(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210531518.2 (22)申请日 2022.05.16 (71)申请人 高德软件 有限公司 地址 102200 北京市昌平区科技园区昌盛 路18号B1座1- 5层 (72)发明人 刘铁军　 (74)专利代理 机构 北京智信四方知识产权代理 有限公司 1 1519 专利代理师 刘真 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 30/164(2022.01) G06V 30/422(2022.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/23(2019.01) (54)发明名称 交通图像识别结果判别方法、 装置、 电子设 备及程序 产品 (57)摘要 本公开实施例公开了一种交通图像识别结 果判别方法、 装置、 电子设备及程序产品， 所述方 法包括： 获取至少两幅交通图像， 对于至少两幅 交通图像进行识别， 得到至少两幅交通图像包含 的交通要素数据组成的交通要素数据集； 对于交 通要素数据集进行加工处理， 得到高精和/或标 精交通要素数据集； 对于高精和/或标精交通要 素数据进行非噪声判别； 对于除非噪声数据外剩 余的高精和/或标精交通要素数据进行噪声判 别， 得到判别结果。 该技术方案能够提高高精和/ 或标精交通要素数据的准确度， 进而避免出现直 接利用采集数据导致的 图像识别误差、 位置解析 误差、 高精地图数据创建错误、 高精地图数据创 建冗余等问题， 从而大大提高高精 地图数据的数 据质量。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 114943854 A 2022.08.26 CN 114943854 A 1.一种交通图像识别结果判别方法， 包括： 获取至少两幅交通图像， 对于所述至少两幅交通图像进行识别， 得到所述至少两幅交 通图像包含的交通要 素数据组成的交通要 素数据集， 其中， 所述交通要 素数据包括： 交通要 素类别、 交通要素内容和交通要素位置； 对于所述交通要素 数据集进行加工处 理， 得到高精和/或标精交通要素 数据集； 对于所述高精和/或标精交通要素数据集中的高精和/或标精交通要素数据进行非噪 声判别， 得到所述高精和/或标精交通要素 数据集中的非噪声数据； 对于所述高精和/或标精交通要素数据集中除所述非噪声数据外剩余的高精和/或标 精交通要素 数据进行噪声判别， 得到交通图像识别结果判别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述对于所述高精和/或标精交通要素数据集中 的高精和/或标精交通要素 数据进行非噪声判别， 包括： 确定所述高精和/或标精交通要素数据集中高精和/或标精交通要素数据之间的匹配 度， 其中， 所述匹配度包括交通要素类别匹配度、 交通要素内容匹配度和交通要 素位置匹配 度； 确定所述高精和/或标精 交通要素数据集中是否存在匹配度高于预设匹配度阈值的高 精和/或标精交通要素 数据； 若存在， 则确定所述匹配度高于预设匹配度阈值的交通要素 数据为非噪声数据。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其中， 所述对于所述高精和/或标精交通要素数据集 中除所述非噪声数据外剩余的高精和/或标精交通要素 数据进行噪声判别， 包括： 确定所述剩余的高精和/或标精交通要素数据是否为交通要素类别识别错误噪声、 交 通要素内容识别错 误噪声、 交通要素位置识别错 误噪声中的一种； 若确定所述剩余的高精和/或标精交通要素数据为交通要素类别识别错误噪声、 交通 要素内容识别错误噪声、 交通要 素位置识别错误噪声中的一种， 则确定所述高精和/或标精 交通要素 数据为噪声数据。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述确定所述剩余的高精和/或标精交通要素数 据是否为交通要素类别识别错 误噪声， 包括： 确定所述高精和/或标精 交通要素数据是否满足交通要素类别与交通要素内容之间的 预设对应关系要求； 确定所述高精和/或标精交通要素 数据是否满足第一附近数据一 致性要求； 若确定所述高精和/或标精交通要素数据不满足所述预设对应关系 要求， 和/或不满足 所述第一附近数据一致性要求， 则确定所述高精和/或标精交通要素数据为交通要素类别 识别错误噪声。