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CN105069842A - 道路三维模型的建模方法和装置 - Google Patents

道路三维模型的建模方法和装置 Download PDF

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CN105069842A
CN105069842A CN201510481925.7A CN201510481925A CN105069842A CN 105069842 A CN105069842 A CN 105069842A CN 201510481925 A CN201510481925 A CN 201510481925A CN 105069842 A CN105069842 A CN 105069842A
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road
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CN201510481925.7A
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贾相飞
晏阳
王睿索
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Baidu Online Network Technology Beijing Co Ltd
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
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Abstract

本发明实施例公开了一种道路三维模型的建模方法和装置。所述方法包括：解析二维路网数据，以建立道路的初步模型；解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据；将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。本发明实施例提供的道路三维模型的建模方法和装置能够基于较为容易获得的数据源，经济、高效的获取道路的三维模型。

Description

道路三维模型的建模方法和装置
技术领域
本发明实施例涉及基于位置服务技术领域，尤其涉及一种道路三维模型的建模方法和装置。
背景技术
电子地图作为记录地理信息的一种图形语言形式，为人们的出行提供了极大的便利。但是，传统的地图产品都是二维的地图产品。在实际的应用中，这些二维的地图具有一定的局限性。比如，在实际的道路中，有立交桥、深槽路段、隧道等复杂的道路路段。这些复杂的道路路段在空间上会有一定的交错，而这种交错通过二维地图难以表达。另外，二维地图的表达形式不够直观，不便于理解。
随着计算机图形学、三维仿真技术、虚拟现实技术以及网络通信技术的飞速发展，传统的二维电子地图被注入了新的活力，承载在互联网上的三维电子地图正成为电子地图发展的一个重要方向。三维电子地图通过直观的地理实景模拟，为用户提供地图查询、出行导航等地图功能。此外，在三维地图中，能够实现更丰富的交互和更炫酷的渲染技术，为更多的相关产品提供了更丰富的想象空间。
现有的三维电子地图中，道路的三维模型建立方法可以分为两种，即人工建模方式和自动建模方式。人工建模方式是指对照卫星图或者航拍图，用三维绘图软件人工绘制道路的三维模型。显然，这种建模方式的建模效率并不高。自动建模方式是指利用相机或者雷达等专业的采集设备，对需要建模的区域进行机载或者车载的扫描，再根据扫描数据自动进行建模。这种建模方式的工作效率虽然大幅提升，但是相机、雷达本身的价格昂贵。而且，执行一次这样的扫描的成本也十分高。所以，自动建模方式的成本会使大部分的电子地图开发商望而却步。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种道路三维模型的建模方法和装置，以经济、高效的建立道路的三维模型。
第一方面，本发明实施例提供了一种道路三维模型的建模方法，所述方法包括：
解析二维路网数据，以建立道路的初步模型；
解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据；
将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
第二方面，本发明实施例还提供了一种道路三维模型的建模装置，所述装置包括：
路网解析模块，用于解析二维路网数据，以建立道路的初步模型；
全景图像解析模块，用于解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据；
数据融合模块，用于将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
本发明实施例提供的道路三维模型的建模方法和装置通过解析二维路网数据，以建立道路的初步模型，解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据，以及将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型，从而基于较为容易获得的数据源，经济、高效的获取道路的三维模型。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明第一实施例提供的道路三维模型的建模方法的流程图；
图2是本发明第一实施例提供的卫星图与路网数据的叠加图；
图3是本发明第一实施例提供的初步模型的示意图；
图4是本发明第二实施例提供的道路三维模型的建模方法中全景图像解析的流程图；
图5是本发明第二实施例提供的全景图像；
图6是本发明第二实施例提供的根据全景图像解析得到的交通要素的示意图；
图7是本发明第三实施例提供的道路三维模型的建模方法中数据融合的流程图；
图8是本发明第三实施例提供的初步模型的示意图；
图9是本发明第三实施例提供的三维模型的示意图；
图10是本发明第四实施例提供的道路三维模型的建模方法的流程图；
图11是本发明第五实施例提供的道路三维模型的建模方法的流程示意图；
图12是本发明第六实施例提供的道路三维模型的建模装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
