地图模型渲染方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及地图模型渲染方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前自动驾驶公司实现自动驾驶主要是基于高精地图对车辆导航，为了使高精地图具有更好的展示效果，一般会对目标位置周围的建筑物模型重建。

但是目前自动驾驶高精地图主要是利用高度不同的立方体来展示车辆周围的建筑物，或者有些利用简单的渲染方式统一的给建筑物进行外观渲染，与实际的建筑物纹理信息相差较大。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种地图模型渲染方法、装置、电子设备及存储介质，能够使地图中模型的外表面纹理与实际更贴近。

本申请第一方面提供一种地图模型渲染方法，包括：

获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息；

识别所述图片信息的纹理信息；

基于所述图片信息以及所述位置信息，根据时间戳对齐方法建立所述目标对象模型；

根据所述位置信息以及所述纹理信息，对所述模型进行渲染。

可选地，所述基于所述图片信息以及所述位置信息，根据时间戳对齐方法建立所述目标对象模型的步骤，包括：

获取所述图片信息和所述位置信息的时间戳；

确定时间戳相同的图片信息和位置信息；

根据所述图片信息和位置信息建立所述目标对象模型。

可选地，所述根据所述图片信息和位置信息建立所述目标对象模型的步骤，包括：

获取所述图片信息中的像素坐标；

根据所述像素坐标基于所述位置信息计算所述目标对象的第一位置；

基于所述第一位置建立所述目标对象模型。

可选地，所述基于所述第一位置建立所述目标对象模型的步骤，包括：

根据所述第一位置确定所述目标对象在预设web地图中对应的第二位置；

基于所述第二位置在所述web地图中建立所述目标对象模型。

可选地，所述识别所述图片信息的纹理信息的步骤，包括：

通过图像识别算法识别所述图片信息生成所述纹理信息。

可选地，所述根据所述位置信息以及所述纹理信息，对所述模型进行渲染包括：

确定所述位置信息对应的图片信息；

根据所述位置信息将所述图片信息的纹理信息渲染至所述模型。

本申请第二方面提供一种地图模型渲染装置，包括获取模块，用于获取车辆采集的目标对象的图片信息，以及所述车辆的位置信息；

识别模块，用于通过识别所述图片信息生成纹理信息；

模型模块，用于基于所述图片信息以及所述位置信息，根据时间戳对齐方法在地图中建立所述目标对象对应的模型；

渲染模块，用于根据所述位置信息以及所述纹理信息，对所述模型进行渲染。

可选地，所述模型模块包括：

获取子模块，用于获取所述图片信息和所述位置信息的时间戳；

确定子模块，用于确定时间戳相同的图片信息和位置信息；

模型子模块，用于根据所述图片信息和位置信息建立所述目标对象对应的模型。

可选地，所述模型子模块包括：

获取单元，用于获取所述图片信息中的像素坐标；

第一位置单元，用于根据所述像素坐标基于所述位置信息计算所述目标对象的第一位置；

模型单元，用于基于所述第一位置建立所述目标对象对应的模型。

可选地，所述模型单元包括：

第二位置子单元，用于根据所述第一位置确定所述目标对象在预设web地图中对应的第二位置；

模型子单元，用于基于所述第二位置在所述web地图中建立所述目标对象对应的模型。

可选地，所述识别模块包括：

识别子模块，用于通过图像识别算法识别所述图片信息生成所述纹理信息。

可选地，渲染模块包括：

第二确定子模块，用于确定所述位置信息对应的图片信息；

渲染子模块，用户根据所述位置信息将所述图片信息的纹理信息渲染至所述模型。

本申请第三方面提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息，识别所述图片信息的纹理信息，基于所述图片信息以及所述位置信息，根据时间戳对齐方法在地图中建立所述目标对象模型，根据所述位置信息以及所述纹理信息，对所述模型进行渲染，从而使地图中模型的外表面纹理与实际更贴近，使建筑物的展示效果更加真实，模型更美观。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是本申请实施例示出的地图模型渲染方法的流程示意图；

