[发明专利]用于确定环境图像中的行驶区域的方法和装置

权利要求书

1.一种用于确定环境图像中的行驶区域的方法，包括：

获取当前图像采集时段内采集的当前环境图像帧序列；

提取所述当前环境图像帧序列中的至少两帧环境图像的特征图，得到特征图像帧序列，所述特征图像帧序列包括从所述当前环境图像帧序列中预先确定出的当前环境图像帧所对应的当前特征图像帧；

将所述特征图像帧序列中的各特征图像帧顺序输入预先训练的第一循环神经网络，得到第一特征信息序列；

基于对第一特征信息序列中与所述当前特征图像帧对应的第一特征信息反卷积得到的升维特征，确定所述当前环境图像帧中的行驶区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述基于对第一特征信息序列中与所述当前特征图像帧对应的第一特征信息反卷积得到的升维特征，确定所述当前环境图像帧中的行驶区域之前，所述方法还包括：

将所述特征图像帧序列中的各特征图像帧逆序输入预先训练的第二循环神经网络，得到第二特征信息序列；

将所述第二特征信息序列中对应当前特征图像帧的第二特征信息合并至对应当前特征图像帧的第一特征信息中，得到当前特征图像帧的更新后第一特征信息；以及

所述基于对第一特征信息序列中与所述当前特征图像帧对应的第一特征信息反卷积得到的升维特征，确定所述当前环境图像帧中的行驶区域，包括：对所述当前特征图像帧的更新后第一特征信息执行反卷积操作，得到升维特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一循环神经网络和第二循环神经网络均为长短期记忆网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取所述当前环境图像帧序列中的至少两帧环境图像的特征图，包括：

对所述当前环境图像帧序列中的至少两帧环境图像中的任一帧环境图像执行卷积操作，得到该帧环境图像的特征图。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述特征图像帧序列中的各特征图像帧顺序输入预先训练的第一循环神经网络之前，所述方法还包括：

使用多帧添加了行驶区域标注的环境图像各自对应的特征图对初始第一循环神经网络、初始第二循环神经网络进行训练，得到训练后的第一循环神经网络和训练后的第二循环神经网络。

6.一种用于确定环境图像中的行驶区域的装置，包括：

获取单元，被配置成获取当前图像采集时段内采集的当前环境图像帧序列；

提取单元，被配置成提取所述当前环境图像帧序列中的至少两帧环境图像的特征图，得到特征图像帧序列，所述特征图像帧序列包括从所述当前环境图像帧序列中预先确定出的当前环境图像帧所对应的当前特征图像帧；

输入单元，被配置成将所述特征图像帧序列中的各特征图像帧顺序输入预先训练的第一循环神经网络，得到第一特征信息序列；

确定单元，被配置成基于对第一特征信息序列中与所述当前特征图像帧对应的第一特征信息反卷积得到的升维特征，确定所述当前环境图像帧中的行驶区域。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述输入单元进一步被配置成：

在所述确定单元基于对第一特征信息序列中与所述当前特征图像帧对应的第一特征信息反卷积得到的升维特征，确定所述当前环境图像帧中的行驶区域之前，将所述特征图像帧序列中的各特征图像帧逆序输入预先训练的第二循环神经网络，得到第二特征信息序列；

将所述第二特征信息序列中对应当前特征图像帧的第二特征信息合并至对应当前特征图像帧的第一特征信息中，得到当前特征图像帧的更新后第一特征信息；以及

所述确定单元进一步被配置成：

对所述当前特征图像帧的更新后第一特征信息执行反卷积操作，得到升维特征。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一循环神经网络和第二循环神经网络均为长短期记忆网络。

9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述提取单元进一步被配置成：

对所述当前环境图像帧序列中的至少两帧环境图像中的任一帧环境图像执行卷积操作，得到该帧环境图像的特征图。