第一实施例
本实施例提供了道路三维模型的建模方法的一种技术方案。所述道路三维模型的建模方法由道路三维模型的建模装置执行，并且，所述道路三维模型的建模装置集成在利用个人电脑、工作站或者服务器等计算设备中。
参见图1，所述道路三维模型的建模方法包括：
S11，解析二维路网数据，以建立道路的初步模型。
所述二维路网数据是指能够从中看到路网分布的二维图像数据。具体的，所述二维路网数据可以是路网的航拍图片，或者卫星图片。优选的，所述二维路网数据还可以是航拍图片与电子地图中的路网数据叠加后形成的图片。
图2示出了路网分布的卫星图与路网数据叠加以后形成的二维路网数据的一个示例。参见图2，从叠加后的图片上可以清楚的看到各条道路的走向、边界，还可以看到道路两旁的各种建筑物。
图2中的几条实线21是被叠加在所述图片上的电子地图中的路网数据。所述路网数据可以通过根据不同车辆的行驶轨迹而获得。
通过对上述各种形式的二维路网数据的解析，可以得到道路的初步模型。具体的，可以通过对所述二维路网数据的解析，获取所述道路的道路边界线、中心隔离带边界线、道路中心线，以及车道线各自的地理位置。
图3示出了对图2中的二位路网数据进行解析后得到的道路的初步模型。参见图3，在该初步模型中，所述道路的道路边界线31、中心隔离带边界线、道路中心线、车道线都已经有明确的位置。
S12，解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据。
所述全景图像数据可以是车辆在所述道路上行驶时采集到的全景图像数据。可以理解的是，所述全景图像数据中包含若干行驶时的交通要素。比如，道路上的车道线、交通标志牌、指示标线，以及红绿灯。通过对所述全景图像数据的解析，能够从所述全景图像数据中获取上述交通要素的三维属性数据。所述三维属性数据主要包括三维位置坐标。
优选的，可以通过深度学习技术及视觉定位技术获取所述交通要素的三维属性数据。
S13，将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
一般来讲，所述初步模型中的位置数据已经描述的道路的基本位置，而所述交通要素的三维属性数据是更为精确的位置数据。因此，将所述初步模型与所述三维属性数据进行的融合更多的是利用所述交通要素的三维属性数据对所述初步模型中的不精确的位置数据进行修正。当然，这样的融合也包括将交通要素的三维属性数据的导入。
本实施例通过解析二维路网数据，以建立道路的初步模型，解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据，以及将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型，从而基于较为容易获得的数据源，经济、高效的获取道路的三维模型。
第二实施例
本实施例以本发明上述实施例为基础，进一步的提供了道路三维模型的建模方法中全景图像解析的一种技术方案。在该技术方案中，解析全景图像数据，以获得交通要输的三维属性数据包括：利用基于深度学习的图像识别技术，获取所述全景图像数据中的交通要素，其中，所述交通要素包括：车道线、交通标志牌、指示标线，以及红绿灯；利用视觉图像定位技术，获取所述交通要素在三维空间中的位置信息。
S21，利用基于深度学习的图像识别技术，获取所述全景图像数据中的交通要素。
优选的，可以利用预先采集的利用交通指示牌的样本图像训练一个深层神经网络，然后基于所述训练的深层神经网络从所述全景图像数据中识别例如交通指示牌这样不同的交通要素。具体的，向所述深层神经网路中输入样本图像之后，所述深层神经网络能够识别出所述样本图像中不同交通要素的位置区域，以及所述位置区域中包含的交通要素的类别。例如，输入的图像中包含车道线这种交通要素，则将所述图像输入至所述深层神经网络之后，所述深层神经网路能够识别出车道线的在该全景图像中的位置区域，以及所述位置区域对应的交通要素的类别是车道线。
S22，利用视觉图像定位技术，获取所述交通要素在三维空间中的位置信息。
利用深层学习技术获取到所述全景图像数据中的交通要素之后，利用视觉图像定位技术，确定所获取到的交通要素在三维空间只能够的位置。优选的，可以先获取所述交通要素在所述全景图像中的一组边界点，然后根据视觉图像定位技术确定所述边界点在三维空间中的位置信息，最后根据所述边界点在三维空间中的位置信息确定所述交通要素在三维空间中的位置。
图5及图6分别示出了进行交通要素识别之前的全景图像，以及对交通要素进行识别之后的包含识别得到的交通要素的三维图像。参见图5及图6，经过对交通要素的识别，能够准确的识别大所述全景图像中包含的交通指示牌51，以及所述交通指示牌51的位置。识别得到该交通指示牌51及其位置之后，能够在三维图像中准确的显示所述交通指示牌61。
本实施例通过利用基于深度学习的图像识别技术，获取所述全景图像数据中的交通要素，以及利用视觉图像定位技术，获取所述交通要素在三维空间中的位置信息，实现了对全景图像中交通要素及其位置的准确识别。
第三实施例
本实施例以本发明上述实施例为基础，进一步的提供了道路三维模型的建模方法中数据融合的一种技术方案。在该技术方案中，将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型包括：利用所述三维属性数据将所述初步模型中的位置数据进行三维化；利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据；基于融合后的三维数据，进行三维模型重建，得到道路的三维模型数据。
参见图7，将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型包括：
S71，利用所述三维属性数据将所述初步模型中的位置数据进行三维化。
可以理解的是，将所述初步模型中的位置数据进行三维化，也就是为所述初步模型中的各个位置点添加高度数据。而对所述高度数据的添加可以参考所述三维属性数据。例如，在识别交通要素的操作中，通过视觉图像定位技术确定了一个交通指示牌的下边沿距离道路路面的高度是10米，则可以确定在三维化以后的数据中，所述交通指示牌的下边沿距离道路路面的高度是10米。
S72，利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据。
如前文所述，所述初步模型中的位置数据可能会存在较大误差，而相对来说，从全景图像中识别得到的位置数据具有更高的数据精度。因此，可以利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据，以使得三维化以后的初步模型中包含的位置数据也具有较高的数据精度。
