[发明专利]用于确定无人车的驾驶行为的方法和装置有效
| 申请号： | 201710790024.5 | 申请日： | 2017-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN107392189B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 郁浩;闫泳杉;郑超;唐坤;张云飞;姜雨 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 确定 无人 驾驶 行为 方法 装置 | ||
1.一种用于确定无人车的驾驶行为的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像传感器采集的原始高清图像；
缩放所述原始高清图像，得到分辨率低于所述原始高清图像的缩略图；
基于注意力模型，确定所述缩略图中的感兴趣区域；
在所述原始高清图像中，确定所述感兴趣区域的对应区域；
将所述缩略图和所述对应区域输入端到端模型，得到所述端到端模型输出的无人车的驾驶行为。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意力模型为具备聚焦于图像中感兴趣区域的能力的模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述端到端模型为基于输入图像得到无人车驾驶行为指令的模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述端到端模型为卷积神经网络模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述端到端模型由CNN模型和LSTM模型合成。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述端到端模型基于采集车采集的实际驾驶行为与所述采集车上设置的图像传感器采集的视频帧的映射关系训练得到。
7.一种用于确定无人车的驾驶行为的装置，其特征在于，所述装置包括：
高清图像获取单元，用于获取图像传感器采集的原始高清图像；
高清图像缩放单元，用于缩放所述原始高清图像，得到分辨率低于所述原始高清图像的缩略图；
兴趣区域确定单元，用于基于注意力模型，确定所述缩略图中的感兴趣区域；
对应区域确定单元，用于在所述原始高清图像中，确定所述感兴趣区域的对应区域；
驾驶行为确定单元，用于将所述缩略图和所述对应区域输入端到端模型，得到所述端到端模型输出的无人车的驾驶行为。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述兴趣区域确定单元中的所述注意力模型为具备聚焦于图像中感兴趣区域的能力的模型。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述驾驶行为确定单元中的所述端到端模型为基于输入图像得到无人车驾驶行为指令的模型。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述驾驶行为确定单元中的所述端到端模型为卷积神经网络模型。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述驾驶行为确定单元中的所述端到端模型由CNN模型和LSTM模型合成。
12.根据权利要求7-11任意一项所述的装置，其特征在于，所述驾驶行为确定单元中的所述端到端模型基于采集车采集的实际驾驶行为与所述采集车上设置的图像传感器采集的视频帧的映射关系训练得到。
13.一种用于确定无人车的驾驶行为的设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任意一项所述的用于确定无人车的驾驶行为的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的用于确定无人车的驾驶行为的方法。
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