CN111260656A - 分析导航轨迹的方法以及装置 - Google Patents
分析导航轨迹的方法以及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111260656A CN111260656A CN202010013488.7A CN202010013488A CN111260656A CN 111260656 A CN111260656 A CN 111260656A CN 202010013488 A CN202010013488 A CN 202010013488A CN 111260656 A CN111260656 A CN 111260656A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- navigation
- navigation track
- track
- fitting
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 38
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 17
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本申请公开了一种分析导航轨迹的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质,涉及地图导航技术领域。本申请在分析导航轨迹时所采用的实现方案为:获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹;对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果;对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息;根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。本申请能够降低导航轨迹分析的人力成本,提升导航轨迹的分析准确性以及分析效率。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及地图导航技术领域中的一种分析导航轨迹的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
在现有技术中,对所规划的导航轨迹进行分析时,通常采用由人工利用肉眼查看的方式,来确定所规划的导航轨迹是否合理。但是,当所规划的导航轨迹较为复杂时,通过人工分析无法获取准确的分析结果,且当所规划的导航轨迹数量较多时,则分析导航轨迹所需的人力成本较大、且分析效率较低。
发明内容
本申请为解决技术问题所采用的技术方案是提供一种分析导航轨迹的方法,所述方法包括:获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹;对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果;对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息;根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。本申请能够降低导航轨迹分析的人力成本,提升导航轨迹的分析准确性以及分析效率。
根据本申请一优选实施例,所述从所述待处理图像中提取导航轨迹包括:对所述待处理图像进行通道分割,得到单通道图像;从所述单通道图像中提取目标连通域;过滤所述目标连通域中面积小于预设阈值的部分,提取所述目标连通域中的剩余部分作为所述待处理图像中的导航轨迹。本步骤能够提升导航轨迹的提取准确性。
根据本申请一优选实施例所述对所述导航轨迹进行多段直线拟合包括:提取所述导航轨迹的轨迹骨干;对所述轨迹骨干进行多段直线拟合。本步骤能够提升导航轨迹的拟合准确性。
根据本申请一优选实施例,所述提取所述导航轨迹的轨迹骨干包括:获取所述导航轨迹中各中心点的位置信息;根据所述位置信息连接各中心点,将连接结果作为所述导航轨迹的轨迹骨干。
根据本申请一优选实施例,所述对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息包括:根据所述导航轨迹的行驶方向,获取相邻两段直线之间的变化角度;根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息。本步骤通过直线之间的变化角度,能够更加准确地反映导航轨迹的行驶方向的变化情况。
根据本申请一优选实施例,所述根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息包括:根据对应全部直线的变化角度的数量以及绝对值之和中的至少一种,确定所述导航轨迹的走向信息。
本申请为解决技术问题所采用的技术方案是提供一种分析导航轨迹的装置,包括:处理单元,用于获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹;拟合单元,用于对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果;分析单元,用于对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息;输出单元,用于根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。
根据本申请一优选实施例,所述处理单元在从所述待处理图像中提取导航轨迹时,具体执行:对所述待处理图像进行通道分割,得到单通道图像;从所述单通道图像中提取目标连通域;过滤所述目标连通域中面积小于预设阈值的部分,提取所述目标连通域中的剩余部分作为所述待处理图像中的导航轨迹。
根据本申请一优选实施例,所述拟合单元在对所述导航轨迹进行多段直线拟合时,具体执行:提取所述导航轨迹的轨迹骨干;对所述轨迹骨干进行多段直线拟合。
根据本申请一优选实施例,所述拟合单元在提取所述导航轨迹的轨迹骨干时,具体执行:获取所述导航轨迹中各中心点的位置信息;根据所述位置信息连接各中心点,将连接结果作为所述导航轨迹的轨迹骨干。