S73，基于融合后的三维数据，进行三维模型重建，得到道路的三维模型数据。
具体的，所述三维模型重建具体包括对所述三维模型的轮廓重建，以及对重建后的三维模型的贴纹理操作。完成了对重建后的三维模型的贴纹理之后，就形成了十分生动的道路的三维模型数据。
图8示出了三维建模之前道路的初步模型。图9则示出了三维建模之后道路的三维模型。显然，道路的三维模型看上去更为直观，用户更乐于使用。
当然，可以在重建以后的三维模型上运用各种渲染技术，使得道路的三维模型更为逼真。
本实施例通过利用所述三维属性数据将所述初步模型中的位置数据三维化，利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据，以及基于融合后的三维数据，进行三维模型重建，得到道路的三维模型数据，实现通过数据融合而建立道路的三维模型，提高了建模的效率，降低了建模成本。
第四实施例
本实施例以本发明的上述实施例为基础，进一步的提供了道路三维模型的建模方法的一种技术方案。在该技术方案中，在将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型之后，将所述三维模型数据转换为预设的模型数据格式。
参见图10，所述道路三维模型的建模方法包括：
S101，解析二维路网数据，以建立道路的初步模型。
S102，解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据。
S103，将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
S104，将所述三维模型数据转换为预设的模型数据格式。
不同的导航平台上针对三维模型数据会使用不同的模型数据格式。在建立了道路的三维模型之后，将所建立的三维模型数据转换与预设的模型数据格式，从而适应于不同导航平台的应用需求。例如，可以将建立的三维模型数据转换为collada数据格式。
本实施例通过在将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合之后，将所述三维模型数据转换为预设的模型数据格式，从而使得所述三维模型数据能够被应用于不同的导航应用平台，方便了所述三维模型数据在不同导航平台上的使用。
第五实施例
本实施例提供了道路三维模型的建模方法的一种技术方案。参见图11，在该技术方案中，所述道路三维模型的建模方法包括：
S111，通过对路网基础数据的解析，获取道路的初步模型。
具体的，所述初步模型中包含路网的拓扑，道路的集合形状以及道路的具体属性。例如，道路的市政公路，还是省道、国道等等。
S112，通过对全景图像数据的解析，获取交通要素的位置数据。
所述交通要素包括道路本身，还包括车道线、交通标志牌、红绿灯等对交通有关键作用的要素。
S113，通过对所述初步模型和所述交通要素的位置数据的融合，还原道路的三维模型基础数据。
所述融合，包括对初始模型的三维化，以及根据交通要素的位置数据对所述初始模型的位置数据进行的校正。
S114，通过根据所述三维模型基础数据的模型重建，获取道路的三维模型。
所述模型重建，是指根据所述三维模型基础数据，重建道路的三维模型。具体的，它可以包括对道路及道路两旁的建筑物的轮廓的重建，以及对重建的道路、建筑物的轮廓贴纹理的操作。
S115，通过对所述三维模型的数据格式转换，使得所述三维模型适应于具体的导航应用。
具体的，可以将所述三维模型数据转换为collada数据格式。
本实施例通过解析路网基础数据，获取道路的初步模型，解析全景图像，获取交通要素的位置数据，将所述初步模型与所述交通要素的位置数据进行融合，还原道路的三维模型基础数据，根据所述三维模型基础数据进行模型重建，获取道路的三维模型，以及通过对所述三维模型的数据格式转换，使得三维模型适应于具体的导航应用，完成了基于较为容易获得的数据源，经济、高效的道路的三维模型建模。
第六实施例
本实施例提供了道路三维模型的建模装置的一种技术方案。参见图12，在该技术方案中，所述道路三维模型的建模装置包括：路网解析模块121、全景图像解析模块122以及数据融合模块123。
所述路网解析模块121用于解析二维路网数据，以建立道路的初步模型。
所述全景图像解析模块122用于解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据。
所述数据融合模块123用于将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
进一步的，所述路网解析模块121具体用于：通过对所述二维路网数据的解析，获取所述道路的道路边界线、中心隔离带边界线、道路中心线，以及车道线。
进一步的，所述全景图像解析模块122包括：要素获取单元以及位置获取单元。
所述要素获取单元用于利用基于深度学习的图像识别技术，获取所述全景图像数据中的交通要素，其中，所述交通要素包括：车道线、交通标志牌、指示标线，以及红绿灯。
所述位置获取单元用于利用视觉图像定位技术，获取所述交通要素在三维空间中的位置信息。
进一步的，所述要素获取单元具体用于：利用深度神经网络，识别所述全景图像数据中的交通要素。
进一步的，所述数据融合模块123包括：三维化单元、位置校正单元以及重建单元。
所述三维化单元用于利用所述三维属性数据将所述初步模型中的位置数据进行三维化。
所述位置校正单元用于利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据。
所述重建单元用于基于融合后的三维数据，进行三维模型重建，得到道路的三维模型数据。
进一步的，所述道路三维模型的建模装置还包括：格式转换模块124。
所述格式转换模块124用于在将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型之后，将所述三维模型数据转换为预设的模型数据格式。
本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间的相同或相似的部分互相参见即可。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种道路三维模型的建模方法，其特征在于，包括：
解析二维路网数据，以建立道路的初步模型；
解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据；
