[发明专利]一种信息处理方法、装置及存储介质有效
申请号: | 201910130652.X | 申请日: | 2019-02-21 |
公开(公告)号: | CN109703569B | 公开(公告)日: | 2021-07-27 |
发明(设计)人: | 高飞 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | B60W50/00 | 分类号: | B60W50/00;G05D1/02;G06K9/00;G06N3/02 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 杨瑾瑾;陈建民 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信息处理 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种信息处理方法,其特征在于,所述方法包括:
采集车辆在任一车道上行驶所得到的信息,收集根据该采集到的信息得到的至少两个第一信息;
对所述至少两个第一信息进行特征提取,得到至少两个第一特征信息,所述第一特征信息包括加速度、速度和限速;
对所述至少两个第一特征信息进行识别,得到对应每一个第一特征信息的标签信息,所述标签信息为车辆向左变道、向右变道或者直行;
根据所述至少两个第一特征信息和对应每一个第一特征信息的标签信息,得到样本集;
根据所述样本集进行建模,得到用于表征车辆行驶路线、车辆自身位置与周边环境和/或障碍物关系的关系模型;
根据所述关系模型进行变道选择;
根据所述样本集进行建模的过程中,还包括:
根据车辆当前行驶车道及相邻车道得到待处理区域;
根据配置的单元格将所述待处理区域划分为至少两个可通行区域;
对所述车辆在当前行驶车道上的行驶情况以每帧进行图像采集,根据图像采集结果得到车辆行驶路线、车辆自身位置与周边环境和/或障碍物间的相对关系,将所述相对关系用于所述建模时,将所述相对关系作为所述可通行区域的属性信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述可通行区域在以车辆行驶路线为横轴的坐标系中划分为:在横轴方向上,以所述车辆为中心,根据所配置的距离参数,配置为以中心为原点向前增加与所述距离参数对应的距离值;和/或,根据所配置的距离参数,配置为以中心为原点向后增加与所述距离参数对应的距离值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述可通行区域在以车辆行驶路线为横轴的坐标系中还划分为:在纵轴方向上,至少对应车辆当前行驶车道左侧和右侧的两个车道。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述至少两个可通行区域中有障碍物的部分切分出来,得到至少两个第二特征信息,将所述至少两个第二特征信息用于所述建模。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述关系模型进行车道选择,包括:
根据所述关系模型得到神经网络,所述神经网络中根据变道功能分为至少两个用于实现对应变道功能的子神经网络;
将所述至少两个第二特征信息和每一个第一特征信息的标签信息,在至少两个用于实现对应变道功能的子神经网络中运算,得到至少两个车辆变道概率;
根据所述至少两个车辆变道概率得到目标车辆变道概率;
根据所述目标车辆变道概率进行车道选择。
6.一种信息处理装置,其特征在于,所述装置包括:
收集单元,用于采集车辆在任一车道上行驶所得到的信息,收集根据该采集到的信息得到的至少两个第一信息;
第一处理单元,用于对所述至少两个第一信息进行特征提取,得到至少两个第一特征信息,所述第一特征信息包括加速度、速度和限速;
第二处理单元,用于对所述至少两个第一特征信息进行识别,得到对应每一个第一特征信息的标签信息,所述标签信息为车辆向左变道、向右变道或者直行;
第三处理单元,用于根据所述至少两个第一特征信息和对应每一个第一特征信息的标签信息,得到样本集;
建模单元,用于根据所述样本集进行建模,得到用于表征车辆行驶路线、车辆自身位置与周边环境和/或障碍物关系的关系模型;
变道选择单元,用于根据所述关系模型进行变道选择;
所述建模单元,进一步用于:
根据车辆当前行驶车道及相邻车道得到待处理区域;
根据配置的单元格将所述待处理区域划分为至少两个可通行区域,
所述装置还包括:
采集单元,用于对所述车辆在当前行驶车道上的行驶情况以每帧进行图像采集,根据图像采集结果得到车辆行驶路线、车辆自身位置与周边环境和/或障碍物间的相对关系;
属性确定单元,用于将所述相对关系用于所述建模时,将所述相对关系作为所述可通行区域的属性信息。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于百度在线网络技术(北京)有限公司,未经百度在线网络技术(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910130652.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。