图2是本申请实施例示出的地图模型渲染方法的另一流程示意图；

图3是本申请实施例示出的地图模型渲染方法的流程图；

图4是本申请实施例示出的地图模型渲染装置的结构示意图；

图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

目前自动驾驶高精地图主要是利用高度不同的立方体来展示车辆周围的建筑物，或者有些利用简单的渲染方式统一的给建筑物进行外观渲染，与实际的建筑物纹理信息相差较大。针对上述问题，本申请实施例提供一种地图模型渲染方法，能够使建筑物的展示效果更加真实。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

图1是本申请实施例示出的地图模型渲染方法的流程示意图。

参见图1，该方法包括：

步骤101，获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息；

目前自动驾驶车辆行驶主要的控制方式是基于高精地图对车辆导航，高精地图是指高精度、精细化定义的地图，其精度需要达到分米级才能够区分各个车道，如今随着定位技术的发展，高精度的定位已经成为可能。而精细化定义，则是需要格式化存储交通场景中的各种交通要素，包括传统地图的道路网数据、车道网络数据、车道线以和交通标志等数据。高精地图也称为高分辨率地图(HD Map，High Definition Map)，是一种专门为无人驾驶服务的地图。与传统导航地图不同的是，高精度地图除了能提供的道路(Road)级别的导航信息外，还能够提供车道(Lane)级别的导航信息。无论是在信息的丰富度还是信息的精度方面，都是远远高于传统导航地图的。

车辆在基于高精地图进行自动驾驶的过程中，可以通过车载摄像头在不同采集点实时采集目标对象的图片信息，目标对象可以是建筑物，广告牌，路牌等。在一示例中，可以将建筑物作为目标对象。

车辆中还安装有实时动态差分(RTK，Real-time kinematic)传感器,RTK载波相位差分技术是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。RTK载波相位差分技术是一种新的常用的卫星定位测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法。在本申请实施例中，车辆中的RTK传感器可以实时获取车辆的位置信息，可以将车辆位置的经纬度作为车辆的位置信息。

步骤102，识别图片信息的纹理信息；

获取到图片信息之后，可以对图片信息进行识别，从而得到目标对象的纹理信息，可以理解的是，由于车载摄像头拍摄的图片是目标对象的外外表面，生成的纹理信息也是目标对象外表面的纹理。在一示例中，若目标对象是建筑物，则生成的纹理信息可以包含建筑物外表面的颜色变化、饱和度、材质、凹凸变化等信息。

步骤103，基于图片信息以及位置信息，根据时间戳对齐方法建立目标对象模型；

时间戳是使用数字签名技术产生的数据，签名的对象包括了原始文件信息、签名参数、签名时间等信息。时间戳系统用来产生和管理时间戳，对签名对象进行数字签名产生时间戳，以证明原始文件在签名时间之前已经存在。时间戳的主要目的在于通过一定的技术手段，对数据产生的时间进行认证。在车载摄像头和RTK中，车载摄像头采集的图片信息以及RTK采集的位置信息，自动包含采集时刻的时间戳。

车辆在行驶过程中，位置是不断变化的，在不同位置的采集点拍摄的图片是不同的，在本申请实施例中，可以采用时间戳对齐的方法，即将时间戳相同的位置信息和图像信息对应，以确定与位置信息对应的图片信息。在一示例中，可以根据图片信息以及采集点的位置信息，采用三角测量的方法确定目标对象的位置，从而在地图中与目标对象位置对应的指定位置建立与目标对象对应的模型。本领域技术人员可以理解的是，也可采用其他的方式确定目标对象与采集点之间的距离，本申请对此不作限制，只要能计算出目标对象与采集点之间的距离即可。