将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解析二维路网数据，以建立道路的初步模型包括：
通过对所述二维路网数据的解析，获取所述道路的道路边界线、中心隔离带边界线、道路中心线，以及车道线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解析全景图像数据，以获得交通要输的三维属性数据包括：
利用基于深度学习的图像识别技术，获取所述全景图像数据中的交通要素，其中，所述交通要素包括：车道线、交通标志牌、指示标线，以及红绿灯；
利用视觉图像定位技术，获取所述交通要素在三维空间中的位置信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型包括：
利用所述三维属性数据将所述初步模型中的位置数据进行三维化；
利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据；
基于融合后的三维数据，进行三维模型重建，得到道路的三维模型数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型之后，将所述三维模型数据转换为预设的模型数据格式。
6.一种道路三维模型的建模装置，其特征在于，包括：
路网解析模块，用于解析二维路网数据，以建立道路的初步模型；
全景图像解析模块，用于解析全景图像数据，以获得交通要素的三维属性数据；
数据融合模块，用于将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述路网解析模块具体用于：
通过对所述二维路网数据的解析，获取所述道路的道路边界线、中心隔离带边界线、道路中心线，以及车道线。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述全景图像解析模块包括：
要素获取单元，用于利用基于深度学习的图像识别技术，获取所述全景图像数据中的交通要素，其中，所述交通要素包括：车道线、交通标志牌、指示标线，以及红绿灯；
位置获取单元，用于利用视觉图像定位技术，获取所述交通要素在三维空间中的位置信息。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据融合模块包括：
三维化单元，用于利用所述三维属性数据将所述初步模型中的位置数据进行三维化；
位置校正单元，用于利用所述三维属性数据中的位置数据，校正所述初步模型中的位置数据；
重建单元，用于基于融合后的三维数据，进行三维模型重建，得到道路的三维模型数据。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
格式转换模块，用于在将所述初步模型与所述三维属性数据进行融合，以获取道路的三维模型之后，将所述三维模型数据转换为预设的模型数据格式。
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US15/750,122 US10643378B2 (en) 2015-08-03 2015-12-07 Method and device for modelling three-dimensional road model, and storage medium
KR1020177015772A KR101932623B1 (ko) 2015-08-03 2015-12-07 3차원 도로 모델의 모델링 방법, 장치 및 저장 매체
EP15900234.4A EP3319048A4 (en) 2015-08-03 2015-12-07 Modelling method and device for three-dimensional road model, and storage medium
PCT/CN2015/096522 WO2017020465A1 (zh) 2015-08-03 2015-12-07 道路三维模型的建模方法、装置和存储介质
JP2017531256A JP6568587B2 (ja) 2015-08-03 2015-12-07 道路の３次元モデルのモデリング方法、装置及び記憶媒体

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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105844013A (zh) * 2016-03-23 2016-08-10 苏州数字地图信息科技股份有限公司 一种道路标线生成方法及系统
CN105894575A (zh) * 2016-03-31 2016-08-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 道路的三维建模方法和装置
CN105956268A (zh) * 2016-04-29 2016-09-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置
WO2017020465A1 (zh) * 2015-08-03 2017-02-09 百度在线网络技术（北京）有限公司 道路三维模型的建模方法、装置和存储介质
CN106971040A (zh) * 2017-03-29 2017-07-21 北京晶众智慧交通科技股份有限公司 一种基于平纵横设计的三维道路快速建模方法
CN107358642A (zh) * 2017-07-17 2017-11-17 深圳天珑无线科技有限公司 一种建立三维图像的方法、装置及计算机可读存储介质
CN108225334A (zh) * 2018-01-17 2018-06-29 泰瑞天际科技(北京)有限公司 一种基于三维实景数据的定位方法及装置
CN108765487A (zh) * 2018-06-04 2018-11-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 重建三维场景的方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN109425359A (zh) * 2017-09-01 2019-03-05 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于生成实时地图信息的方法和系统
