[發(fā)明專(zhuān)利]用于使用變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)特征空間衰減的方法和裝置有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201911044648.8 | 申請(qǐng)日: | 2019-10-30 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111198560B | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-06-02 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | A·維斯瓦納坦 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 赫爾環(huán)球有限公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G05D1/02 | 分類(lèi)號(hào): | G05D1/02;G01C21/34 |
| 代理公司: | 北京市中咨律師事務(wù)所 11247 | 代理人: | 李永敏;楊曉光 |
| 地址: | 荷蘭埃*** | 國(guó)省代碼: | 暫無(wú)信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用于 使用 編碼器 網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè) 特征 空間 衰減 方法 裝置 | ||
提供了用于使用變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)特征空間衰減的裝置、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。方法可包括:接收路段的第一圖像,該第一圖像包括沿路段設(shè)置的特征;對(duì)第一圖像的特征應(yīng)用損失函數(shù);生成修改圖像,其中,修改圖像包括特征的風(fēng)化迭代;使用該圖像和修改圖像之間的插值生成具有特征的部分風(fēng)化迭代的預(yù)測(cè)圖像;接收用戶(hù)圖像,其中,用戶(hù)圖像從沿路段行駛的車(chē)輛接收;將用戶(hù)圖像中的特征與預(yù)測(cè)圖像中的特征的部分風(fēng)化迭代相關(guān)聯(lián);以及將用戶(hù)圖像中的特征建立為沿路段設(shè)置的特征。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明的示例實(shí)施例通常涉及諸如自主車(chē)輛的車(chē)輛的感知系統(tǒng),尤其涉及一種檢測(cè)環(huán)境中與車(chē)輛的自主控制有關(guān)的特征的感知系統(tǒng),并且更具體地涉及一種重新訓(xùn)練自主車(chē)輛或部分自主車(chē)輛的感知模塊以在不同條件下檢測(cè)相同特征空間的自動(dòng)化方法。
背景技術(shù)
道路幾何建模對(duì)于環(huán)境中的三維(3D)地圖創(chuàng)建和3D地形識(shí)別以及特征和障礙物檢測(cè)非常有用,它們中的每一種都可以促進(jìn)沿指定路徑的自主車(chē)輛導(dǎo)航。用于道路幾何形狀和對(duì)象或特征檢測(cè)的3D建模的傳統(tǒng)方法需要大量資源,通常需要大量的人工測(cè)量和計(jì)算。因此,這種方法既費(fèi)時(shí)又費(fèi)錢(qián)。使這個(gè)問(wèn)題惡化的事實(shí)是,許多現(xiàn)代應(yīng)用程序(例如3D地圖,地形識(shí)別等)需要分析大量數(shù)據(jù),因此,在沒(méi)有更快或更便宜的技術(shù)的情況下是不實(shí)用的。
當(dāng)前的一些方法依賴(lài)于來(lái)自圖像數(shù)據(jù)的特征檢測(cè)來(lái)執(zhí)行道路地形檢測(cè),但是這些方法存在缺陷。例如,存在設(shè)計(jì)用于車(chē)輛周?chē)牡匦魏吞卣鳈z測(cè)的一些系統(tǒng),但是它們可能不可靠。此外,特征檢測(cè)的可靠性可能是未知的,使得錯(cuò)誤的特征檢測(cè)或缺乏特征檢測(cè)可能不利地影響自主或半自主駕駛。高估特征檢測(cè)的準(zhǔn)確性可能會(huì)導(dǎo)致準(zhǔn)確性問(wèn)題,因?yàn)楫?dāng)對(duì)象位置實(shí)際上不準(zhǔn)確時(shí),它們可能錯(cuò)誤地被解釋為準(zhǔn)確,而低估準(zhǔn)確性可能會(huì)由于過(guò)分謹(jǐn)慎的行為而導(dǎo)致效率低下。此外,特征可能隨時(shí)間改變,并且自主車(chē)輛需要能夠在衰減狀態(tài)變化的情況下正確地檢測(cè)和解釋特征。
發(fā)明內(nèi)容
因此,提供了一種方法,裝置和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,用于訓(xùn)練系統(tǒng)使用變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)來(lái)投影特征衰減,以發(fā)現(xiàn)特征衰減所跨越的潛在空間。網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)隱式變換,從而允許從單個(gè)新圖像對(duì)特征空間衰減插值。
本文描述的實(shí)施例可以提供一種用于促進(jìn)車(chē)輛的自主或半自主控制的裝置,該裝置包括至少一個(gè)非暫時(shí)性存儲(chǔ)器,該非暫時(shí)性存儲(chǔ)器包括存儲(chǔ)在其上的計(jì)算機(jī)程序代碼指令。程序代碼指令可以被配置為在被執(zhí)行時(shí)使裝置至少:接收路段的第一圖像,該第一圖像包括沿路段設(shè)置的特征;對(duì)第一圖像的特征應(yīng)用損失函數(shù);生成修改圖像,其中,修改圖像包括特征的風(fēng)化迭代;使用圖像和修改圖像之間的插值生成具有特征的部分風(fēng)化迭代的預(yù)測(cè)圖像;接收用戶(hù)圖像,其中,可以從沿路段行駛的車(chē)輛接收用戶(hù)圖像;將用戶(hù)圖像中的特征與預(yù)測(cè)圖像中的特征的部分風(fēng)化迭代相關(guān)聯(lián);將用戶(hù)圖像中的特征建立為沿路段設(shè)置的特征;以及響應(yīng)于用戶(hù)圖像中的特征被建立為沿路段設(shè)置的特征,至少部分地基于用戶(hù)圖像中的特征來(lái)促進(jìn)車(chē)輛的自主控制。
損失函數(shù)可以包括負(fù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)。可以使示例實(shí)施例的裝置:接收包括樣本路段的多個(gè)訓(xùn)練圖像和在其上的至少一個(gè)樣本特征的訓(xùn)練數(shù)據(jù),其中,所述多個(gè)訓(xùn)練圖像在時(shí)間上間隔開(kāi)預(yù)定量的時(shí)間;以及其中,生成包括特征的風(fēng)化迭代的修改圖像包括:至少部分地基于從訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的信息來(lái)生成修改圖像。可以可選地使該裝置:接收路段的新圖像,該新圖像包括沿路段設(shè)置的特征,其中,新圖像在第一圖像之后的至少預(yù)定時(shí)間段接收;將新圖像的特征與預(yù)測(cè)圖像中的特征的部分風(fēng)化迭代相關(guān)聯(lián);并基于新圖像的特征與預(yù)測(cè)圖像中的特征的部分風(fēng)化迭代之間的差異來(lái)修改損失函數(shù)。
第一特征可以是車(chē)道線,其中,使裝置響應(yīng)于用戶(hù)圖像中的特征被建立為沿路段設(shè)置的特征而至少部分地基于用戶(hù)圖像中的特征來(lái)促進(jìn)車(chē)輛的自主控制包括:使裝置在路段的由車(chē)道線所界定的車(chē)道內(nèi)提供車(chē)輛的自主控制。使該裝置接收路段的第一圖像可包括:使該裝置接收路段的第一圖像,并使用感知模塊來(lái)處理該第一圖像以識(shí)別沿該路段設(shè)置的特征。第一圖像可以從沿路段行駛的自主車(chē)輛的傳感器接收。
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