【摘 要】
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电子地图是智慧交通和智慧城市发展的重要基底,而随着它们的快速发展,如何快速、准确地采集与生成交通电子地图信息具有巨大的应用价值与研究意义。首先设计了一套快速采集和生成道路设施电子地图信息的方案,在硬件设备上使用了双目相机和惯性导航,其中双目相机采集道路设施的图片以及深度信息,惯性导航则收集车辆的位姿信息,包括经度、纬度、方向角等;进一步设计了基于Lane Net网络改进的车道线像素检测方法,为了获
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电子地图是智慧交通和智慧城市发展的重要基底,而随着它们的快速发展,如何快速、准确地采集与生成交通电子地图信息具有巨大的应用价值与研究意义。首先设计了一套快速采集和生成道路设施电子地图信息的方案,在硬件设备上使用了双目相机和惯性导航,其中双目相机采集道路设施的图片以及深度信息,惯性导航则收集车辆的位姿信息,包括经度、纬度、方向角等;进一步设计了基于Lane Net网络改进的车道线像素检测方法,为了获取完整的车道线信息,使用了DBSCAN聚类方法,提取了完整的车道线骨架信息;进而使用YOLOv5网络对信号灯和交通标志牌进行检测,获取了相应的道路设施的图像信息;然后结合道路设施的深度信息以及位姿信息设计了一种矢量坐标转换方法,通过数据处理将道路设施（车道线、信号灯、标识牌）的图像坐标转化为对应的空间矢量坐标,为了进一步优化空间坐标转换的精度,结合高精度的地图定位数据,给出了一种基于参数补偿的空间坐标转换的误差修订方法。在实际的城市道路场景中,对提出的快速采集和生成道路设施电子地图信息的方案进行实验,在实验中制作道路设施的数据集进行训练,其中Lane Net最终的m Io U达到了0.62,YOLOv5网络的m AP达到了0.92已满足本文的使用;结果表明在平稳行驶状态下车道线的平均误差在1m以内,信号灯与标识牌等道路设施的平均误差在2m左右。
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