CN109712231A (zh) * 2018-12-24 2019-05-03 成都四方伟业软件股份有限公司 道路特效设置方法及装置
CN110378293A (zh) * 2019-07-22 2019-10-25 泰瑞数创科技(北京)有限公司 一种基于实景三维模型生产高精度地图的方法
CN110647600A (zh) * 2018-06-26 2020-01-03 百度在线网络技术（北京）有限公司 三维地图的构建方法、装置、服务器及存储介质
CN110990501A (zh) * 2019-07-31 2020-04-10 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 三维道路建模方法、装置、电子设备及存储介质
CN111238504A (zh) * 2018-11-29 2020-06-05 沈阳美行科技有限公司 道路地图的道路线段建模数据生成方法、装置及相关系统
CN111521193A (zh) * 2020-04-23 2020-08-11 广东博智林机器人有限公司 实景导航的方法、实景导航的装置、存储介质与处理器
CN112307553A (zh) * 2020-12-03 2021-02-02 之江实验室 一种对三维道路模型进行提取与简化的方法
CN112560131A (zh) * 2020-12-24 2021-03-26 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 一种交通标志牌快速参数化bim动态建模方法及交通标志牌bim建模系统
CN114969880A (zh) * 2021-02-26 2022-08-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种道路模型构建方法和装置
CN116311935A (zh) * 2023-03-20 2023-06-23 冉林甫 一种基于大数据的智慧城市交通管理方法

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10991049B1 (en) * 2014-09-23 2021-04-27 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods for acquiring insurance related informatics
US10339690B2 (en) * 2015-12-18 2019-07-02 Ricoh Co., Ltd. Image recognition scoring visualization
US10276043B2 (en) * 2016-12-22 2019-04-30 GM Global Technology Operations LLC Vehicle system using vehicle-to-infrastructure and sensor information
US11545033B2 (en) * 2017-06-22 2023-01-03 Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. Evaluation framework for predicted trajectories in autonomous driving vehicle traffic prediction
CN107610227A (zh) * 2017-08-24 2018-01-19 深圳市易景空间智能科技有限公司 室内三维地图的制作方法
KR102132671B1 (ko) * 2018-01-22 2020-07-13 네이버 주식회사 항공뷰에서 거리뷰로의 이동 기능을 제공하는 방법 및 시스템
KR102186299B1 (ko) * 2018-04-18 2020-12-07 모빌아이 비젼 테크놀로지스 엘티디. 카메라를 이용한 차량 환경 모델링
US11373067B2 (en) * 2018-08-10 2022-06-28 Nec Corporation Parametric top-view representation of scenes
WO2020080574A1 (ko) * 2018-10-18 2020-04-23 주식회사 씨밀레테크 진동 네비게이션 시스템
US11030457B2 (en) 2018-12-17 2021-06-08 Here Global B.V. Lane feature detection in aerial images based on road geometry
CN111661059B (zh) 2019-03-08 2022-07-08 虹软科技股份有限公司 分心驾驶监测方法、系统及电子设备
CN110232230B (zh) * 2019-05-30 2022-11-01 北京农业信息技术研究中心 一种包含桥涵节点的路渠网络的三维模型构建方法及装置
CN110378996B (zh) * 2019-06-03 2022-05-17 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 服务器三维模型生成方法及生成装置
CN110728750B (zh) * 2019-10-13 2023-06-27 国网山东省电力公司莱芜供电公司 一种智能驾驶环境实景建模方法、系统、终端及存储介质
CN111028331B (zh) * 2019-11-20 2023-08-25 天津市测绘院有限公司 一种高性能的车辆动态三维建模与轨迹实时渲染方法及装置
CN111143917B (zh) * 2019-12-04 2023-07-07 深圳微品致远信息科技有限公司 机场建模方法、装置、存储介质及设备
EP3872695A1 (en) * 2020-02-28 2021-09-01 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha A method and system of adapting an initial model of a neural network
CN111985037B (zh) * 2020-08-27 2024-03-15 长沙眸瑞网络科技有限公司 一种基于终端设备的三维巷道编辑方法
