[發明專利]軌跡預測模型生成方法、裝置、可讀存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 202010467478.0
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111626219B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 范坤;陳邁越
• 申請（專利權）人: 深圳地平線機器人科技有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V20/56;G06V10/82;G06N3/0464;G06T7/20
• 代理公司: 北京思源智匯知識產權代理有限公司 11657
• 代理人: 毛麗琴

1.一種軌跡預測模型生成方法，包括：

獲取樣本圖像序列，以及獲取對所述樣本圖像序列中的目標可移動物體預先標注的移動軌跡信息；

確定所述目標可移動物體在所述樣本圖像序列中的狀態信息，所述狀態信息包括以下至少一種數據：所述目標可移動物體的移動速度、所述目標可移動物體周圍的可移動物體的數量；

基于所述狀態信息，生成所述樣本圖像序列對應的損失權重；

將所述樣本圖像序列作為預設的初始模型的輸入，得到預測軌跡信息；

根據所述預測軌跡信息及所述預先標注的移動軌跡信息，確定損失函數；

利用所述損失權重對所述損失函數進行加權，得到損失值；

根據所述損失值對所述初始模型進行訓練，得到軌跡預測模型；

所述根據所述預測軌跡信息及所述預先標注的移動軌跡信息，確定損失函數，包括：

確定所述預測軌跡信息指示的位置與所述預先標注的移動軌跡信息指示的位置之間的距離；

基于所述距離，確定損失函數；

所述根據所述損失值對所述初始模型進行訓練，得到軌跡預測模型，包括：

根據所述損失值，調整所述初始模型的參數，當所述初始模型滿足預設條件時，確定調整參數后的初始模型為軌跡預測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述移動速度基于如下步驟確定：

確定所述目標可移動物體在所述樣本圖像序列中的第一樣本圖像和第二樣本圖像的位置之間的距離；

基于所述第一樣本圖像和第二樣本圖像的幀間隔時間和所述距離，確定所述移動速度；

所述目標可移動物體周圍的可移動物體的數量基于如下步驟確定：

確定所述樣本圖像序列中的每個樣本圖像中的目標范圍內的可移動物體的數量，其中，所述目標范圍是與所述目標可移動物體之間的距離小于或等于預設距離的范圍；

基于所述每個樣本圖像分別對應的數量，確定平均數量作為所述目標可移動物體周圍的可移動物體的數量。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述狀態信息，生成所述樣本圖像序列對應的損失權重，包括：

對所述狀態信息包括的數據進行加權求和，得到所述樣本圖像序列對應的損失權重。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用所述損失權重對所述損失函數進行加權，得到損失值，包括：

在所述損失函數中，基于所述損失權重和所述距離，得到損失值。

5.一種軌跡預測模型生成裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取樣本圖像序列，以及獲取對所述樣本圖像序列中的目標可移動物體預先標注的移動軌跡信息；

第一確定模塊，用于確定所述目標可移動物體在所述樣本圖像序列中的狀態信息，所述狀態信息包括以下至少一種數據：所述目標可移動物體的移動速度、所述目標可移動物體周圍的可移動物體的數量；

生成模塊，用于基于所述狀態信息，生成所述樣本圖像序列對應的損失權重；

預測模塊，用于將所述樣本圖像序列作為預設的初始模型的輸入，得到預測軌跡信息；

第二確定模塊，用于根據所述預測軌跡信息及所述預先標注的移動軌跡信息，確定損失函數；

計算模塊，用于利用所述損失權重對所述損失函數進行加權，得到損失值；

訓練模塊，用于根據所述損失值對所述初始模型進行訓練，得到軌跡預測模型；

所述第二確定模塊包括：

第三確定單元，用于確定所述預測軌跡信息指示的位置與所述預先標注的移動軌跡信息指示的位置之間的距離；

第四確定單元，用于基于所述距離，確定損失函數；

所述訓練模塊進一步用于：

根據所述損失值，調整所述初始模型的參數，當所述初始模型滿足預設條件時，確定調整參數后的初始模型為軌跡預測模型。

6.一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執行上述權利要求1-4任一所述的方法。

7.一種電子設備，所述電子設備包括：

處理器；

用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；

所述處理器，用于從所述存儲器中讀取所述可執行指令，并執行所述指令以實現上述權利要求1-4任一所述的方法。