[發(fā)明專利]確定地圖上新道路的系統(tǒng)和方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201780097530.4
• 申請日: 2017-12-06
• 公開（公告）號: CN111465936A
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設計）人: 李夢溪;邵蔚;宋婷婷;鄭茂宗;許鵬飛;安凱強
• 申請（專利權(quán)）人: 北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F16/29;G06F16/9537;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/32
• 代理公司: 成都七星天知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51253
• 代理人: 楊永梅

1.一種用于確定地圖上的新道路的系統(tǒng)，包括：

至少一個存儲介質(zhì)用于存儲一組指令；以及

至少一個處理器，其被配置為與所述至少一個存儲介質(zhì)通信，其中當執(zhí)行所述一組指令時，所述至少一個處理器用于：

獲取區(qū)域的第一路網(wǎng)圖像，所述第一路網(wǎng)圖像包括第一道路；

基于所述區(qū)域的地圖，通過訓練后的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)模型，確定所述區(qū)域的第二路網(wǎng)圖像，所述第二路網(wǎng)圖像包括在所述第一路網(wǎng)圖像中不存在的第二道路；

通過拼接所述第一路網(wǎng)圖像和所述第二路網(wǎng)圖像確定所述區(qū)域的第三路網(wǎng)圖像，所述第三路網(wǎng)圖像包括所述第一路網(wǎng)圖像和所述第二路網(wǎng)圖像的信息；以及

通過至少一個卷積層，處理所述第三路網(wǎng)，確定所述區(qū)域的第四路網(wǎng)圖像，所述第四路網(wǎng)包括所述第二道路。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述至少一個處理器還用于：

將所述第一路網(wǎng)圖像中的所述第一道路從第一寬度改為第二寬度，其中所述第二路網(wǎng)圖像中的所述第一道路和所述第二道路都具有所述第二寬度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，獲取所述訓練后的DCNN模型，所述至少一個處理器：

獲取初始DCNN模型；

獲取至少兩個地圖和與所述至少兩個地圖相關(guān)的至少兩個路網(wǎng)圖像；

基于所述至少兩個地圖和所述至少兩個路網(wǎng)，訓練所述初始DCNN模型；以及

基于所述初始DCNN模型和損失函數(shù)，確定所述訓練后的DCNN模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述至少一個卷積層是所述訓練后的DCNN模型的一部分。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述訓練后的DCNN模型包括一對或以上卷積層和池化層、至少一個空洞卷積層、一個或以上反卷積層、一個或以上跳躍層。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述訓練后的DCNN模型包括：

一個或以上空洞卷積層，其被配置用于將特征圖像的分辨率從第一值提高到第二值；以及

一個或以上跳躍層，其被配置用于將兩個特征圖像合并為組合特征圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，將所述兩個特征圖像合并為所述組合特征圖像，所述第一跳躍層被配置為：

將所述兩個特征圖像，逐個元素地合并到所述組合特征圖像中。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述組合特征圖像包括所述兩個特征圖像的特征。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第二路網(wǎng)圖像的尺寸與所述第一路網(wǎng)圖像的尺寸相同。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，通過拼接所述第一路網(wǎng)圖像和所述第二路網(wǎng)圖像確定所述第三路網(wǎng)圖像，所述至少一個處理器用于：

通過將所述第一路網(wǎng)圖像和所述第二路網(wǎng)圖像輸入所述訓練后的DCNN模型的級聯(lián)層確定所述第三路網(wǎng)圖像。

11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述至少一個處理器還用于：

基于所述第四路網(wǎng)圖像，確定每條第二道路的兩個端點；以及

根據(jù)霍夫變換確定所述兩個端點的坐標。