根据本申请一优选实施例,所述分析单元在对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息时,具体执行:根据所述导航轨迹的行驶方向,获取相邻两段直线之间的变化角度;根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息。
根据本申请一优选实施例,所述分析单元在根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息时,具体执行:根据对应全部直线的变化角度的数量以及绝对值之和中的至少一种,确定所述导航轨迹的走向信息
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:本申请能够降低导航轨迹分析的人力成本,提升导航轨迹的分析准确性以及分析效率。因为采用了对导航轨迹进行多段直线拟合,通过拟合得到的各段直线来获取导航轨迹的分析结果的技术手段,所以克服了现有技术中需要由人工通过肉眼进行比对所导致的分析准确性较低的技术问题,从而实现降低导航轨迹分析的人力成本,提升导航轨迹的分析准确性以及分析效率的技术效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是根据本申请第一实施例提供的一种分析导航轨迹的方法流程图;
图2是根据本申请第二实施例提供的一种对导航轨迹进行分析的示意图;
图3是根据本申请第三实施例提供的一种分析导航轨迹的装置结构图;
图4是用来实现本申请实施例的分析导航轨迹的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1为本申请一实施例提供的一种分析导航轨迹的方法流程图,如图1中所示,所述方法包括:
在S101中,获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹。
在本步骤中,首先获取待处理图像,然后从该待处理图像中提取导航轨迹。其中,本步骤对于所提取的导航轨迹的数量不进行限定,可以仅为待处理图像中的一条导航轨迹,也可以为待处理图像中的全部导航轨迹。
可以理解的是,本步骤所获取的待处理图像可以为地图应用客户端当前导航界面的图像,即本申请所提供的导航轨迹分析可以为地图应用的一个功能,用于实现导航轨迹的在线分析;另外,本步骤也可以通过导航日志、互联网来获取待处理图像,即本申请所提供的导航轨迹分析可以为独立的应用,用于实现导航轨迹的离线分析。
具体地,本步骤在从待处理图像中提取导航轨迹时,可以采用以下方式:对待处理图像进行通道分割,得到单通道图像;从所得到的单通道图像中提取目标连通域,本步骤可以对单通道图像进行平滑处理之后,再使用阈值分割的方法来提取目标连通域;过滤目标连通域中面积小于预设阈值的部分,提取目标连通域中的剩余部分作为待处理图像中的导航轨迹。本步骤通过上述方法,能够提升导航轨迹的提取准确性。
另外,本步骤对导航轨迹的提取方式不进行限定,还可以使用预先训练得到的深度学习模型从待处理图像中提取导航轨迹。
在S102中,对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果。
在本步骤中,首先对步骤S101提取的导航轨迹进行多段直线拟合,然后连接各段直线得到对应该导航轨迹的拟合结果。其中,本步骤对导航轨迹进行的多段直线拟合,即为对导航轨迹中所包含的各段路线分别进行直线拟合,从而根据各段路线的拟合直线得到对应导航轨迹的拟合结果。
而为了提升导航轨迹的拟合精度,避免由于导航轨迹自身所造成的拟合失败的问题,本步骤在对导航轨迹进行多段直线拟合时,可以采用以下方式:提取导航轨迹的轨迹骨干,对所提取的轨迹骨干进行多段直线拟合。也就是说,本步骤将导航轨迹进一步处理为轨迹骨干,从而对处理得到的轨迹骨干进行多段直线拟合的操作。
具体地,本步骤在提取导航轨迹的轨迹骨干时,可以采用以下方式:获取导航轨迹中各中心点的位置信息,本步骤可以在按照预设步长确定导航轨迹中的各中心点之后,再获取各中心点的位置信息;根据所获取的位置信息连接各中心点,将连接结果作为导航轨迹的轨迹骨干。本步骤使用导航轨迹的轨迹骨干进行多段直线拟合,能够提升拟合结果的准确性。
图2为本申请一实施例提供的一种对导航轨迹进行分析的示意图,如图2中所示,位于导航轨迹中间的线段即为对轨迹骨干进行多段直线拟合所得到的拟合结果。
因此,本步骤利用多段直线的拟合结果来近似地代替导航轨迹,能够更加便捷地获取导航轨迹的属性信息,从而降低导航轨迹的分析难度。
在S103中,对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息。
在本步骤中,对步骤S102得到的拟合结果中的各段直线进行分析,获取步骤S101所提取的导航轨迹的属性信息。其中,本步骤所获取的属性信息中包括导航轨迹的走向信息,还可以进一步包括导航轨迹的连通信息以及位置信息等。
由于步骤S102所得到的拟合结果中的各段直线分别对应于导航轨迹中的各段路线,例如一段直线对应某一段道路,因此本步骤通过对拟合得到的各段直线进行分析,能够更加准确地获取导航轨迹的属性信息。
具体地,本步骤在对拟合结果中的各段直线进行分析,获取导航轨迹的属性信息时,可以采用以下方式:根据导航轨迹的行驶方向,获取相邻两段直线之间的变化角度,导航轨迹的行驶方向即为从起点行驶到终点的方向,该变化角度表示行驶方向的变化情况;根据对应全部直线的变化角度,确定导航轨迹的走向信息。其中,若所获取的变化角度为正值,表示路线之间的行驶方向按照顺时针方向变化;若所获取的变化角度为负值,表示路线之间的行驶方向按照逆时针方向变化。
举例来说,如图2中所示,数值“73.078534”表示当前路线与下段路线之间的变化角度为73.078534°,即当前路线的行驶方向按照顺时针改变73.078534°后行驶到下段路线。
另外,本步骤在根据对应全部直线的变化角度,确定导航轨迹的走向信息时,可以采用以下方式:根据对应全部直线的变化角度的数量以及绝对值之和中的至少一种,确定导航轨迹的走向信息。
也就是说,本步骤通过变化角度所获取的走向信息,能够充分地反映按照该导航轨迹行驶时的方向变化情况,进而确定该导航轨迹的规划是否合理。例如,若方向变化的数量较多时,则表明导航轨迹的规划不合理;若方向变化的尺度较大时,也表明导航轨迹的规划不合理。