CN114255317B (zh) * 2020-09-24 2024-11-22 北京四维图新科技股份有限公司 一种道路建模方法、装置及存储介质
US12131557B2 (en) * 2020-11-10 2024-10-29 Nec Corporation End-to-end parametric road layout prediction with cheap supervision
CN112883141B (zh) * 2021-04-29 2022-02-08 腾讯科技（深圳）有限公司 电子地图的数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质
CN113610974B (zh) * 2021-07-28 2025-02-07 南京师范大学 城市地下空间资源的三维评价模型构建方法及装置
CN114091141B (zh) * 2021-10-15 2024-12-10 南宁市勘测设计院集团有限公司 一种基于倾斜实景模型的三维道路生成方法及装置
CN114648491B (zh) * 2022-02-22 2024-06-21 山东土地集团数字科技有限公司 一种用于耕地道路的遥感监测系统和方法
CN114419231B (zh) * 2022-03-14 2022-07-19 幂元科技有限公司 基于点云数据和ai技术的交通设施矢量识别提取分析系统
KR102526720B1 (ko) * 2022-07-25 2023-04-27 (주)이노시뮬레이션 포인트 클라우드 데이터를 이용한 3차원 가상 환경 모델링 방법 및 이를 실행하는 서버

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102436678A (zh) * 2010-09-29 2012-05-02 比亚迪股份有限公司 一种三维道路模型生成方法及系统
CN103234547A (zh) * 2013-04-18 2013-08-07 易图通科技（北京）有限公司 真三维导航中道路场景的显示方法和装置
CN103411619A (zh) * 2013-08-26 2013-11-27 上海安悦四维信息技术有限公司 一种三维道路生成系统及方法
CN103544734A (zh) * 2013-10-11 2014-01-29 深圳先进技术研究院 以街景为基础的三维地图建模的方法
CN104280036A (zh) * 2013-07-05 2015-01-14 北京四维图新科技股份有限公司 一种交通信息的检测与定位方法、装置及电子设备
CN104766058A (zh) * 2015-03-31 2015-07-08 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种获取车道线的方法和装置

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1798706A2 (en) * 1997-10-27 2007-06-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Three-dimensional map display device and device for creating data used therein
JP3691401B2 (ja) * 2001-02-26 2005-09-07 日本電信電話株式会社 撮影対象物表面の自動獲得・復元方法及び装置
JP4284644B2 (ja) * 2003-05-23 2009-06-24 財団法人生産技術研究奨励会 ３次元モデル構築システム及び３次元モデル構築プログラム
KR100520707B1 (ko) * 2003-10-20 2005-10-17 엘지전자 주식회사 3차원 지도에서의 다중레벨 텍스트데이터 표시방법
JP4273119B2 (ja) 2003-10-21 2009-06-03 和郎 岩根 ナビゲーション装置
JP2005265641A (ja) 2004-03-18 2005-09-29 Clarion Co Ltd ナビゲーション装置、ナビゲーション方法及びナビゲーションプログラム
US7822541B2 (en) 2004-03-31 2010-10-26 Pioneer Corporation Map creation device and navigation device
JP4631750B2 (ja) * 2006-03-06 2011-02-16 トヨタ自動車株式会社 画像処理システム
US20080036758A1 (en) 2006-03-31 2008-02-14 Intelisum Inc. Systems and methods for determining a global or local position of a point of interest within a scene using a three-dimensional model of the scene
US20100045662A1 (en) * 2006-10-02 2010-02-25 Aftercad Software Inc. Method and system for delivering and interactively displaying three-dimensional graphics
KR100865723B1 (ko) 2007-05-22 2008-10-28 (주)엠앤소프트 네비게이션에서의 3차원 화면 조정 방법
AU2007355942B2 (en) * 2007-07-04 2012-11-15 Saab Ab Arrangement and method for providing a three dimensional map representation of an area
JP4951535B2 (ja) * 2008-01-10 2012-06-13 株式会社パスコ 地図画像処理装置
US9390544B2 (en) 2009-10-20 2016-07-12 Robert Bosch Gmbh 3D navigation methods using nonphotorealistic (NPR) 3D maps
