[發(fā)明專利]一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910429970.6
• 申請(qǐng)日: 2019-05-22
• 公開（公告）號(hào): CN110197215A
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊慶雄
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市牧月科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/08;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 佛山市禾才知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44379
• 代理人: 單蘊(yùn)倩;梁永健

1.一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：包括自動(dòng)預(yù)測(cè)地面點(diǎn)類別的策略和弱監(jiān)督全局注意力驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，利用深度CNN從原始數(shù)據(jù)中提取出地面感知關(guān)系和深層特征以及兩種注意力機(jī)制融合點(diǎn)云特征，使用弱監(jiān)督方式和約束地面與目標(biāo)物的聯(lián)合損失函數(shù)作為監(jiān)督。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：

所述自動(dòng)預(yù)測(cè)地面點(diǎn)類別策略的步驟如下：

步驟A1：使用掃描傳感器采集地面數(shù)據(jù)；

步驟A2：根據(jù)采集到的地面數(shù)據(jù)的特征，將點(diǎn)云分成沿車輛行駛方向的多個(gè)部分，并進(jìn)行提取；

步驟A3：提取包括以下步驟：

步驟a31：將車輛行駛場(chǎng)景劃分成多個(gè)場(chǎng)景塊，在劃分的場(chǎng)景塊中，對(duì)點(diǎn)云段內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)依據(jù)高度進(jìn)行排序，找到一組具有最低高度值的點(diǎn)作為平面估計(jì)的初始化平面；

步驟a32：對(duì)點(diǎn)云段中的每一個(gè)點(diǎn)采用平面模型進(jìn)行計(jì)算得到點(diǎn)到平面投影的距離；

步驟a33：設(shè)定閾值，通過所設(shè)定的閾值確定哪些點(diǎn)屬于地平面；

步驟A4：重復(fù)步驟A3，得到每個(gè)劃分的點(diǎn)云段的地面平面分割。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：

所述注意力機(jī)制包括粗粒度注意力機(jī)制，所述粗粒度注意力機(jī)制包括利用PointNet提取點(diǎn)到平面距離的地面感知關(guān)系，利用T-net和MLP架構(gòu)提取地面特征，并使用PointNet的與訓(xùn)練模型初始化粗粒度注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：

所述注意力機(jī)制還包括細(xì)粒度注意力機(jī)制，所述細(xì)粒度注意力機(jī)制包括根據(jù)地面和物體的距離信息計(jì)算地面感知關(guān)系的半全局信息作為輸入點(diǎn)云的附加特征，其中包括計(jì)算點(diǎn)到平面的連接點(diǎn)的距離信息，作為輸入點(diǎn)云特征圖中的所有位置特征的加權(quán)和。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：

所述細(xì)粒度注意力機(jī)制包括半全局模塊，所述半全局模塊包括使用3D語義分割網(wǎng)絡(luò)捕捉點(diǎn)云的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，使用深度CNN提取包含距離信息的點(diǎn)云特征，在所述半全局模塊中，將non-ground feat和ground feat作為輸入。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：

使用弱監(jiān)督方式和約束地面與目標(biāo)物的聯(lián)合損失函數(shù)作為監(jiān)督包括：

得到最大化非地面物體被劃分為地面等級(jí)的概率的損失函數(shù)，將非地面物體分成地面類別的概率最小化，損失函數(shù)如下：

其中：P_ig表示第i類實(shí)際被預(yù)測(cè)成地面g這一類的概率，y_ig表示真實(shí)的第i類是地面g的概率，一共有N個(gè)樣本。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種自主駕駛的地面感知點(diǎn)云語義分割方法，其特征在于：

使用弱監(jiān)督方式和約束地面與目標(biāo)物的聯(lián)合損失函數(shù)作為監(jiān)督還包括：

定義使預(yù)測(cè)為地面的點(diǎn)與實(shí)際地面平面之間的距離最小化的損失項(xiàng)，確保被預(yù)測(cè)為地面的點(diǎn)位于地面上，包括最小化目標(biāo)值與預(yù)測(cè)值之間的距離，具體公式如下：

其中：

Y_ig表示真實(shí)第i類物體與地面類別g的距離，P_ig表示網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的第i類物體與地面g的概率，一共有N個(gè)樣本。