步骤104，根据位置信息以及纹理信息，对模型进行渲染。

由于车辆行驶过程中，在不同位置的采集点所拍摄的图片不同，识别出的纹理信息也是不同的，根据位置信息可以确定与该位置信息对应图片信息中目标对象的纹理信息，采用纹理信息对模型进行渲染，从而得到目标对象的在地图中渲染后的模型。在一示例中，可以通过cesium.js、three.js等渲染工具，将渲染后的模型添加到地图上。

本申请实施例公开了一种地图模型渲染方法，通过获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息，识别图片信息的纹理信息，基于图片信息以及位置信息，根据时间戳对齐方法在地图中建立目标对象模型，根据位置信息以及纹理信息，对模型进行渲染，从而使地图中模型的外表面纹理与实际更贴近，使建筑物的展示效果更加真实，模型更美观。

图2是本申请实施例示出的地图模型渲染方法的另一流程示意图。

参见图2，该方法包括：

步骤201，获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息；

车辆在基于高精地图进行自动驾驶的过程中，可以通过车载摄像头在不同采集点实时采集目标对象的图片信息，目标对象可以是建筑物，广告牌，路牌等。在一示例中，可以将建筑物作为目标对象。

车辆中还安装有实时动态差分(RTK，Real-time kinematic)传感器,RTK载波相位差分技术是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。RTK载波相位差分技术是一种新的常用的卫星定位测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法。在本申请实施例中，车辆中的RTK传感器可以实时获取车辆的位置信息，可以将车辆所在采集点位置的经纬度作为采集点的位置信息。

步骤202，通过图像识别算法识别图片信息生成纹理信息。

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。在本申请实施例中，通过图像识别算法识别图片信息，可以生成纹理信息，在一示例中，若目标对象是建筑物，则生成的纹理信息可以包含建筑物外表面的颜色变化、饱和度、材质、凹凸变化等信息。

步骤203，获取图片信息和位置信息的时间戳；

时间戳是使用数字签名技术产生的数据，签名的对象包括了原始文件信息、签名参数、签名时间等信息。时间戳系统用来产生和管理时间戳，对签名对象进行数字签名产生时间戳，以证明原始文件在签名时间之前已经存在。时间戳的主要目的在于通过一定的技术手段，对数据产生的时间进行认证。在车载摄像头和RTK中，车载摄像头采集的图片信息以及RTK采集的位置信息，自动包含采集时刻的时间戳。

步骤204，确定时间戳相同的图片信息和位置信息；

在图片信息和位置信息中，确定时间戳相同的图片信息和位置信息，从而将位置信息与图片信息对应，以确定不同位置采集到的图片。

步骤205，获取图片信息中的像素坐标；

图像都是由像素组成的，像素坐标是像素在图像中的位置。在本申请实施例中，可以获取图片信息中特征点的像素坐标，在一示例中，若目标对象为建筑物，特征点可以是建筑物顶部的某个点，建筑物底部的某个点，图片中心点。可以理解的是，图片中的像素坐标和纹理信息是对应的，图片中目标对象上不同像素坐标的像素点的纹理信息，组成该图片中目标对象的外表面纹理。

步骤206，根据像素坐标基于位置信息计算目标对象的第一位置；

根据特征点在图片信息中的像素坐标以及采集点的位置信息，可以采用三角测量的方法确定目标对象与采集点之间的距离，从而根据采集点的位置信息计算目标对象的第一位置。本领域技术人员可以理解的是，也可采用其他的方式确定目标对象与车辆之间的距离，本申请对此不作限制，只要能计算出目标对象与车辆之间的距离即可。

步骤207，根据第一位置确定目标对象在预设web地图中对应的第二位置；

web地图可以在一个连续的空间系统内持续为用户导航的地图。当用户浏览一个web地图的时候，就像在一个很大的连续的图片上漫游，用户可以通过在地图上平移来自由地查看不同地点的目的地。通过放大和缩小web地图，用户可以从地图中看到越来越多的细节，如城市街道和建筑物，甚至建筑物的高度、纹理等信息。web地图可以更加形象具体地展示地图中包含的街道，建筑物等信息。

