JP2020042794A - 自動運転車両の視覚感知方法、自動運転車両の視覚感知装置、制御機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (16)
- 自動運転車両が収集した第1視覚感知画像を取得することと、
前記第1視覚感知画像を第1ニューラルネットワークモデルに入力し、少なくとも1つの認識すべきターゲット識別対象のマルチチャンネル特徴情報を識別し、それによって前記第1視覚感知画像における余剰特徴情報を取り除くことと、
前記少なくとも1つの認識すべきターゲット識別対象のマルチチャンネル特徴情報をそれぞれ第2ニューラルネットワークモデルにおける少なくとも1つのサブニューラルネットワークモデルに入力し、少なくとも1つのターゲット識別対象を得ることと、を含み、
前記ターゲット識別対象と前記サブニューラルネットワークモデルとは一対一に対応することを特徴とする自動運転車両の視覚感知方法。 - 前記第1ニューラルネットワークモデルを取得することを更に含むことを特徴とする請求項1に記載の自動運転車両の視覚感知方法。
- 前記第1ニューラルネットワークモデルを取得することは、
第2視覚感知画像及び少なくとも1つのトレーニングサンプル対象のマルチチャンネル特徴情報に基づき、第1プリセットニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記第1ニューラルネットワークモデルを生成することを含み、
前記第2視覚感知画像には、前記少なくとも1つのトレーニングサンプル対象が含まれていることを特徴とする請求項2に記載の自動運転車両の視覚感知方法。 - 前記第2ニューラルネットワークモデルを取得することを更に含むことを特徴とする請求項1−3のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知方法。
- 前記第2ニューラルネットワークモデルを取得することは、
少なくとも1つのトレーニングサンプル対象及び前記少なくとも1つのトレーニングサンプル対象のマルチチャンネル特徴情報に基づき、それぞれ第2プリセットニューラルネットワークモデルにおける少なくとも1つのサブプリセットニューラルネットワークモデルをトレーニングし、前記第2ニューラルネットワークモデルを生成することを含み、
前記トレーニングサンプル対象と前記サブプリセットニューラルネットワークモデルはと一対一に対応することを特徴とする請求項4に記載の自動運転車両の視覚感知方法。 - 前記自動運転車両が収集した第1視覚感知画像を取得することは、
前記自動運転車両に設置された画像収集装置が収集した前記第1視覚感知画像を取得することを含むことを特徴とする請求項1−3のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知方法。 - 前記ターゲット識別対象は、ターゲット物体及びターゲットエリアのうち、少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1−3のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知方法。
- 自動運転車両が収集した第1視覚感知画像を取得するために用いられる第1取得モジュールと、
前記第1視覚感知画像を第1ニューラルネットワークモデルに入力し、少なくとも1つの認識すべきターゲット識別対象のマルチチャンネル特徴情報を識別し、前記第1視覚感知画像における余剰特徴情報を取り除くために用いられる識別モジュールと、
前記少なくとも1つの認識すべきターゲット識別対象のマルチチャンネル特徴情報をそれぞれ第2ニューラルネットワークモデルにおける少なくとも1つのサブニューラルネットワークモデルに入力し、少なくとも1つのターゲット識別対象を得るために用いられる確定モジュールと、を含み、
前記ターゲット識別対象と前記サブニューラルネットワークモデルとは一対一に対応することを特徴とする自動運転車両の視覚感知装置。 - 前記第1ニューラルネットワークモデルを取得するために用いられる第2取得モジュールを更に含むことを特徴とする請求項8に記載の自動運転車両の視覚感知装置。
- 前記第2取得モジュールは、
第2視覚感知画像及び少なくとも1つのトレーニングサンプル対象のマルチチャンネル特徴情報に基づき、第1プリセットニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記第1ニューラルネットワークモデルを生成するために用いられ、
前記第2視覚感知画像には、前記少なくとも1つのトレーニングサンプル対象が含まれていることを特徴とする請求項9に記載の自動運転車両の視覚感知装置。 - 前記第2ニューラルネットワークモデルを取得するために用いられる第3取得モジュールを更に含むことを特徴とする請求項8−10のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知装置。
- 前記第3取得モジュールは、
少なくとも1つのトレーニングサンプル対象及び前記少なくとも1つのトレーニングサンプル対象のマルチチャンネル特徴情報に基づき、それぞれ第2プリセットニューラルネットワークモデルにおける少なくとも1つのサブプリセットニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記第2ニューラルネットワークモデルを生成するために用いられ、
前記トレーニングサンプル対象と前記サブプリセットニューラルネットワークモデルとは一対一に対応することを特徴とする請求項11に記載の自動運転車両の視覚感知装置。 - 前記第1取得モジュールは、
前記自動運転車両における画像収集装置が収集した前記第1視覚感知画像を取得するために用いられることを特徴とする請求項8−10のいずれか1項に記載の自動運転車両に基づく視覚感知装置。 - 前記ターゲット識別対象は、ターゲット物体及びターゲットエリアのうち、少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項8−10のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知装置。
- メモリ及びプロセッサを含む制御機器であって、
前記メモリは、コンピュータコマンドを記憶するために用いられ、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶された前記コンピュータコマンドを実行して請求項1−7のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知方法を実現するために用いられることを特徴とする制御機器。 - コンピュータコマンドが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータコマンドは、請求項1−7のいずれか1項に記載の自動運転車両の視覚感知方法を実現するために用いられることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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