[发明专利]结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法

权利要求书

1.一种结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法，其特征在于，包括：

获取该车辆在农业作业时的车辆行驶路径上的当前状态下的地表图像；

通过安装在车辆上的三轴加速计获取当前状态之前的多个时间点的在x,y和z轴上的加速度；

将所述地表图像通过深度卷积神经网络，以从所述地表图像中提取出初始特征图；

对所述多个时间点的在x,y和z轴上的加速度，将每个时间点的三个加速度值转化为输入向量，以获得多个输入向量；

将所述多个输入向量分别输入一个或多个全连接层，以获得多个状态特征向量；

对所述多个状态特征向量，将每个所述状态特征向量减去所述多个特征向量的均值后再除以多个向量的方差以获得归一化特征向量，以获得多个归一化特征向量；

将所述多个归一化特征向量在向量样本维度上拼接为特征矩阵，并将所述特征矩阵调整为与所述初始特征图具有相同尺度的状态特征图；

融合所述初始特征图与所述状态特征图，以获得分类特征图；以及

将所述分类特征图通过分类器，以获得分类结果，所述分类结果用于表示是否需要提示该车辆的驾驶员控制车辆的晃动。

2.根据权利要求1所述的结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法，其中，通过安装在车辆上的三轴加速计获取当前状态之前的多个时间点的在x,y和z轴上的加速度，包括：

通过安装在车辆上的三轴加速计获取当前状态之前的预设时间段内的在x,y和z轴上的加速度；以及

提取该车辆在所述预设时间段内的多个时间点的在x,y和z轴上的加速度。

3.根据权利要求1所述的结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法，其中，将所述特征矩阵调整为与所述初始特征图具有相同尺度的状态特征图，包括：

对所述特征矩阵进行插值，以将所述特征矩阵调整为与所述初始特征图具有相同尺度的状态特征图。

4.根据权利要求1所述的结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法，其中，融合所述初始特征图与所述状态特征图，以获得分类特征图，包括：

计算所述初始特征图与所述状态特征图之间的按像素位置的加权和，以获得所述分类特征图。

5.根据权利要求1所述的结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法，其中，将所述分类特征图通过分类器，以获得分类结果，包括：

将所述分类特征图通过一个或多个全连接层，以获得分类特征向量；

将所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得需要提示该车辆的驾驶员控制车辆的晃动的第一概率和不需要提示该车辆的驾驶员控制车辆的晃动的第二概率；以及

基于所述第一概率和所述第二概率，确定所述分类结果。

6.根据权利要求1所述的结合地表特征和车辆晃动情况的自动驾驶状态控制方法，其中，所述深度卷积神经网络为深度残差网络。