而由于拟合得到的各条直线与导航轨迹中的各段路线所对应,因此通过各条直线还能够确定导航轨迹所经过的具体道路、以及各条道路之间的连通情况等,因此本步骤通过对各段直线进行分析,还能够获取导航轨迹的连通信息以及位置信息等信息,从而丰富所获取的属性信息中的内容。
在S104中,根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。
在本步骤中,根据步骤S103所得到的属性信息来确定导航轨迹的评估信息,进而输出该评估信息作为所提取的导航轨迹的分析结果。因此,本步骤通过输出分析结果,使得用户更加直观地获取导航轨迹的规划质量。
其中,本步骤在根据属性信息确定评估信息时,可以直接将所获取的属性信息作为导航轨迹的评估信息,例如将所获取的走向信息(变化角度的数量或者变化角度的绝对值之和)作为导航轨迹的评估信息,或者将所获取的连通信息(各条道路之间是否连通)作为导航轨迹的评估信息。
另外,本步骤也可以按照预设的对应关系,将与所获取的属性信息对应的评估值作为导航轨迹的评估信息。例如,本步骤可以将与属性信息对应的“优”、“良”、“中”、“差”,作为导航轨迹的评估信息;也可以将与属性信息对应的分数,作为导航轨迹的评估信息。
因此,本申请通过对导航轨迹进行多段直线拟合,进而根据拟合得到的各段直线来获取导航轨迹的分析结果,从而避免了现有技术中需要由人工通过肉眼进行比对所导致的分析准确性较低的技术问题,降低了导航轨迹分析的人力成本,提升了导航轨迹的分析准确性以及分析效率。
图3为本申请一实施例提供的一种分析导航轨迹的装置结构图,如图3中所示,所述装置包括:处理单元301、拟合单元302、分析单元303以及输出单元304。
处理单元301,用于获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹。
处理单元301首先获取待处理图像,然后从该待处理图像中提取导航轨迹。其中,处理单元301对于所提取的导航轨迹的数量不进行限定,可以仅为待处理图像中的一条导航轨迹,也可以为待处理图像中的全部导航轨迹。
可以理解的是,处理单元301所获取的待处理图像可以为地图应用客户端当前导航界面的图像,即本申请所提供的导航轨迹分析可以为地图应用的一个功能,用于实现导航轨迹的在线分析;另外,处理单元301也可以通过导航日志、互联网来获取待处理图像,即本申请所提供的导航轨迹分析可以为独立的应用,用于实现导航轨迹的离线分析。
具体地,处理单元301在从待处理图像中提取导航轨迹时,可以采用以下方式:对待处理图像进行通道分割,得到单通道图像;从所得到的单通道图像中提取目标连通域;过滤目标连通域中面积小于预设阈值的部分,提取目标连通域中的剩余部分作为待处理图像中的导航轨迹。处理单元301通过上述方法,能够提升导航轨迹的提取准确性。
另外,处理单元301对导航轨迹的提取方式不进行限定,还可以使用预先训练得到的深度学习模型从待处理图像中提取导航轨迹。
拟合单元302,用于对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果。
拟合单元302首先对处理单元301提取的导航轨迹进行多段直线拟合,然后连接各段直线得到对应该导航轨迹的拟合结果。其中,拟合单元302对导航轨迹进行的多段直线拟合,即为对导航轨迹中所包含的各段路线分别进行直线拟合,从而根据各段路线的拟合直线得到对应导航轨迹的拟合结果。
而为了提升导航轨迹的拟合精度,避免由于导航轨迹自身所造成的拟合失败的问题,拟合单元302在对导航轨迹进行多段直线拟合时,可以采用以下方式:提取导航轨迹的轨迹骨干,对所提取的轨迹骨干进行多段直线拟合。也就是说,拟合单元302将导航轨迹进一步处理为轨迹骨干,从而对处理得到的轨迹骨干进行多段直线拟合的操作。
具体地,拟合单元302在提取导航轨迹的轨迹骨干时,可以采用以下方式:获取导航轨迹中各中心点的位置信息,本步骤可以在按照预设步长确定导航轨迹中的各中心点之后,再获取各中心点的位置信息;根据所获取的位置信息,连接各中心点得到导航轨迹的轨迹骨干。拟合单元302使用导航轨迹的轨迹骨干进行多段直线拟合,能够提升所获取的拟合结果的准确性。
因此,拟合单元302利用多段直线的拟合结果来近似地代替导航轨迹,能够更加便捷地获取导航轨迹的属性信息,从而降低导航轨迹的分析难度。
分析单元303,用于对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息。
分析单元303对拟合单元302得到的拟合结果中的各段直线进行分析,获取处理单元301所提取的导航轨迹的属性信息。其中,分析单元303所获取的属性信息中包括导航轨迹的走向信息,还可以进一步包括导航轨迹的连通信息以及位置信息等。
由于拟合单元302所得到的拟合结果中的各段直线分别对应于导航轨迹中的各段路线,因此分析单元303通过对拟合得到的各段直线进行分析,能够更加准确地获取导航轨迹的属性信息。
具体地,分析单元303在对拟合结果中的各段直线进行分析,获取导航轨迹的属性信息时,可以采用以下方式:根据导航轨迹的行驶方向,获取相邻两段直线之间的变化角度,该变化角度表示行驶方向的变化情况;根据对应全部直线的变化角度,确定导航轨迹的走向信息。其中,若所获取的变化角度为正值,表示路线之间的行驶方向按照顺时针方向变化;若所获取的变化角度为负值,表示路线之间的行驶方向按照逆时针方向变化。
另外,分析单元303在根据对应全部直线的变化角度,确定导航轨迹的走向信息时,可以采用以下方式:根据对应全部直线的变化角度的数量以及绝对值之和中的至少一种,确定导航轨迹的走向信息。
也就是说,分析单元303通过变化角度所获取的走向信息,能够充分地反映按照该导航轨迹行驶时的方向变化情况,进而确定该导航轨迹的规划是否合理。
而由于拟合得到的各条直线与导航轨迹中的各段路线所对应,因此通过各条直线还能够确定导航轨迹所经过的具体道路、以及各条道路之间的连通情况等,因此分析单元303通过对各段直线进行分析,还能够获取导航轨迹的连通信息以及位置信息等信息,从而丰富所获取的属性信息中的内容。
输出单元304,用于根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。
