[發(fā)明專利]用于生成預(yù)測模型的方法和裝置

有效

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• 申請日: 2020-02-17
• 公開（公告）號: CN111340880B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣旻悅;譚嘯;孫昊;文石磊;章宏武;丁二銳
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204
• 代理人: 王達(dá)佐;馬曉亞

本公開的實施例公開了用于生成預(yù)測模型的方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取樣本集，樣本包括利用攝像裝置拍攝的樣本圖像和樣本結(jié)果，樣本結(jié)果表征樣本圖像中的車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角，車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向為車輛的實際位置與攝像裝置的實際位置之間的連線所在的方向；從樣本集中選取樣本，執(zhí)行如下的訓(xùn)練步驟：將選取的樣本中的樣本圖像輸入至初始模型，得到樣本圖像對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果；根據(jù)得到的預(yù)測結(jié)果與選取的樣本中的樣本結(jié)果，確定損失函數(shù)的值；響應(yīng)于根據(jù)損失函數(shù)的值確定初始模型訓(xùn)練完成，將初始模型確定為預(yù)測模型。該實施方式實現(xiàn)了對預(yù)測模型的訓(xùn)練，從而可以利用預(yù)測模型確定車輛的行駛方向。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開的實施例涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及用于生成預(yù)測模型的方法和裝置。

背景技術(shù)

無人車，也稱為無人駕駛汽車、智能汽車、輪式移動機器人等。目前，無人車主要依靠車內(nèi)的以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛儀(如車載傳感系統(tǒng)等)來感知無人車的周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、障礙物等信息，控制無人車的轉(zhuǎn)向和速度等，從而使無人車能夠在道路上行駛。如何保證無人車行駛的安全性和可靠性是無人車研究領(lǐng)域的主要研究方向之一。

在無人車的行駛過程中，道路上通常還會有其他許多行駛中的車輛。因此，如果可以準(zhǔn)確地判斷周圍其他車輛的行駛方向，無人車就可以更好地規(guī)劃自身的行駛路線，以保證無人車的安全行駛。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的實施例提出了用于生成預(yù)測模型的方法和裝置。

第一方面，本公開的實施例提供了一種用于生成預(yù)測模型的方法，該方法包括：獲取樣本集，其中，樣本集中的樣本包括利用攝像裝置拍攝的樣本圖像和樣本圖像對應(yīng)的樣本結(jié)果，其中，樣本結(jié)果用于表征樣本圖像中的車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角，車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向為車輛的實際位置與攝像裝置的實際位置之間的連線所在的方向；從樣本集中選取樣本，以及執(zhí)行如下的訓(xùn)練步驟：將選取的樣本中的樣本圖像輸入至初始模型，得到樣本圖像對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果；根據(jù)得到的預(yù)測結(jié)果與選取的樣本中的樣本結(jié)果，確定損失函數(shù)的值；響應(yīng)于根據(jù)損失函數(shù)的值確定初始模型訓(xùn)練完成，將初始模型確定為預(yù)測模型。

在一些實施例中，上述訓(xùn)練步驟還包括：響應(yīng)于根據(jù)損失函數(shù)的值確定初始模型未訓(xùn)練完成，調(diào)整初始模型的參數(shù)，以及從樣本集中重新選取樣本，使用調(diào)整后的初始模型作為初始模型，繼續(xù)執(zhí)行上述訓(xùn)練步驟。

在一些實施例中，樣本結(jié)果包括角度區(qū)間標(biāo)識和相對角度，其中，角度區(qū)間標(biāo)識用于指示車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角所在的角度區(qū)間，相對角度用于表征車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角在其所在的角度區(qū)間中的位置，其中，角度區(qū)間通過以預(yù)設(shè)角度單位對全向角度劃分得到。

在一些實施例中，相對角度用于表征車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角與其所在的角度區(qū)間的半角之間的差值。

在一些實施例中，樣本結(jié)果包括車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角對應(yīng)的正弦值和/或余弦值。

在一些實施例中，根據(jù)得到的預(yù)測結(jié)果與選取的樣本中的樣本結(jié)果，確定損失函數(shù)的值，包括：根據(jù)得到的預(yù)測結(jié)果中的正弦值和對應(yīng)的樣本結(jié)果中的正弦值，利用L1損失函數(shù)得到第一損失值；根據(jù)得到的預(yù)測結(jié)果中的余弦值和對應(yīng)的樣本結(jié)果中的余弦值，利用L1損失函數(shù)得到第二損失值；確定第一損失值對應(yīng)的權(quán)重，其中，第一損失值對應(yīng)的權(quán)重反比于正弦函數(shù)在得到的預(yù)測結(jié)果所表征的樣本圖像中的車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角處的導(dǎo)數(shù)；確定第二損失值對應(yīng)的權(quán)重，其中，第二損失值對應(yīng)的權(quán)重反比于余弦函數(shù)在得到的預(yù)測結(jié)果所表征的樣本圖像中的車輛對應(yīng)的目標(biāo)方向與車輛的行駛方向之間的夾角處的導(dǎo)數(shù)；根據(jù)第一損失值和第二損失值的加權(quán)和，確定損失函數(shù)的值。