[發明專利]用于確定可行駛空間的系統和方法

在審

• 申請號: 202210090707.0
• 申請日: 2022-01-26
• 公開（公告）號: CN115683135A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: A·A·維蘭卡;V·阿皮亞
• 申請（專利權）人: 瑞維安知識產權控股有限責任公司
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34;G01C21/36;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 鄒丹

1.一種使用包括對象的圖像的二維圖像確定可行駛空間的方法，所述方法包括：

確定相對于所述對象在所述二維圖像內的所述圖像的二維邊界框；

使用處理電路，通過以下方式生成至少部分地圍繞所述對象的所述圖像的三維邊界框：

將所述三維邊界框的頂點定位在所述二維邊界框的邊緣上，以及

基于一組幾何約束優化所述頂點的位置；

以及

至少部分地從所述三維邊界框識別所述車輛的所述可行駛空間。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括確定所述對象在所述二維圖像中的取向，其中所述生成所述三維邊界框至少部分地基于所述對象的所述取向。

3.根據權利要求1所述的方法，還包括確定所述對象在所述二維圖像中的特征尺寸，其中所述生成所述三維邊界框至少部分地基于所述對象的所述特征尺寸。

4.根據權利要求3所述的方法，還包括將所述對象識別為所識別對象，并且接收與所述所識別對象相關聯的尺寸，所述對象的所述特征尺寸包括所接收的尺寸。

5.根據權利要求4所述的方法，其中所述對象的所述特征尺寸包括所述所識別對象的寬度。

6.根據權利要求1所述的方法，其中所述優化包括迭代地修正所述頂點的位置。

7.根據權利要求1所述的方法，還包括確定所述對象的語義點，其中所述生成所述三維邊界框還包括：

(a)增大所述二維邊界框的大小，以便形成較大二維邊界框；

(b)至少部分地基于所述較大二維邊界框生成經修正的三維邊界框；以及

(c)重復(a)和(b)直到所述經修正的三維邊界框包括所述對象的所述語義點。

8.根據權利要求1所述的方法，其中所述識別所述可行駛空間包括使用一個或多個經訓練的機器學習模型來識別所述可行駛空間，所述一個或多個經訓練的機器學習模型將所述對象的所述圖像和所述三維邊界框作為輸入，并且提供指示所述車輛的所述可行駛空間的輸出。

9.根據權利要求1所述的方法，其中所述識別所述可行駛空間還包括使用所述對象的所述圖像和所述三維邊界框訓練一個或多個機器學習模型，所述一個或多個機器學習模型將所述對象的所述圖像和所述三維邊界框作為輸入，并且提供指示所述車輛的所述可行駛空間的輸出。

10.一種生成用于一個或多個機器學習模型的訓練數據集的方法，所述一個或多個機器學習模型被配置為基于包括對象的圖像的二維圖像并且基于所述對象的語義信息提供指示車輛的可行駛空間的輸出，所述方法包括：

生成至少部分地圍繞所述二維圖像中的所述對象的三維邊界框；

使用處理電路，至少部分地基于所述三維邊界框并且至少部分地基于所述語義信息，確定對應于圍繞所述二維圖像中的所述對象的所述圖像的可行駛空間的標簽，以便形成所述二維圖像中的經標記二維圖像；以及

將所述二維圖像中的所述經標記二維圖像添加到所述訓練數據集。

11.根據權利要求10所述的方法，其中所述生成三維邊界框還包括確定至少部分地圍繞所述二維圖像中的所述對象的二維邊界框，以及至少部分地基于將所述三維邊界框的頂點定位在所述相應二維邊界框的邊緣上來生成所述三維邊界框。

12.根據權利要求11所述的方法，其中所述生成所述三維邊界框還包括基于一組幾何約束優化所述頂點的位置。

13.根據權利要求12所述的方法，其中所述優化包括迭代地修正所述頂點的位置。

14.根據權利要求11所述的方法，還包括確定所述對象在所述二維圖像中的取向，其中所述生成所述三維邊界框至少部分地基于所述相應二維邊界框并且基于所述對象的所述相應取向。