输出单元304根据分析单元303所得到的属性信息来确定导航轨迹的评估信息,进而输出该评估信息作为所提取的导航轨迹的分析结果。因此,输出单元304通过输出分析结果,使得用户更加直观地获取导航轨迹的规划质量。
其中,输出单元304在根据属性信息确定评估信息时,可以直接将所获取的属性信息作为导航轨迹的评估信息,例如将所获取的走向信息(变化角度的数量或变化角度的绝对值之和)作为导航轨迹的评估信息,或者将所获取的连通信息(各条道路之间是否连通)作为导航轨迹的评估信息。
另外,输出单元304也可以按照预设的对应关系,将与所获取的属性信息对应的评估值作为导航轨迹的评估信息。例如,输出单元304可以将与属性信息对应的“优”、“良”、“中”、“差”,作为导航轨迹的评估信息;也可以将与属性信息对应的分数,作为导航轨迹的评估信息。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
如图4所示,是根据本申请实施例的分析导航轨迹的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图4所示,该电子设备包括:一个或多个处理器401、存储器402,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。图4中以一个处理器401为例。
存储器402即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的分析导航轨迹的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的分析导航轨迹的方法。
存储器402作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的分析导航轨迹的方法对应的程序指令/模块(例如,附图3所示的处理单元301、拟合单元302、分析单元303以及输出单元304)。处理器401通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的分析导航轨迹的方法。
存储器402可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器402可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至分析导航轨迹的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
分析导航轨迹的方法的电子设备还可以包括:输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接,图4中以通过总线连接为例。
输入装置403可接收输入的数字或字符信息,以及产生与分析导航轨迹的方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置404可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案,通过对导航轨迹进行多段直线拟合,进而根据拟合得到的各段直线来获取导航轨迹的分析结果,从而避免了现有技术中需要由人工通过肉眼进行比对所导致的分析准确性较低的技术问题,降低了导航轨迹分析的人力成本,提升了导航轨迹的分析准确性以及分析效率。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (14)
1.一种分析导航轨迹的方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹;
对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果;
对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息;
根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述待处理图像中提取导航轨迹包括:
对所述待处理图像进行通道分割,得到单通道图像;
从所述单通道图像中提取目标连通域;
过滤所述目标连通域中面积小于预设阈值的部分,提取所述目标连通域中的剩余部分作为所述待处理图像中的导航轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述导航轨迹进行多段直线拟合包括:
提取所述导航轨迹的轨迹骨干;
对所述轨迹骨干进行多段直线拟合。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述提取所述导航轨迹的轨迹骨干包括:
获取所述导航轨迹中各中心点的位置信息;
根据所述位置信息连接各中心点,将连接结果作为所述导航轨迹的轨迹骨干。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息包括:
根据所述导航轨迹的行驶方向,获取相邻两段直线之间的变化角度;
根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息包括:
根据对应全部直线的变化角度的数量以及绝对值之和中的至少一种,确定所述导航轨迹的走向信息。
7.一种分析导航轨迹的装置,其特征在于,包括:
处理单元,用于获取待处理图像,并从所述待处理图像中提取导航轨迹;
拟合单元,用于对所述导航轨迹进行多段直线拟合,并连接各段直线得到对应所述导航轨迹的拟合结果;
分析单元,用于对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息;
输出单元,用于根据所述属性信息确定评估信息,输出所述评估信息作为所述导航轨迹的分析结果。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理单元在从所述待处理图像中提取导航轨迹时,具体执行:
对所述待处理图像进行通道分割,得到单通道图像;
从所述单通道图像中提取目标连通域;
过滤所述目标连通域中面积小于预设阈值的部分,提取所述目标连通域中的剩余部分作为所述待处理图像中的导航轨迹。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述拟合单元在对所述导航轨迹进行多段直线拟合时,具体执行:
