[發明專利]道路地圖融合

在審

• 申請號: 202010787382.2
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN112347838A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: T.埃姆里克;E.希辛格;V.伊萬諾夫;R.普雷斯
• 申請（專利權）人: 哈曼貝克自動系統股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G09B29/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 高巍

1.一種地圖融合方法，其包括：

接收源圖形和目標圖形，所述源圖形表示源地圖并且所述目標圖形表示目標地圖，并且包括節點和連接所述節點的邊；

在卷積層中處理所述源圖形和所述目標圖形中的每一者以提供與所述源圖形和所述目標圖形相關的卷積層輸出；

在線性整流層中處理所述源圖形和所述目標圖形的所述卷積層輸出中的每一者以輸出與所述源圖形和所述目標圖形相關的節點特征圖，所述節點特征圖包括表示每個節點的特有特征的數據；

從與所述源圖形和所述目標圖形相關的所述節點特征圖中選擇多對節點表示，并且聚合選定的多對節點表示以輸出選定和聚合的多對節點表示；

在全連接層中處理所述選定和聚合的多對節點表示以提供全連接層輸出；

對所述全連接層輸出進行softmax處理，以輸出與所述源圖形和所述目標圖形相關的所述節點特征圖中的節點的匹配概率；以及

基于節點的所述匹配概率來決定是否將所述源地圖中的節點與所述目標圖形中的對應節點融合。

2.如權利要求1所述的方法，其中在所述節點特征圖中，每個節點由節點特征向量表示，所述節點特征向量包括表示每個節點的特有特征的所述數據。

3.如權利要求1或2所述的方法，其還包括在所述卷積層和所述線性整流層之后的至少一個附加的卷積層和至少一個附加的線性整流層用于處理所述源圖形和所述目標圖形中的每一者以輸出與所述源圖形和所述目標圖形相關的節點特征圖。

4.如權利要求1-3中任一項所述的方法，其還包括在所述全連接層之后的至少一個附加的全連接層，用于在全連接層中處理所述選定和聚合的多對節點表示以提供全連接層輸出。

5.如權利要求1-4中任一項所述的方法，其中所述卷積層包括權重并且所述權重是自學習的。

6.如權利要求5所述的方法，其中將標記的數據用作訓練數據來端到端地訓練所述權重。

7.如權利要求6所述的方法，其中，如果在所述訓練數據中未充分表示匹配，則對所述匹配進行過取樣。

8.如權利要求1-7中任一項所述的方法，其還包括長短期記憶層，用于處理所述源圖形和所述目標圖形中的每一者以輸出與所述源圖形和所述目標圖形相關的邊特征圖，所述邊特征圖包括表示每個邊的特有特征的數據。

9.如權利要求8所述的方法，其中在所述邊特征圖中，每個邊由邊特征向量表示，所述邊特征向量包括表示每個邊的特有特征的數據。

10.如權利要求8或9所述的方法，其中在所述長短期記憶層中從所述源圖形和所述目標圖形中的基礎幾何形狀學習邊特征。

11.如權利要求10所述的方法，其中學習所述邊特征是基于從一個節點到另一節點的支持點的一個或多個序列。

12.如權利要求1-11中任一項所述的方法，其還包括分層地處理所述源圖形和所述目標圖形，從最穩定的節點開始并且分層地沿所述邊下移。

13.一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括指令，當由計算機執行程序時，所述指令致使所述計算機實施如權利要求1-12中任一項所述的方法的步驟。

14.一種計算機，所述計算機包括至少一個處理器和至少存儲器，所述計算機被配置成執行如權利要求13所述的計算機程序。