US9171396B2 (en) * 2010-06-30 2015-10-27 Primal Space Systems Inc. System and method of procedural visibility for interactive and broadcast streaming of entertainment, advertising, and tactical 3D graphical information using a visibility event codec
DE102011115739A1 (de) * 2011-10-11 2013-04-11 Daimler Ag Verfahren zur Integration von virtuellen Objekten in Fahrzeuganzeigen
US9791290B2 (en) * 2012-02-29 2017-10-17 Here Global B.V. Manipulation of user attention with respect to a simulated field of view for geographic navigation via constrained focus on, perspective attraction to, and/or correction and dynamic adjustment of, points of interest
WO2014078979A1 (en) * 2012-11-20 2014-05-30 Harman International Industries, Incorporated Method and system for detecting traffic lights
US9928652B2 (en) * 2013-03-01 2018-03-27 Apple Inc. Registration between actual mobile device position and environmental model
US9418485B2 (en) 2013-05-31 2016-08-16 Apple Inc. Adjusting heights for road path indicators
GB201318049D0 (en) * 2013-10-11 2013-11-27 Tomtom Int Bv Apparatus and methods of displaying navigation instructions
KR20150058679A (ko) 2013-11-20 2015-05-29 한국전자통신연구원 단지내 도로에서 자율주행차량의 위치 및 해딩 정보 제공 장치 및 방법
WO2015132931A1 (ja) * 2014-03-06 2015-09-11 三菱重工業株式会社 電動移動体情報提供装置と電動移動体情報提供方法
US9986154B2 (en) * 2014-05-21 2018-05-29 Here Global B.V. Developing a panoramic image
US9435657B2 (en) * 2015-01-14 2016-09-06 Telenav, Inc. Navigation system with an itinerary planning mechanism and method of operation thereof
US9451077B2 (en) * 2015-02-24 2016-09-20 Patrick Duvaut Device-based safeguard systems and methods for enhancing driver safety
CN105096386B (zh) 2015-07-21 2017-11-17 中国民航大学 大范围复杂城市环境几何地图自动生成方法
CN105069842A (zh) * 2015-08-03 2015-11-18 百度在线网络技术（北京）有限公司 道路三维模型的建模方法和装置
US9604639B2 (en) * 2015-08-28 2017-03-28 Delphi Technologies, Inc. Pedestrian-intent-detection for automated vehicles
JP6741646B2 (ja) * 2017-12-25 2020-08-19 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 車外環境認識装置
CN108764187B (zh) * 2018-06-01 2022-03-08 百度在线网络技术（北京）有限公司 提取车道线的方法、装置、设备、存储介质以及采集实体

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102436678A (zh) * 2010-09-29 2012-05-02 比亚迪股份有限公司 一种三维道路模型生成方法及系统
CN103234547A (zh) * 2013-04-18 2013-08-07 易图通科技（北京）有限公司 真三维导航中道路场景的显示方法和装置
CN104280036A (zh) * 2013-07-05 2015-01-14 北京四维图新科技股份有限公司 一种交通信息的检测与定位方法、装置及电子设备
CN103411619A (zh) * 2013-08-26 2013-11-27 上海安悦四维信息技术有限公司 一种三维道路生成系统及方法
CN103544734A (zh) * 2013-10-11 2014-01-29 深圳先进技术研究院 以街景为基础的三维地图建模的方法
CN104766058A (zh) * 2015-03-31 2015-07-08 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种获取车道线的方法和装置

Cited By (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10643378B2 (en) 2015-08-03 2020-05-05 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and device for modelling three-dimensional road model, and storage medium