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述确定所述高精和/或标精交通要素数据是否 满足第一附近数据一 致性要求， 包括： 确定所述高精和/或标精交通要素数据对应的交通要素数据中， 具有相同类别的数据 所占比例是否高于第一预设比例阈值， 平均采集频率是否高于第一预设频率阈值； 若所述交通要素数据中， 具有相同类别的数据 所占比例低于第一预设比例阈值， 和/或 平均采集频率低于第一预设频率阈值， 则确定所述高精和/或标精交通要素数据不满足第 一一致性要求；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114943854 A 2确定第一预设范围内的高精和/或标精交通要素数据是否存在交通要素内容相同， 但 交通要素类别不同的数据； 若第一预设范围内的高精和/或标精交通要素数据存在交通要素内容相同， 但交通要 素类别不同的数据， 则确定所述高精和/或标精交通要素 数据不满足第二 一致性要求； 若确定所述高精和/或标精交通要素数据不满足所述第一一致性要求和/或第二一致 性要求， 则确定所述高精和/或标精交通要素 数据不满足第一附近数据一 致性要求。 6.根据权利要求3所述的方法， 其中， 确定所述剩余的高精和/或标精交通要素数据是 否为交通要素内容识别错 误噪声， 包括： 确定所述高精和/或标精交通要素 数据是否满足内容 合理性要求； 确定所述高精和/或标精交通要素 数据是否满足第二附近数据一 致性要求； 若确定所述高精和/或标精交通要素数据不满足所述内容合理性要求， 和/或不满足所 述第二附近数据一致性要求， 则确定所述高精和/或标精交通要素数据为交通要素内容识 别错误噪声。 7.根据权利要求6所述的方法， 其中， 所述确定所述高精和/或标精交通要素数据是否 满足第二附近数据一 致性要求， 包括： 确定所述高精和/或标精交通要素数据对应的交通要素数据中， 具有相同内容的数据 所占比例是否高于第二预设比例阈值， 平均采集频率是否高于第二预设频率阈值， 若所述 交通要素数据中， 具有相同类别的数据所占比例低于第二预设比例阈值， 和/或， 平均采集 频率低于第二预设频率阈值， 则确定所述高精和/或标精交通要素数据不满足第二附近数 据一致性要求。 8.根据权利要求3所述的方法， 其中， 确定所述剩余的高精和/或标精交通要素数据是 否为交通要素位置识别错 误噪声， 包括： 确定所述高精和/或标精交通要素 数据是否满足第三附近数据一 致性要求； 若确定所述高精和/或标精交通要素数据不满足所述第三附近数据一致性要求， 则确 定所述高精和/或标精交通要素 数据为交通要素位置识别错 误噪声。 9.根据权利要求8所述的方法， 其中， 所述确定所述高精和/或标精交通要素数据是否 满足第三附近数据一 致性要求， 包括： 对于所述高精和/或标精 交通要素数据对应的交通要素数据根据相互之间的距离进行 聚类， 得到两个或多个聚类分组， 根据聚类分组所包含数据的数量以及不同聚类分组之间 的距离， 确定所述交通要素 数据是否满足第三 一致性要求； 确定第二预设范围内类别相同的高精和/或标精交通要素数据之间的距离， 若所述距 离高于预设距离阈值， 则确定所述交通要素 数据不满足第四一 致性要求； 若确定所述高精和/或标精 交通要素数据不满足所述第 三一致性要求和第四一致性要 求， 则确定所述高精和/或标精交通要素 数据不满足第三附近数据一 致性要求。 10.一种交通图像识别结果判别装置， 包括： 识别模块， 被配置为获取至少两幅交通图像， 对于所述至少两幅交通图像进行识别， 得 到所述至少 两幅交通图像包含的交通要素数据组成的交通要素数据集， 其中， 所述交通要 素数据包括： 交通要素类别、 交通要素内容和交通要素位置； 处理模块， 被配置为对于所述交通要素数据集进行加工处理， 得到高精和/或标精 交通权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114943854 A 3