2.高精地图关键技术
2.1 道路元素图像处理
高精度地图的制作需要运用图像处理技术将道路上的各种道路元素进行识别，并以此进行语义标注，如车道线检测、
众包图像数据采集等；道路元素包括：交通标志牌、红绿灯、车道线和隔离带等；在进行识别前，由于光线、雨水、
车速等环境影响，可能引入噪声或使图像失真，因此，首先需要对图像进行降噪和增强等提高图像质量的预处理，然
后利用这些道路元素的颜色、位置和大小等先验知识提取其特征，再基于这些特征进行识别并进行分类，完成语义标
注；
图像采集：通过摄像机等工具采集真实道路环境下的图像，形成数据集；
图像预处理：对数据集中的图像进行扩充，同时对图像进行标注工作，便于后期进行深度学习训练模型使用；
图像分割：将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的过程；
边缘检测：找出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合；
图像细化：将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度的过程；通过减少图像像素数来达到压缩图像的目
的；
特征提取：将数据集中的每一幅图像输入到深度学习模型中，在特定的卷积层中提取图像的深度学习特征，便
于图像识别工作；
特征参数计算：参数计算对卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)至关重要，不同的步长、填充
方式、卷积核大小、池化层策略等都决定最终输出模型与参数、计算复杂度等；
图像识别：将任意一幅待识别的图像输入到深度学习训练模型中，提取样本的深度学习特征并对图像进行识
别，判断该图像中的物体属于哪个类别并显示识别物体的准确率；
当前主流方式采用基于深度学习的图像识别算法进行车道线、地面标志线和交通标牌的识别工作，常见的算法如下：