提取所述导航轨迹的轨迹骨干;
对所述轨迹骨干进行多段直线拟合。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述拟合单元在提取所述导航轨迹的轨迹骨干时,具体执行:
获取所述导航轨迹中各中心点的位置信息;
根据所述位置信息连接各中心点,将连接结果作为所述导航轨迹的轨迹骨干。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述分析单元在对所述拟合结果中的各段直线进行分析,获取所述导航轨迹的属性信息时,具体执行:
根据所述导航轨迹的行驶方向,获取相邻两段直线之间的变化角度;
根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述分析单元在根据对应全部直线的变化角度,确定所述导航轨迹的走向信息时,具体执行:
根据对应全部直线的变化角度的数量以及绝对值之和中的至少一种,确定所述导航轨迹的走向信息。
13.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010013488.7A CN111260656B (zh) | 2020-01-07 | 2020-01-07 | 分析导航轨迹的方法以及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010013488.7A CN111260656B (zh) | 2020-01-07 | 2020-01-07 | 分析导航轨迹的方法以及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111260656A true CN111260656A (zh) | 2020-06-09 |
CN111260656B CN111260656B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=70953882
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010013488.7A Active CN111260656B (zh) | 2020-01-07 | 2020-01-07 | 分析导航轨迹的方法以及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111260656B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111982115A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-24 | 北京汽车研究总院有限公司 | 基于惯性导航***的特征点地图构建方法、装置以及介质 |
CN114170807A (zh) * | 2020-09-11 | 2022-03-11 | 北京聚利科技有限公司 | 车辆轨迹信息获取方法、装置、设备和存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090287410A1 (en) * | 2008-05-15 | 2009-11-19 | Denso Corporation | Apparatus and program for finding vehicle position |
CN103256937A (zh) * | 2012-02-17 | 2013-08-21 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 路径匹配的方法及装置 |
CN106017486A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 浙江大学 | 一种面向无人车导航的基于轨迹拐点滤波的地图定位方法 |
CN106289296A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-01-04 | 广州极飞科技有限公司 | 一种道路导航的方法和装置 |
CN106651872A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-05-10 | 北京理工大学 | 基于Prewitt算子的路面裂缝识别方法及*** |
CN109299674A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-02-01 | 重庆大学 | 一种基于车灯的隧道违章变道检测方法 |
CN109724617A (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种导航路线的绘制方法以及相关设备 |
-
2020
- 2020-01-07 CN CN202010013488.7A patent/CN111260656B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090287410A1 (en) * | 2008-05-15 | 2009-11-19 | Denso Corporation | Apparatus and program for finding vehicle position |
CN103256937A (zh) * | 2012-02-17 | 2013-08-21 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 路径匹配的方法及装置 |
CN106017486A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-10-12 | 浙江大学 | 一种面向无人车导航的基于轨迹拐点滤波的地图定位方法 |
CN106289296A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-01-04 | 广州极飞科技有限公司 | 一种道路导航的方法和装置 |
