[發明專利]一種數據處理方法和相關裝置

有效

• 申請號: 202110018195.2
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112686197B
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 付鈺
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/762;G06F16/29;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王兆林

1.一種數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標區域的地面俯視圖，所述目標區域中具有待識別道路；

通過深度模型對所述地面俯視圖進行針對道路識別的語義分析和視圖向量提取，得到語義分析結果和視圖向量，所述語義分析結果用于標識所述地面俯視圖中識別出的道路像素和非道路像素，所述視圖向量用于標識所述地面俯視圖中歸屬同一道路的像素；

根據所述語義分析結果和所述視圖向量，通過所述深度模型得到所述地面俯視圖的道路標注結果，所述道路標注結果包括用于標識所述待識別道路的多個道路實例，所述道路實例具有對應的道路標注類別，所述道路標注類別是根據道路形狀特征確定的，所述道路標注類別用于標識道路實例的層級。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述語義分析結果和所述視圖向量，通過所述深度模型得到所述地面俯視圖的道路標注結果，包括：

根據所述語義分析結果、所述視圖向量以及所述地面俯視圖中像素的位置信息，通過所述深度模型進行道路實例聚類，得到所述地面俯視圖的所述道路標注結果；

根據所述位置信息確定所述道路實例聚類中的待定聚類結果所對應道路實例的道路寬度；

若所述道路寬度滿足閾值條件，將所述待定聚類結果進行道路實例拆分，并重新判斷拆分后的待定道路實例的道路標注類別。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過深度模型確定所述地面俯視圖中像素的像素高度信息；

所述根據所述語義分析結果和所述視圖向量，通過所述深度模型得到所述地面俯視圖的道路標注結果，包括：

根據所述語義分析結果和所述視圖向量，通過所述深度模型得到所述地面俯視圖的待定標注結果，所述待定標注結果包括用于所述待識別道路的多個待定道路實例；

基于所述待定道路實例所包括像素的像素高度信息確定所述待定道路實例的道路高度信息；

確定所述待定道路實例的層級與所述道路高度信息是否匹配；

若匹配，確定所述待定標注結果為所述道路標注結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路標注類別包括：

通過路面形狀連貫性確定的道路和路口。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度模型包括下采樣子模型、語義分析子模型和視圖向量子模型，所述通過深度模型對所述地面俯視圖進行針對道路識別的語義分析和視圖向量提取，得到語義分析結果和視圖向量，包括：

通過所述下采樣子模型對所述地面俯視圖進行下采樣的特征提取，所述下采樣子模型包括N個特征提取層，其中第i個特征提取層的輸入為第i-1個特征提取層的輸出，第i個特征提取層所輸出的特征提取結果的尺寸小于第i-1個特征提取層所輸出的特征提取結果，N1，1i≤N；

通過語義分析子模型對所述下采樣子模型的輸出進行針對道路識別的上采樣語義分析，得到所述語義分析結果，所述語義分析子模型包括M個語義分析層，其中第j個語義分析層的輸入為第j-1個語義分析層的輸出和所述下采樣子模型中同尺寸的特征提取層的輸出，M1，1j≤M；

通過視圖向量子模型對所述下采樣子模型的輸出進行針對道路識別的上采樣視圖向量提取，得到所述視圖向量，所述視圖向量子模型包括L個向量提取層，其中第k個向量提取層的輸入為第k-1個向量提取層的輸出和所述下采樣子模型中同尺寸的特征提取層的輸出，L1，1k≤L。

6.根據權利要求1-5任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取基于已標注地面俯視圖確定的訓練樣本，所述訓練樣本包括所述已標注地面俯視圖、所述已標注地面俯視圖對應的實際語義分析結果和實際視圖向量，以及所述已標注地面俯視圖的實際道路標注結果；

基于初始模型對所述已標注地面俯視圖生成的待定語義分析結果、待定視圖向量和待定道路標注結果，根據分別與所述實際語義分析結果、所述實際視圖向量以及所述實際道路標注結果間的差別信息，對所述初始模型進行訓練，以得到所述深度模型。