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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种高精度矢量地图的自动生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116452852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310267553.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高精度矢量地图的自动生成方法是由罗玉涛;单勇设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度矢量地图的自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高精度矢量地图的自动生成方法，主要根据激光点云强度、几何结构特征提取车道标线，通过地面滤波分割地面、非地面点云；采用分块格栅化将三维点云转换为二维投影图像；采用图像滤波、边缘提取算子、动态自适应阈值分割、形态学分析等处理提取道路标线像素，基于点云图像映射关系提取标线点云；采用基于知识模板库的点云轮廓匹配法进行标线分类。基于深度学习卷积神经网络对道路图像进行交通标志牌检测分类，通过图像点云融合建立点云感兴趣区域；采用聚类筛选候选点云、基于主成分分析进行局部投影、基于知识模板库的点云匹配提取交通标志；最后基于GPS数据进行校准、参数拟合、矢量化、数据关联，完成高精度矢量地图的构建。

本发明授权一种高精度矢量地图的自动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种高精度矢量地图的自动生成方法，其特征在于，包括： 对原始道路激光点云数据进行处理，分离得到地面点云及非地面点云，然后对地面点云进行拟合得到地面； 对地面点云进行分块格栅化处理，建立像素点与点云索引映射关系并保存，依据每块格栅内的点云强度、地面点云的高程图像及非地面点云的密度图像计算像素灰度值，转换为二维投影图像； 根据二维投影图像提取车道标线像素点，反投影至点云空间分割得到车道标线点云，具体为： 对于二维投影图像进行中值滤波去除椒盐噪声；使用canny算子进行边缘检测生成地面强度梯度图像；然后基于最大熵阈值分割生成密度和高程二值图像，再与地面强度梯度图联合提取路面像素点，然后基于动态自适应阈值分割和形态学腐蚀膨胀精细提取车道标线像素点； 基于连通分量进行优化分析，然后进行标记； 根据像素与点云索引映射关系，反投影至点云空间提取车道标线点云； 对车道标线点云进行分类： 获取道路图像数据，利用交通标志检测与分类神经网络提取道路图像数据中的交通标识牌； 将非地面点云、相机及雷达标定参数文件及交通标志牌进行融合，建立感兴趣点云区域； 对感兴趣点云区域进行处理提取候选交通标志点云，并建立局部投影系，并将候选交通标志点云投影至二维投影平面，生成灰度图像，具体为： 根据包围盒和类别信息，计算该标志的中心像素坐标u,v，在中心像素的基础上增加缓冲区以建立点云感兴趣区域，然后对感兴趣点云空间进行聚类分析，并利用强度滤波精细提取候选交通标志点云；根据聚类得到的候选交通标志点云，采用主成分分析得到的法向量作为Z轴，竖直方向为X轴，垂直ZOX面的方向作为第三轴，以该候选点云块质心c为原点建立局部投影系c-xyz，并将感兴趣区内的候选标志点云投影至二维平面，生成灰度图像； 根据生成的灰度图像，基于模板知识库的图像匹配方法提取交通标志的三维中心位置； 根据GPS高精度定位数据以及点云三维坐标进行数据校准，然后将校准后的车道标线点云进行多项式参数拟合，将其矢量化；然后根据提取的交通标志的中心位置和类别信息进行数据关联后导出用于自动驾驶的高精度矢量地图。

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