可以理解的是，目标对象在web地图中的位置与目标对象在真实世界中的位置是对应的，根据计算出的第一位置，可以确定目标对象在web地图中与第一位置对应的第二位置。

步骤208，基于第二位置在web地图中建立目标对象对应的模型。

根据确定的第二位置，可以在web地图的第二位置建立与目标对象对应的模型。

步骤209，确定位置信息对应的纹理信息。

基于车辆行驶过程中，在不同位置拍摄的图片不同，识别出的纹理信息也是不同的，根据位置信息可以确定与该位置信息对应的图片信息。

步骤2010，根据位置信息将图片信息的纹理信息渲染至模型。

图片中的像素坐标和纹理信息之间也是对应的，确定图片信息之后，根据图片中的像素坐标和纹理信息之间的对应关系，采用与像素坐标对应的纹理信息，渲染模型中与像素坐标对应的指定位置，从而在web地图中，将与位置信息对应的纹理信息对目标对象的在地图中的模型进行渲染。在一示例中，可以通过cesium.js、three.js等渲染工具，将渲染后的模型添加到地图上。

本申请实施例公开了一种地图模型渲染方法，通过获取车辆采集的目标对象的图片信息，以及车辆的位置信息，通过图像识别算法识别图片信息生成纹理信息，获取图片信息和位置信息的时间戳，确定时间戳相同的图片信息和位置信息，获取图片信息中的像素坐标，根据像素坐标基于位置信息计算目标对象的第一位置，根据第一位置确定目标对象在预设web地图中对应的第二位置，基于第二位置在web地图中建立目标对象对应的模型，确定位置信息对应的纹理信息，根据位置信息将图片信息的纹理信息渲染至模型，从而使地图中模型的外表面纹理与实际更贴近，使建筑物的展示效果更加真实，模型更美观。

