道路信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及智能交通领域。

背景技术

近年来，道路安全事故的发生总量一直居高不下。其中，夜间发生道路安全事故的概率远高于日间发生道路安全事故的概率。因此，夜间道路安全成为目前交通领域的重要课题之一。

发明内容

本申请提供了一种道路信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本申请的一方面，提供了一种道路信息的处理方法，包括：

获取道路图像，对道路图像中的路灯进行识别，得到路灯识别结果；

对道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与道路图像对应的道路；

基于路灯识别结果，为电子地图中对应的道路标注路灯属性。

根据本申请的另一方面，提供了一种道路信息的处理装置，包括：

识别模块，用于获取道路图像，对道路图像中的路灯进行识别，得到路灯识别结果；

关联模块，用于对道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与道路图像对应的道路；

标注模块，用于基于路灯识别结果，为电子地图中对应的道路标注路灯属性。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本申请实施例提供的方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本申请实施例提供的方法。

根据本申请的技术方案，通过在道路图像中识别路灯以及将道路图像与电子地图进行关联，确定电子地图中对应道路的路灯属性。由于电子地图中的道路标注了路灯属性，因此，能够在夜间引导用户规避无路灯的道路，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

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是根据本申请一个实施例的道路信息的处理方法的示意图；

图2是根据本申请一个应用示例的示意图；

图3是根据本申请另一个实施例的道路信息的处理方法的示意图；

图4是根据本申请一个实施例的道路信息的处理装置的示意图；

图5是根据本申请另一个实施例的道路信息的处理装置的示意图；

图6是用来实现本申请实施例的道路信息的处理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示出了根据本申请一个实施例的道路信息的处理方法的示意图。如图1所示，该方法包括：

步骤S11，获取道路图像，对道路图像中的路灯进行识别，得到路灯识别结果；

步骤S12，对道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与道路图像对应的道路；

步骤S13，基于路灯识别结果，为电子地图中对应的道路标注路灯属性。

示例性地，道路图像可以由布置在道路上或车辆上的图像采集设备采集得到，也可以由用户上传得到，例如道路图像可以包括电子地图上的用户相册信息等。

本申请实施例中，可以基于深度神经网络模型对道路图像中的路灯进行识别，其中，深度神经网络模型可以包括目标检测模型或语义分割模型等。深度神经网络模型可以基于FCN(Fully Convolutional Networks，全卷积神经网络)、U-Net(U型网络)、ResNet(Residual Network，残差网络)等网络结构训练得到。

路灯识别结果可以包括是否识别到路灯，也可以包括路灯的数量、路灯在道路图像中的位置信息等。

示例性地，可以根据道路图像的拍摄坐标信息、道路图像中的道路信息等，对道路图像与电子地图进行关联，例如选择与道路图像的拍摄坐标最近的道路作为道路图像对应的道路，或者选择与道路图像中的门址信息匹配的道路作为道路图像对应的道路。

需要说明的是，在实际应用时，上述步骤S11和步骤S12的先后次序不限，可以先执行步骤S11再执行步骤S12，也可以先执行步骤S12再执行步骤S11，或者同时执行步骤S11和S12。

作为先执行步骤S11再执行步骤S12的一个应用示例，可以获取多个道路图像，对多个道路图像中的每个道路图像分别进行路灯识别，得到路灯识别结果后，再根据路灯识别结果选择全部或部分道路图像与电子地图进行关联，确定与道路图像对应的道路，为该道路标注路灯属性。

例如，将识别到路灯的道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与该道路图像对应的道路，再为该道路标注路灯属性为有路灯。可选地，还可以在识别完所有道路图像并标注对应的道路的路灯属性后，确定未标注的道路的路灯属性为无路灯。

又如，将识别不到路灯的道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与该道路图像对应的道路，再为该道路标注路灯属性为无路灯。可选地，还可以在识别完所有道路图像并标注对应的道路的路灯属性后，确定未标注的道路的路灯属性为有路灯。

再如，对获取到的多个道路图像中的每个道路图像，均与电子地图进行关联，得到电子地图中与每个道路图像分别对应的道路，再根据是否识别到路灯，为对应的道路标注是否有路灯。

作为先执行步骤S12再执行步骤S11的另一个应用示例，可以获取多个道路图像，针对多个道路图像中的每个道路图像，分别与电子地图进行关联，确定电子地图中对应的道路。再遍历电子地图中各个道路，选取各个道路对应的部分或全部道路图像进行路灯识别，结合各图像的识别结果，为该道路标注路灯属性。

示例性地，路灯属性可以包括是否有路灯、路灯的数量等信息。

可见，根据本申请实施例提供的上述方法，通过在道路图像中识别路灯以及将道路图像与电子地图进行关联，确定电子地图中对应道路的路灯属性。由于电子地图中的道路标注了路灯属性，因此，能够在夜间引导用户规避无路灯的道路，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故，同时也为智慧交通领域提供辅助决策的信息。

