申请/专利权人：之江实验室

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118053052B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/762;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/42;G06V10/44;G06V20/56;G06V20/64

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本说明书公开了一种无监督的高精矢量地图元素异常检测方法，可以将高精地图中各矢量元素分为线段元素、长线元素以及不规则元素，并基于三类元素构建空间检索树KD‑Tree，而后可以针对每类元素，根据KD‑Tree构建该类元素对应的相对空间关系特征，最后，可以根据各类元素对应的相对空间关系特征，通过预设的离群点检测方法，对各矢量元素进行异常元素检测，本发明提出了一种自动化的针对高精矢量地图的异常检测算法，可以在已构建好的高精矢量地图中无监督、自动化地检测出可能存在错误的异常元素，相较于人工的地图核准工作，能够利用自动化算法降低重复性劳动，同时能够大大提升自动驾驶地图部署效率，降低错误元素的漏检率。

主权项：1.一种无监督的高精矢量地图元素异常检测方法，其特征在于，包括：将高精地图中各矢量元素分为三类元素，并基于所述三类元素构建空间检索树KD-Tree，所述三类元素包括线段元素、长线元素以及不规则元素；针对每类元素，根据所述KD-Tree，构建该类元素对应的相对空间关系特征，针对该类元素中的每个矢量元素，该矢量元素的相对空间关系特征，用于表示该矢量元素与该类元素中邻近矢量元素在空间上的距离关系和或差异关系，其中，当该类元素为线段元素时，通过所述KD-Tree，针对该类元素中每个矢量元素，检索出该矢量元素预设邻域范围内的周围线段元素，并确定出该矢量元素与所述周围线段元素之间的中点平均距离、中点到线平均距离、平均方向夹角余弦值、平均高度差、平均长度差，通过所述KD-Tree，检索出该矢量元素预设邻域范围内的周围长线元素，并确定出该矢量元素与所述周围长线元素中距离最近的线段之间的点到线平均距离和平均方向夹角余弦值，通过所述KD-Tree，检索出与该矢量元素距离最近的线段元素，并确定出该矢量元素与所述距离最近的线段元素之间的中点距离和方向夹角余弦值，将特征向量，作为该矢量元素的相对空间关系特征；根据各类元素对应的相对空间关系特征，通过预设的离群点检测方法，对所述各矢量元素进行异常元素检测，其中，将每个矢量元素单独作为一个聚类簇，在此后的每一轮迭代中，针对每个聚类簇，确定与该聚类簇相对空间关系特征的平均距离最小的聚类簇，作为目标聚类簇，若该聚类簇与所述目标聚类簇之间相对空间关系特征的平均距离小于预设阈值，则将该聚类簇与所述目标聚类簇合并，直到两个最小平均距离的聚类簇之间的平均距离大于所述预设阈值，所述预设阈值为，为各矢量元素的相对空间关系特征的模长均值，为各矢量元素的相对空间关系特征的模长标准差，将簇内矢量元素的数量小于预设数量的聚类簇，作为异常聚类簇，并将所述异常聚类簇内的矢量元素，作为异常元素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 之江实验室 一种无监督的高精矢量地图元素异常检测方法

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