 本发明基于众包轨迹数据 与序列影像信息， 解决高精地图坡度提取的问 题。 一方面众包数据可实现低成本、 大范围的数 据覆盖， 高效提取大范围道路坡度信息， 降低高 精地图构建成本； 另一方面本发 明融合序列影像 多灭点信息与GPS速度信息， 可实现坡度信息的 精准计算， 满足高精地图的精度要求。 权利要求书3页 说明书9页 附图6页 CN 115035138 B 2022.11.22 CN 115035138 B 1.一种基于众包数据的路面坡度提取 方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤S1， 获取众包序列影像， 基于计算机视觉提取道路标线信息， 确定平面与斜面的灭 点位置， 基于灭点的坐标位置初步计算道路坡度信息θcamera； 所述步骤S1具体包括如下子步骤： 步骤S11.输入序列影 像数据； 步骤S12.获取图像底部的道路区域， 将图像上的道路区域分割为近处区域与远处区域 两部分； 步骤S13.分别 对图像的两个分割区域用宽度限制与梯度对称算法进行边缘点提取； 使 用一个自适应滑动窗口， 其宽度与车道线宽度相同， 根据公式(1)计算每个像素的梯度， 选 取具有峰谷梯度对的像素点作为车道线的候选边 缘点； 式中Ej为梯度值， S为滑动窗口宽度， j为像 素位置， I为像 素灰度,k为滑动窗口内像 素的 位置； 步骤S14.从局部区域的边 缘点中， 构建投票空间检测车道线 进行车道线提取； 步骤S15.使用上一 步的车道线提取 结果， 基于高斯球 计算灭点的图像坐标； 步骤S16.基于解析摄影测量透视作图分析法构建灭点与道路坡度之间的三维模型， 基 于灭点与道路坡度之间的三维模型计算路面坡度 θcamera； 步骤S2， 获取众包轨迹数据， 基于GPS水平速度与垂直方向速度的比值计算道路坡度信 息θGPS； 步骤S3， θcamera和 θGPS进行坡度数据融合； 步骤S4， 获取融合道路坡度， 输出精准坡度。 2.根据权利要求1所述的一种基于众包数据的路面坡度提取方法， 其特征在于， 所述步 骤S14具体为： 采用公式(2)将图像空间所有的候选边缘点进行投影变换， 恢复两侧车道线的平行特 征， 使车道线与投影空 间边界的交点位于底部和顶部； 通 过图像底部和顶部的两点P0和P1可 以唯一的确定图像空间的一条直线； 相应的， 当高度不变的情况下， 直线的参数可以通过离 图像边缘的距离L与上端点与下端点之间的横向偏差D来表示， 式中Ji为候选边缘点在第i行的水平坐标， 是第i行的水平第一个坐标， 是第i行 的检测区域的像素宽度， Wroad是检测网格的宽度， Jroad为候选边缘点进行投影变换后的坐 标； 经过图像中任意一点的直线将检测区域内所有的候选边缘点投影至投票空间， 进行投 票， 其中离图像边缘的距离L与上端点与下端点之 间的横向偏差D组合构成了车道线 特征的 投票空间， 并搜索极值 点， 提取候选车道线； 使用最小二乘方法计算候选车道线拟合直线的参数与残差， 当残差小于给定阈值时， 将该候选车道线作为鲁棒 性较强的段， 并根据其 参数确定属于同一线段的其 他特征点。 3.根据权利要求1所述的一种基于众包数据的路面坡度提取方法， 其特征在于， 所述步权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115035138 B 2骤S15具体为： 使用上一步的车道线提取结果， 基于高斯球计算灭点的图像坐标； 图像中所提取每一 条车道线可通过公式(3)计算其对应高斯球上 的一个大圆， 图像空间中两条平行线的两个 大圆相交于高斯球上的一点， 计算球面中心至交点的射线， 可使用公式(4)， 通过奇异值分 解， 可计算灭点的方向， 使用公式(5)， 即可 得到灭点的图像坐标； n＝(CP‑1P0)×(CP‑1P1)             (3) ADv＝0， A＝[n1，…， nN]T           (4) v＝CpDv                          (5) 式中n为车道线所对应大圆的法向量， Cp为相机内参， P0， P1为车道线端点； Dv为灭点的方 向， A为图像所提取车道线所对应 的高斯球大圆的法向量集合； nN为第N条车道线所对应 的 法向量,v为灭点的图像坐标。 4.根据权利要求1所述的一种基于众包数据的路面坡度提取方法， 其特征在于， 所述步 骤S16具体为： 基于解析摄影测量透视作图分析法构建灭点与道路坡度之间的三维模型， 根据相机的 透视变换模型， 指定平面Pl上的一系列平行直线在图像空间中汇聚成一点， 称为灭点， 根据 光路传播 过程， 相机 光心与灭点的连线平行于对 应平面Pl， 因此相机主光轴与对应平面Pl俯 仰角可以通过公式(6)表示 为： 式中 为灭点在图像中的纵坐标， f为相机焦距； 当道路平面存在坡度时， 图像中的道路部分由近处平面Snear和远处平面Sfar两个不同的 平面组成， 对应的车道线在图像 空间中分别相交于近处灭点Vnear和远处灭点Vfar， 根据公式 (7)， 计算路面坡度； 式中θcamera为使用序列 影像数据所计算的路面坡度， f为相机焦距， 分别为近 处与远处区域的图像灭点纵坐标。 5.根据权利要求1所述的一种基于众包数据的路面坡度提取方法， 其特征在于， 所述步 骤S2具体包括如下子步骤： 步骤S21.输入众包轨 迹数据； 步骤S22.根据图像所对应的时间戳， 搜索与其对应的GP S定位信息以及三维速度信息； 步骤S23.基于GP S的垂直速度与水平速度的反正切值， 求取坡度 θGPS。 6.根据权利要求5所述的一种基于众包数据的路面坡度提取方法， 其特征在于， 所述步 骤S23具体为： 根据公式(8)计算道路坡度 式中θGPS是指使用GPS速度信息所计算的道路坡度， VZ为GPS在垂直方向的速度， VX与VY 为GPS在平面中的横向与纵向速度。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115035138 B 3