[發明專利]生成目標檢測和定位系統及目標檢測和定位的方法及裝置

有效

• 申請號: 202110635784.5
• 申請日: 2021-06-08
• 公開（公告）號: CN113378694B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 方進;周定富;宋希彬;張良俊
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V10/26;G06V10/24;G06V10/40;G06V10/80;G06F16/29
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種生成目標檢測和定位系統的方法，包括：

獲取樣本集和地圖，其中，樣本集中的每個樣本包括一幀點云數據和與點云數據對應的樣本標簽集；

從所述樣本集中選取樣本，以及執行以下訓練步驟：從所選取的樣本中的點云數據和所述地圖中提取出融合特征；將所述融合特征輸入目標檢測模型，得到預測標簽集；基于所選取的樣本中的點云數據生成分割地圖；基于所述預測標簽集、所述樣本標簽集、所述分割地圖和所述地圖計算總損失值；若所述總損失值小于預定閾值，則根據所述目標檢測模型構造目標檢測和定位系統，其中，總損失值為所述預測標簽集和所述樣本標簽集之間的第一損失值與所述分割地圖和所述地圖之間的第二損失值的加權和，如果當前訓練的目的主要是進行定位，則將第二損失值的權重設置的高于第一損失值的權重，如果當前訓練的目的主要是進行目標檢測，則將第一損失值的權重設置的高于第二損失值的權重；

所述從所選取的樣本中的點云數據和所述地圖中提取出融合特征，包括：將選取的樣本中的點云數據輸入到點云特征提取模型，得到點云特征；將所述地圖輸入圖像特征提取模型，得到圖像特征；將3維的點云特征在地面方向上投影，將點云特征轉換成2維的特征后與圖像特征進行融合，得到融合特征，融合方案包括以下任一項：權重相加，1*1卷積，信息疊加；

其中，所述基于所選取的樣本中的點云數據生成分割地圖，包括：將所述點云特征輸入地圖分割模型，得到分割地圖；以及

所述基于所述預測標簽集、所述樣本標簽集、所述分割地圖和所述地圖計算總損失值，包括：根據所述預測標簽集和所述樣本標簽集計算第一損失值；根據所述分割地圖和所述地圖之間的位置偏移計算第二損失值；根據第一損失值和第二損失值計算總損失值；

其中，所述根據所述分割地圖和所述地圖之間的位置偏移計算第二損失值，包括：

將所述分割地圖作為鍵，在實際的地圖中進行搜索和匹配，通過特征匹配的算法，確定出分割地圖和地圖之間的位置偏移；

將所述位置偏移輸入指定的第二損失函數中，計算得到兩者之間的第二損失值。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

若所述總損失值不小于預定閾值，則調整所述目標檢測模型的相關參數，以及從所述樣本集中重新選取樣本，繼續執行所述訓練步驟。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將選取的樣本中的點云數據輸入到點云特征提取模型，得到點云特征，包括：

將選取的樣本中的點云數據劃分成固定分辨率大小的三維網格集合；

將所述三維網格集合輸入點云特征提取模型，得到點云特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述點云特征提取模型為稀疏卷積網絡或三維卷積網絡。

5.?根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述目標檢測模型構造目標檢測和定位系統，包括：

根據所述點云特征提取模型、所述圖像特征提取模型、所述地圖分割模型和所述目標檢測模型構造目標檢測和定位系統；以及

所述方法還包括：

若所述總損失值不小于預定閾值，則調整所述點云特征提取模型、所述圖像特征提取模型、所述地圖分割模型和所述目標檢測模型的相關參數。

6.一種目標檢測和定位方法，包括：

根據當前位置的GPS定位信息獲取實際地圖，并采集當前位置的點云數據；

將所述當前位置的點云數據輸入采用如權利要求1-5中任一項所述的方法生成的目標檢測和定位系統，輸出檢測結果和分割地圖；

將所述分割地圖和所述實際地圖進行搜索和匹配，確定出位置偏差；

根據所述位置偏差對GPS定位信息進行矯正。