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龙图腾网获悉北京车网科技发展有限公司申请的专利一种路侧设备的地图要素数据处理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：CN117058633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202311058294.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种路侧设备的地图要素数据处理方法是由高凤飞;王艳;雷宇;时慧;宋娟;孙宁设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路侧设备的地图要素数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种路侧设备的地图要素数据处理方法，所述方法包括：路侧设备进行道路静态目标识别和目标属性识别并根据识别结果更新静态目标跟踪序列集合；并进行路面状况目标识别并根据识别结果更新路面目标跟踪序列集合；并对所有道路静态目标是否发生状态变化进行识别；并根据变化目标序列更新矢量地图中的对应地图要素；并根据更新要素序列进行本地数据发布；并根据更新要素序列和全景点云进行云平台同步；并根据矢量地图进行道路事件识别并对事件列表进行本地发布；并根据路面目标跟踪序列集合和矢量地图进行路面事件识别并对事件列表进行本地发布和云平台同步。本发明能提高路侧地图更新时效性和车路协同的个性化水平并降低云平台压力。

本发明授权一种路侧设备的地图要素数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种路侧设备的地图要素数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 第一路侧设备预先接收第一云平台下发的路侧设备监控范围矢量地图作为对应的第一矢量地图并保存；并在任意时刻接收所有视觉感知设备上发的第一图像组成对应的第一图像序列，并接收所有雷达感知设备上发的第一点云组成对应的第一点云序列；并根据最新的所述第一图像序列进行路侧全景图拼接生成对应的第一全景图；并根据最新的所述第一点云序列进行路侧全景点云融合生成对应的第一全景点云； 根据所述第一全景图进行道路静态目标识别和目标属性识别并根据识别结果更新静态目标跟踪序列集合；并根据所述第一全景图进行路面状况目标识别并根据识别结果更新路面目标跟踪序列集合； 根据所述静态目标跟踪序列集合对所有道路静态目标是否发生状态变化进行识别生成对应的第一变化目标序列；并根据所述第一变化目标序列对所述第一矢量地图中对应的地图要素进行更新生成对应的第一更新要素序列；并根据所述第一更新要素序列进行本地数据发布；并根据所述第一更新要素序列和所述第一全景点云进行云平台数据同步； 根据所述第一矢量地图进行道路事件识别生成对应的第一事件列表，并根据所述第一事件列表进行本地数据发布；并根据所述路面目标跟踪序列集合和所述第一矢量地图进行路面事件识别生成对应的第二事件列表，并根据所述第二事件列表进行本地数据发布和云平台数据同步； 其中，所述静态目标跟踪序列集合包括多个第一目标跟踪序列；所述第一目标跟踪序列包括第一目标编号、第一目标类型和多个第一目标跟踪数据；所述第一目标类型包括路口、道路、道路边界、车道、车道标线、杆状物、交通标牌、箭头、掉头区、停止线、信号灯、人行横道、路口内禁行区域、安全岛、左转待转区、导流区和障碍物；所述第一目标跟踪数据包括第一目标坐标、第一目标几何参数、第一目标属性集和第一时间戳； 所述根据所述第一全景图进行道路静态目标识别和目标属性识别并根据识别结果更新静态目标跟踪序列集合，具体包括： 对所述第一全景图进行道路静态目标识别与分类处理得到对应的多个第一目标识别框；并将所述第一全景图上各个所述第一目标识别框覆盖的图像区域提取出来作为对应的第一目标图像；并将所述第一全景图对应的时间信息作为对应的第一时间戳；所述第一目标识别框包括第一识别框中心点坐标、第一识别框几何尺寸和第一识别框目标类型；所述第一识别框目标类型包括路口、道路、道路边界、车道、车道标线、杆状物、交通标牌、箭头、掉头区、停止线、信号灯、人行横道、路口内禁行区域、安全岛、左转待转区、导流区和障碍物； 