在一种示例性的实施方式中，上述步骤S11中，对道路图像中的路灯进行识别，得到路灯识别结果，包括：

基于目标检测模型对道路图像中的第一路灯要素进行识别，得到第一路灯要素的识别结果；

基于语义分割模型对道路图像中的第二路灯要素进行识别，得到第二路灯要素的识别结果；

基于第一路灯要素的识别结果和第二路灯要素的识别结果，得到路灯识别结果。

示例性地，第一路灯要素可以包括灯头、灯杆或整灯等。第一路灯要素的识别结果可以包括是否识别到第一路灯要素，也可以包括第一路灯要素的数量、第一路灯要素在道路图像中的位置信息等。相应的，第二路灯要素可以包括灯头、灯杆或整灯等。第二路灯要素的识别结果可以包括是否识别到第二路灯要素，也可以包括第二路灯要素的数量、第二路灯要素在道路图像中的位置信息等。

在一种示例中，基于第一路灯要素的识别结果和第二路灯要素的识别结果，得到路灯识别结果，可以包括以下情况：

情况一：在道路图像中识别到第一路灯要素和第二路灯要素；基于该情况，确定在道路图像中识别到路灯，得到路灯识别结果为有路灯。

情况二：在道路图像中没有识别到第一路灯要素和/或第二路灯要素；基于该情况，确定在道路图像中没有识别到路灯，得到路灯识别结果为无路灯。

在一种示例中，基于第一路灯要素的识别结果和第二路灯要素的识别结果，得到路灯识别结果，可以包括：

响应于第一路灯要素在道路图像中的位置信息与第二路灯要素在道路图像中的位置信息符合预设的路灯要素位置关系，确定在道路图像中识别到路灯。

以第一路灯要素为灯头，第二路灯要素为整灯为例，如图2所示，基于目标检测模型，可以在道路图像100中检测到灯头11，并确定灯头11在道路图像100中的像素坐标集合。基于语义分割模型，可以分割道路图像100中的道路21、树木22、路灯整灯23，得到语义分割图200，再基于语义分割图得到整灯二值图300，从而得到整灯23在整灯二值图300中的像素坐标，即在道路图像中的像素坐标。由于整灯和灯头间的位置关系为整灯包含灯头，因此，如果整灯23的像素坐标集合包含了灯头的像素坐标集合中的像素坐标，可以认为符合了路灯要素位置关系，确定在道路图像中识别到路灯40。

由于一个路灯要素的识别结果可能存在偏差，例如将树上的果实识别为灯头，因此可以在灯头在道路图像中的像素坐标集合与整灯在道路图像中的像素坐标集合存在交集的情况下，认为符合预设的路灯要素位置关系，确定在道路图像中识别到路灯，从而减少路灯识别结果的误判。

可见，根据上述示例性实施方式，通过结合第一路灯要素的识别结果和第二路灯要素的识别结果，可以提高路灯识别结果的准确性，从而提高电子地图中道路的路灯属性的准确性，防止因路灯属性标注错误而为用户提供错误引导，进一步保障用户夜间出行安全。

在一种示例性的实施方式中，上述步骤S12，对道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与道路图像对应的道路，包括：

基于有向图模型，对道路图像的拍摄坐标信息和电子地图中的道路信息进行关联，将关联到的道路信息对应的道路确定为与道路图像对应的道路。

示例性地，有向图模型可以包括HMM(Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型)。

本申请实施例中，有向图模型可以对道路图像的拍摄坐标信息和电子地图中的道路信息进行关联，将关联到的道路信息对应的道路确定为与道路图像对应的道路，也就是说，有向图模型可以根据输入的道路图像的拍摄坐标信息，输出对应的道路。

由于道路图像的拍摄坐标信息与拍摄的道路的坐标信息可能存在偏差，因此，基于有向图模型对道路图像与电子地图进行关联，可以提高关联的准确性，从而提高电子地图中道路的路灯属性的准确性。

示例性地，如图3所示，上述方法还可以包括：

步骤S31，响应于接收到获取导航路线的请求，生成与请求匹配的备选导航路线；

步骤S32，基于备选导航路线所包含的道路的路灯属性，设置备选导航路线的推荐级别。

举例而言，在预定的夜间时段接收到获取导航路线的请求时，根据请求包含的导航起点和终点，生成匹配的备选导航路线。备选导航路线的数量可以是多个，例如两个或三个。对于每个备选导航路线，基于其中的道路的路灯属性，确定没有路灯的道路的总长度，根据该总长度设置备选导航路线的推荐级别，例如将多个备选导航路线中该总长度最小的备选导航路线的推荐级别设为最高。

根据上述实施方式，可以根据道路的路灯属性优化对导航路线的推荐级别，引导用户选择有路灯的道路出行，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故。

示例性地，上述方法还可以包括：

基于电子地图中各道路的路灯属性，确定电子地图中各道路的显示样式。

举例而言，可以以特殊的显示样式显示有路灯的道路，例如以明亮的颜色显示有路灯的道路，引导用户选择有路灯的道路出行。

可选地，确定显示样式的步骤可以在电子地图的显示模式为夜间模式的情况下执行。

根据上述实施方式，可以引导用户选择有路灯的道路出行，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故。