CN106651872A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-05-10 | 北京理工大学 | 基于Prewitt算子的路面裂缝识别方法及*** |
CN109724617A (zh) * | 2017-10-31 | 2019-05-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种导航路线的绘制方法以及相关设备 |
CN109299674A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-02-01 | 重庆大学 | 一种基于车灯的隧道违章变道检测方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
MARCOS ZANCO 等: "Spatial Navigation in the Elderly with Alzheimer’s Disease: A Cross-Sectional Study", 《JOURNAL OF ALZHEIMER\'S DISEASE》, pages 1 - 12 * |
MB5FED71EEB026E: "OpenCV_连通区域分析(Connected Component Analysis-Labeling)", 《HTTPS://BLOG.51CTO.COM/U_15072918/4522601》, pages 1 - 4 * |
张宏玉 等: "关于视觉的AGV道路识别和导引***设计研究", 《电视技术》, pages 74 - 77 * |
陈旭 等: "一种基于机器视觉的车辆轨迹测量方法", 《光电工程》, vol. 43, no. 12, pages 133 - 121 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111982115A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-24 | 北京汽车研究总院有限公司 | 基于惯性导航***的特征点地图构建方法、装置以及介质 |
CN114170807A (zh) * | 2020-09-11 | 2022-03-11 | 北京聚利科技有限公司 | 车辆轨迹信息获取方法、装置、设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111260656B (zh) | 2023-07-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111694973A (zh) | 自动驾驶场景的模型训练方法、装置、电子设备 | |
CN112001180A (zh) | 多模态预训练模型获取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111623795A (zh) | 实景导航图标显示方法、装置、设备和介质 | |
CN112270399B (zh) | 基于深度学习的算子注册处理方法、装置及电子设备 | |
CN112200167B (zh) | 图像识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111859997A (zh) | 机器翻译中的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111693059B (zh) | 环岛的导航方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111260656B (zh) | 分析导航轨迹的方法以及装置 | |
CN111275011A (zh) | 移动红绿灯检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111241810A (zh) | 标点预测方法及装置 | |
CN111241234A (zh) | 文本分类方法及装置 | |
CN111652153A (zh) | 场景自动识别方法、装置、无人车及存储介质 | |
CN111090991A (zh) | 场景纠错方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111121814A (zh) | 导航方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN111177339A (zh) | 对话生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111982144A (zh) | 导航方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
CN111079449B (zh) | 平行语料数据的获取方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN112560499A (zh) | 语义表示模型的预训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111708477A (zh) | 按键识别方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN110796191A (zh) | 轨迹分类方法及装置 | |
CN111126063A (zh) | 文本质量评估方法及装置 | |
CN112270169B (zh) | 对白角色预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112508964A (zh) | 图像分割方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113012255B (zh) | 道路边线提取方法、装置、设备和介质 | |
CN111959496B (zh) | 用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |