【摘 要】
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高精度地图包含车道位置、车道属性以及车道连通语义等丰富和复杂的交通信息,其自动化和低成本获取是当前学术界和工业界的技术难点。在大数据时代众多数据源中,图像具有采集成本低、更新快、语义信息丰富、处理方式多等优势,但现有研究中缺乏车道语义信息提取及图像中车道和交通标志真实坐标解算研究。本文开展了基于车载图像的车道线和道路交通标志信息提取等研究。主要工作如下:（1）针对车道线提取问题,提出了一种基于交通
【基金项目】
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国家自然基金面上项目“基于众源轨迹大数据的行为模式挖掘与定量空间优化”,项目编号:41671442,2017.01—2020.12； 国家自然基金面上项目“基于时空 GPS 轨迹的精细道路数据快速获取与变化检测”,项目编号:41571430,2016.01—2019.12； 教育部项目“基于众包时空大数据的全球高精度道路测图技术”
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高精度地图包含车道位置、车道属性以及车道连通语义等丰富和复杂的交通信息,其自动化和低成本获取是当前学术界和工业界的技术难点。在大数据时代众多数据源中,图像具有采集成本低、更新快、语义信息丰富、处理方式多等优势,但现有研究中缺乏车道语义信息提取及图像中车道和交通标志真实坐标解算研究。本文开展了基于车载图像的车道线和道路交通标志信息提取等研究。主要工作如下:（1）针对车道线提取问题,提出了一种基于交通图像的车道线快速检测和分类识别方法。该方法利用水平亮度差值和Hough变换的方法进行车道线边缘检测;根据不同类型车道线的颜色特征、单双特征和虚实特征,设计决策树模型对车道线进行分类识别,提取车道线的语义信息。（2）针对交通标志种类多、提取难的问题,提出了一种基于深度学习的交通标志检测和识别方法。该方法利用深度学习YOLOv3网络和Res Net残差网络模型,对交通标志进行检测和分类识别,结果表明相比于传统的方法具有一定的优势。（3）针对单张图像中车道线和交通标志的定位难题,提出了利用灭点法标定相机的方法。在对相机镜头的内部参数和外部参数标定基础上,构建各个坐标系之间的转换关系,解算车道线和交通标志的位置坐标信息。并选取武汉市部分道路进行了试验,验证本文方法的有效性。
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