示例性地，上述方法还可以包括：

基于定位信息，确定用户所在道路；

响应于用户所在道路的路灯属性为无路灯，输出安全提示信息。

例如，在基于路灯属性设置了备选导航路线的推荐级别后，用户选择了推荐级别较低的包含无路灯的道路的备选导航路线，则可以在用户即将进入无路灯道路区域时，输出安全提示信息，例如播报“即将进入无路灯区域，请注意安全”等提示信息。

根据上述实施方式，可以根据道路的路灯属性优化导航提示，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故。

在一个具体的应用示例中，可以针对夜间驾驶导航场景和步骑行导航场景的特点，分别采用不同的方式，引导用户规避无路灯道路。

在夜间驾驶导航场景中，可以采用以下一种或多种方式：

(1)在路线偏好页面，新增优先选择有路灯道路的选项，支持用户设置路线偏好为优先选择有路灯道路。用户设置该路线偏好后，后续基于导航请求生成的备选导航路线中各道路的路灯属性，设置导航路线的推荐级别。其中，由有路灯道路组成的导航路线的推荐级别最高。

(2)在推荐级别高的备选导航路线的显示区域例如无路灯道路的总长度最小的导航路线附近，显示“规避无路灯区域”的提示，提示用户该路线已规避无路灯道路区域。

(3)在用户即将经过无路灯道路区域时，提醒用户“即将进入无路灯区域，请注意车灯情况，谨慎驾驶”。

在夜间步骑行导航场景中，可以采用以下一种或多种方式：

(1)在电子地图的路网界面，新增夜间模式功能，当用户选择夜间模式时，将有路灯的道路以特殊的样式进行渲染，从而为用户的步行路线提供决策。

(2)在预定的夜间时段为用户推荐步骑行导航路线时，生成规避无路灯道路的导航路线，例如完全由有路灯道路组成的导航路线，并在该路线的现实区域附近，显示“规避无路灯区域”的提示，提示用户该路线已规避无路灯照明区域。

(3)在用户即将经过无路灯道路区域时，提醒用户“即将进入无路灯区域，请注意打开手机电筒，注意安全”，并在导航页面提供一键报警按钮，保障用户的安全。

可见，根据本申请实施例提供的上述方法，能够在夜间引导用户规避无路灯的道路，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故，同时也为智慧交通领域提供辅助决策的信息。

作为对上述各方法的实现，本申请还提供了一种道路信息的处理装置。如图4所示，该装置包括：

识别模块410，用于获取道路图像，对道路图像中的路灯进行识别，得到路灯识别结果；

关联模块420，用于对道路图像与电子地图进行关联，得到电子地图中与道路图像对应的道路；

标注模块430，用于基于路灯识别结果，为电子地图中对应的道路标注路灯属性。

示例性地，如图5所示，识别模块410包括：

第一识别单元411，用于基于目标检测模型对道路图像中的第一路灯要素进行识别，得到第一路灯要素的识别结果；

第二识别单元412，用于基于语义分割模型对道路图像中的第二路灯要素进行识别，得到第二路灯要素的识别结果；

融合单元413，用于基于第一路灯要素的识别结果和第二路灯要素的识别结果，得到路灯识别结果。

示例性地，关联模块420用于基于有向图模型，对道路图像的拍摄坐标信息和电子地图中的道路信息进行关联，将关联到的道路信息对应的道路确定为与道路图像对应的道路。

示例性地，如图5所示，上述装置还包括：

生成模块510，用于响应于接收到获取导航路线的请求，生成与请求匹配的备选导航路线；

推荐模块520，用于基于备选导航路线所包含的道路的路灯属性，设置备选导航路线的推荐级别。

示例性地，如图5所示，上述装置还包括：

第一确定模块530，用于基于电子地图中各道路的路灯属性，确定电子地图中各道路的显示样式。

示例性地，如图5所示，上述装置还包括：

第二确定模块540，用于基于定位信息，确定用户所在道路；

输出模块550，用于响应于用户所在道路的路灯属性为无路灯，输出安全提示信息。

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可读存储介质。

如图6所示，是根据本申请实施例的道路信息的处理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6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，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、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。

存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的道路信息的处理方法。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道路信息的处理方法。

存储器602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道路信息的处理方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的识别模块410、关联模块420和标注模块430)。处理器601通过运行存储在存储器602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道路信息的处理方法。

存储器602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系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据道路信息的处理方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602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602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至道路信息的处理方法的电子设备。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。

道路信息的处理方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与道路信息的处理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604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。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、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系统上执行和/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，可以从存储系统、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系统、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系统和技术，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。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(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系统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系统中。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)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统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。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS)服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

根据本申请的技术方案，通过在道路图像中识别路灯以及将道路图像与电子地图进行关联，确定电子地图中对应道路的路灯属性。由于电子地图中的道路标注了路灯属性，因此，能够在夜间引导用户规避无路灯的道路，保障用户夜间出行安全，避免发生道路安全事故。

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。