图3是本申请实施例示出的地图模型高度生成的方法的流程图。

参见图3，以建筑物作为目标对象为例，包括如下步骤：

步骤301，采集建筑物的图片信息；

车辆在基于高精地图进行自动驾驶的过程中，可以通过车载摄像头实时采集建筑物的图片信息。

步骤302，采集点的位置信息；

车辆中的RTK传感器可以实时获取车辆的位置信息，可以将车辆所在采集点的位置的经纬度作为采集点的位置信息。

步骤303，通过图像识别算法识别图片信息生成纹理信息；

通过图像识别算法识别图片信息，可以生成纹理信息。

步骤304，获取图片信息和位置信息的时间戳；

在车载摄像头和RTK中，车载摄像头采集的图片信息以及RTK采集的位置信息，自动包含采集时刻的时间戳。

步骤305，确定时间戳相同的图片信息和位置信息；

确定时间戳相同的图片信息和位置信息，从而将位置信息与图片信息对应，以确定不同位置采集到的图片。

步骤306，获取图片信息中的像素坐标；

特征点可以是建筑物顶部的某个点，例如建筑物底部的某个点，图片中心点，可以获取图片信息中特征点的像素坐标。

步骤307，根据像素坐标基于位置信息计算建筑物的第一位置；

根据特征点在图片信息中的像素坐标以及车辆的位置信息，可以采用三角测量的方法确定目标对象与车辆之间的距离，从而根据采集点的位置信息计算目标对象的第一位置。

步骤308，根据第一位置确定建筑物在预设web地图中对应的第二位置；

根据计算出的第一位置，可以确定目标对象在web地图中与第一位置对应的第二位置。

步骤309，基于第二位置在web地图中建立建筑物模型。

根据确定的第二位置，可以在web地图的第二位置建立与目标对象模型。

步骤3010，根据位置信息以及纹理信息，对模型进行渲染。

根据位置信息可以确定与该位置信息对应图片信息的纹理信息，采用纹理信息对模型进行渲染，从而得到目标对象的在地图中渲染后的模型。

与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种地图模型渲染装置、电子设备及相应的实施例。

图4是本申请实施例示出的地图模型渲染装置的结构示意图。

参见图4，该装置包括：

获取模块401，用于获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息；

车辆在基于高精地图进行自动驾驶的过程中，可以通过车载摄像头实时在不同采集点采集目标对象的图片信息。

车辆中的RTK传感器可以实时获取采集点的位置信息，可以将采集点位置的经纬度作为采集点的位置信息。

识别模块402，用于通过识别图片信息生成纹理信息；

识别模块402通过图像识别算法识别图片信息，可以生成纹理信息。

模型模块403，用于基于图片信息以及位置信息，根据时间戳对齐方法在地图中建立目标对象对应的模型；

在车载摄像头和RTK中，车载摄像头采集的图片信息以及RTK采集的位置信息，自动包含采集时刻的时间戳。模型模块403在地图中与目标对象位置对应的指定位置建立与目标对象对应的模型。

渲染模块404，用于根据位置信息以及纹理信息，对模型进行渲染。

根据位置信息可以确定与该位置信息对应图片信息的纹理信息，采用纹理信息对模型进行渲染，从而得到目标对象的在地图中渲染后的模型。

在一可选实施例中，模型模块403包括：

获取子模块，用于获取图片信息和位置信息的时间戳；

第一确定子模块，用于确定时间戳相同的图片信息和位置信息；

在图片信息和位置信息中，确定时间戳相同的图片信息和位置信息，从而将位置信息与图片信息对应，以确定不同位置采集到的图片。

模型子模块，用于根据图片信息和位置信息建立目标对象对应的模型。

在一可选实施例中，模型子模块包括：

获取单元，用于获取图片信息中的像素坐标；

第一位置单元，用于根据像素坐标基于位置信息计算目标对象的第一位置；

根据特征点在图片信息中的像素坐标以及采集点的位置信息，可以采用三角测量的方法确定目标对象与采集点之间的距离，从而根据采集点的位置信息计算目标对象的第一位置。

模型单元，用于基于第一位置建立目标对象对应的模型。

在一可选实施例中，模型单元包括：

第二位置子单元，用于根据第一位置确定目标对象在预设web地图中对应的第二位置；

目标对象在web地图中的位置与目标对象在真实世界中的位置是对应的，根据计算出的第一位置，可以确定目标对象在web地图中与第一位置对应的第二位置。

模型子单元，用于基于第二位置在web地图中建立目标对象对应的模型。

根据确定的第二位置，可以在web地图的第二位置建立与目标对象对应的模型。

在一可选实施例中，识别模块402包括：

识别子模块，用于通过图像识别算法识别图片信息生成纹理信息。

在一可选实施例中，渲染模块404包括：

第二确定子模块，用于确定所述位置信息对应的图片信息；

渲染子模块，用户根据所述位置信息将所述图片信息的纹理信息渲染至所述模型。

本申请实施例公开了一种地图模型渲染装置，通过获取采集点位置目标对象的图片信息，以及采集点的位置信息，识别图片信息的纹理信息，基于图片信息以及位置信息，根据时间戳对齐方法在地图中建立目标对象模型，根据位置信息以及纹理信息，对模型进行渲染，从而使地图中模型的外表面纹理与实际更贴近，使建筑物的展示效果更加真实，模型更美观。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。

图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

参见图5，电子设备500包括存储器510和处理器520。

处理器520可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器510可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器520或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器510可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(例如DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器510可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等)、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器510上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器520处理时，可以使处理器520执行上文述及的方法中的部分或全部。

此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。

或者，本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质(或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)，当可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)被电子设备(或服务器等)的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。

以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。