并基于预设的全景图相机内外参对各个所述第一目标识别框的所述第一识别框中心点坐标做一次从像素坐标系到世界坐标系的坐标信息转换；并基于预设的全景图相机内外参对各个所述第一目标识别框的所述第一识别框几何尺寸做一次从图像尺寸到真实尺寸的尺寸信息转换； 对各个所述第一目标识别框进行遍历；并在遍历时，将当前遍历的所述第一目标识别框作为对应的当前识别框；并将所述静态目标跟踪序列集合中所述第一目标类型与所述当前识别框的所述第一识别框目标类型匹配的所述第一目标跟踪序列记为对应的第一预选序列；并对各个所述第一预选序列中最后一个所述第一目标跟踪数据的所述第一目标坐标与所述当前识别框的所述第一识别框中心点坐标之间的直线距离进行计算得到对应的第一直线距离，并将其中距离最短的作为对应的最短直线距离；并对所述最短直线距离是否超过预设的第一最短距离阈值进行识别；若未超过，则将所述最短直线距离对应的所述第一预选序列作为对应的第一匹配序列；若已超过，则在所述静态目标跟踪序列集合中新增一个所述第一目标跟踪序列作为对应的所述第一匹配序列、并为所述第一匹配序列分配一个唯一编号作为所述第一匹配序列的所述第一目标编号、并将所述当前识别框的所述第一识别框目标类型作为所述第一匹配序列的所述第一目标类型；并在得到所述第一匹配序列之后，将所述当前识别框对应的所述第一识别框中心点坐标、所述第一识别框几何尺寸和所述第一时间戳作为对应的所述第一目标坐标、所述第一目标几何参数和所述第一时间戳；并根据所述当前识别框对应的所述第一目标图像进行静态目标属性提取处理得到对应的所述第一目标属性集；并由得到的所述第一目标坐标、所述第一目标几何参数、所述第一目标属性集和所述第一时间戳组成一个对应的所述第一目标跟踪数据向所述第一匹配序列中添加； 对所述静态目标跟踪序列集合在本次处理过程中是否有新增的所述第一目标跟踪序列进行确认；若是，则将本次新增的各个所述第一目标跟踪序列作为对应的第一新增序列；并对所有所述第一新增序列进行遍历；并在遍历时，将当前遍历的所述第一新增序列作为对应的当前新增序列，并将所述当前新增序列的所述第一目标类型作为对应的当前目标类型；并在所述当前目标类型为预设的多类可移动目标类型中的一类时，将所述静态目标跟踪序列集合中所述第一目标类型与所述当前目标类型匹配且不为所述当前新增序列的其他所述第一目标跟踪序列记为对应的预选同类序列；并在所述预选同类序列的数量不为0时，将各个所述预选同类序列的最后一个所述第一目标跟踪数据记为对应的预选目标数据，并将所述当前新增序列的第一个所述第一目标跟踪数据作为对应的当前目标数据；并对各个所述预选目标数据与所述当前目标数据的所述第一目标几何参数中的每个几何项数值进行差分比例计算得到对应的第一几何项差分比例集合；并对各个所述预选目标数据与所述当前目标数据的所述第一目标属性集中的每个属性项进行属性数值化转换并基于数值化属性进行差分计算得到对应的第一属性项差分数值集合；并将所述第一几何项差分比例集合的各个第一几何项差分比例都未超过预设的差分比例阈值且所述第一属性项差分数值集合的各个第一属性项差分数值均为0的所述预选目标数据记为对应的匹配目标数据；若所述匹配目标数据的数量为1，则将所述当前目标数据添加到所述匹配目标数据对应的所述第一目标跟踪序列中，并将所述当前新增序列从所述静态目标跟踪序列集合中删除；若所述匹配目标数据的数量大于1，则对各个所述匹配目标数据对应的所述第一几何项差分比例集合的所有所述第一几何项差分比例进行均值计算得到对应的第一均值比例，并将其中最小的所述第一均值比例对应的所述匹配目标数据作为对应的最终匹配目标数据，并将所述当前目标数据添加到所述最终匹配目标数据对应的所述第一目标跟踪序列中，并将所述当前新增序列从所述静态目标跟踪序列集合中删除；其中，所述多类可移动目标类型包括杆状物、交通标牌、信号灯、安全岛和障碍物；所述第一几何项差分比例集合包括多个所述第一几何项差分比例，第一几何项差分比例＝|当前目标数据的几何项数值-预选目标数据的几何项数值|预选目标数据的几何项数值；所述第一属性项差分数值集合包括多个所述第一属性项差分数值，第一属性项差分数值＝当前目标数据的属性项数值-预选目标数据的属性项数值。

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