WO2017020465A1 (zh) * 2015-08-03 2017-02-09 百度在线网络技术（北京）有限公司 道路三维模型的建模方法、装置和存储介质
CN105844013A (zh) * 2016-03-23 2016-08-10 苏州数字地图信息科技股份有限公司 一种道路标线生成方法及系统
CN105894575A (zh) * 2016-03-31 2016-08-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 道路的三维建模方法和装置
CN105894575B (zh) * 2016-03-31 2019-05-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 道路的三维建模方法和装置
CN105956268A (zh) * 2016-04-29 2016-09-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置
CN106971040A (zh) * 2017-03-29 2017-07-21 北京晶众智慧交通科技股份有限公司 一种基于平纵横设计的三维道路快速建模方法
CN106971040B (zh) * 2017-03-29 2020-12-04 上海晶众信息科技有限公司 一种基于平纵横设计的三维道路快速建模方法
CN107358642A (zh) * 2017-07-17 2017-11-17 深圳天珑无线科技有限公司 一种建立三维图像的方法、装置及计算机可读存储介质
CN109425359A (zh) * 2017-09-01 2019-03-05 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于生成实时地图信息的方法和系统
CN108225334A (zh) * 2018-01-17 2018-06-29 泰瑞天际科技(北京)有限公司 一种基于三维实景数据的定位方法及装置
CN108225334B (zh) * 2018-01-17 2020-10-16 泰瑞天际科技(北京)有限公司 一种基于三维实景数据的定位方法及装置
CN108765487A (zh) * 2018-06-04 2018-11-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 重建三维场景的方法、装置、设备和计算机可读存储介质
US11080919B2 (en) 2018-06-04 2021-08-03 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method, apparatus, device and computer readable storage medium for reconstructing three-dimensional scene
CN110647600A (zh) * 2018-06-26 2020-01-03 百度在线网络技术（北京）有限公司 三维地图的构建方法、装置、服务器及存储介质
CN110647600B (zh) * 2018-06-26 2023-10-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 三维地图的构建方法、装置、服务器及存储介质
CN111238504A (zh) * 2018-11-29 2020-06-05 沈阳美行科技有限公司 道路地图的道路线段建模数据生成方法、装置及相关系统
CN109712231B (zh) * 2018-12-24 2022-12-06 成都四方伟业软件股份有限公司 道路特效设置方法及装置
CN109712231A (zh) * 2018-12-24 2019-05-03 成都四方伟业软件股份有限公司 道路特效设置方法及装置
CN110378293A (zh) * 2019-07-22 2019-10-25 泰瑞数创科技(北京)有限公司 一种基于实景三维模型生产高精度地图的方法
CN110990501A (zh) * 2019-07-31 2020-04-10 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 三维道路建模方法、装置、电子设备及存储介质
CN110990501B (zh) * 2019-07-31 2023-11-10 万物镜像(北京)计算机系统有限公司 三维道路建模方法、装置、电子设备及存储介质
CN111521193A (zh) * 2020-04-23 2020-08-11 广东博智林机器人有限公司 实景导航的方法、实景导航的装置、存储介质与处理器
CN112307553A (zh) * 2020-12-03 2021-02-02 之江实验室 一种对三维道路模型进行提取与简化的方法
CN112307553B (zh) * 2020-12-03 2024-04-16 之江实验室 一种对三维道路模型进行提取与简化的方法
CN112560131A (zh) * 2020-12-24 2021-03-26 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 一种交通标志牌快速参数化bim动态建模方法及交通标志牌bim建模系统
CN112560131B (zh) * 2020-12-24 2022-09-09 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 一种交通标志牌快速参数化bim动态建模方法及交通标志牌bim建模系统
CN114969880A (zh) * 2021-02-26 2022-08-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种道路模型构建方法和装置
CN116311935A (zh) * 2023-03-20 2023-06-23 冉林甫 一种基于大数据的智慧城市交通管理方法
CN116311935B (zh) * 2023-03-20 2024-03-15 湖北省规划设计研究总院有限责任公司 一种基于大数据的智慧城市交通管理方法

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