[發(fā)明專利]信息生成方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711309598.2
• 申請日: 2017-12-11
• 公開（公告）號: CN109902899B
• 公開（公告）日: 2020-03-10
• 發(fā)明（設計）人: 孔繁奪;閆婧;陶揚;胡云艷
• 申請（專利權）人: 百度在線網(wǎng)絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種信息生成方法，包括：

獲取待評估駕駛難度的道路的關聯(lián)信息，所述關聯(lián)信息包括：路況圖像、道路屬性；

基于所述關聯(lián)信息，生成所述道路的通行環(huán)境信息；

將所述道路的通行環(huán)境信息輸入到駕駛難度評估模型，得到所述道路對于自動駕駛汽車的駕駛難度的等級，其中，所述駕駛難度評估模型用于表征通行環(huán)境信息與駕駛難度的等級的對應關系，通行環(huán)境信息中的每一信息項對應駕駛難度評估模型的一個模型參數(shù)，每一個模型參數(shù)的參數(shù)值指示該模型參數(shù)對應的信息項被用于確定駕駛難度的等級時的重要程度。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，通行環(huán)境信息包括以下至少一項：道路中的車輛的平均速度、指示道路的擁堵程度的道路的飽和度、道路中的路口的預設類型的對象的平均數(shù)量、道路中的路口的沖突點的平均數(shù)量、道路中的障礙物的數(shù)量、道路中的道路設施的數(shù)量。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，所述駕駛難度評估模型通過以下步驟得到：

創(chuàng)建用于生成駕駛難度評估模型的神經(jīng)網(wǎng)絡，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)包括：權重參數(shù)，每一個權重參數(shù)對應通行環(huán)境信息中的一個信息項，每一個權重參數(shù)的參數(shù)值指示對應于該權重參數(shù)的信息項被用于確定駕駛難度的等級時的重要程度；

獲取多個訓練樣本和每一個訓練樣本的標注信息，其中，訓練樣本包括：一條道路的通行環(huán)境信息，所述訓練樣本的標注信息包括：經(jīng)標注的所述道路的駕駛難度的等級；

以有監(jiān)督學習方式利用多個訓練樣本和每一個訓練樣本的標注信息對所述神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練；

將訓練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡確定為所述駕駛難度評估模型。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，所述以有監(jiān)督學習方式利用多個訓練樣本和每一個訓練樣本的標注信息對所述神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練包括：

對于多個訓練樣本中的每個訓練樣本，執(zhí)行以下訓練操作：將該訓練樣本輸入到所述神經(jīng)網(wǎng)絡，得到預測出的駕駛難度的等級；確定預測出的駕駛難度的等級與該訓練樣本的標注信息中的駕駛難度的等級的差異程度，以及基于所述差異程度，計算出梯度信息，所述梯度信息指示所述神經(jīng)網(wǎng)絡的當前的各個權重參數(shù)的參數(shù)值與所述差異程度的關聯(lián)度；基于所述梯度信息，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡的權重參數(shù)的參數(shù)值進行調整。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，道路屬性包括：所述道路的長度；以及

基于所述關聯(lián)信息，生成所述道路的通行環(huán)境信息包括：

從獲取到的路況圖像中查找出對應的采集位置在所述道路的起點或終點的路況圖像，其中，一個路況圖像對應的采集位置為采集到所述路況圖像的攝像頭的位置；

基于確定出的圖像，確定出行駛過所述道路的車輛；

對于確定出的每一個行駛過所述道路的車輛，計算出確定出的圖像中該車輛的位置位于所述道路的起點的路況圖像的采集時間和該車輛的位置位于所述道路的終點的路況圖像的采集時間之間的時間差，將所述道路的長度除以所述時間差，得到該車輛的速度；

計算出確定出的行駛過所述道路的車輛的速度的平均值，將所述平均值作為所述道路中的車輛的平均速度。

6.根據(jù)權利要求4所述的方法，道路屬性包括：所述道路的類型、所述道路的車道數(shù)量、所述道路的車道寬度；以及

基于所述關聯(lián)信息，生成所述道路的通行環(huán)境信息包括：

基于獲取到的路況圖像中的對應的采集位置在所述道路的起點和終點的路況圖像，確定預設時長內行駛過所述道路的車輛，其中，一個路況圖像對應的采集位置為采集到所述路況圖像的攝像頭的位置；

基于預設時長內行駛過所述道路的車輛的數(shù)量和所述預設時長，計算出單位時間行駛過所述道路的車輛的數(shù)量；

基于所述道路屬性，計算出所述道路的最大通行量，所述最大通行量為單位時間行駛過所述道路的車輛的最大數(shù)量；

將所述單位時間行駛過所述道路的車輛的數(shù)量除以所述最大通行量，得到所述道路的飽和度。