[发明专利]使用参考对象进行远程距离估计

权利要求书

1.一种由一个或多个计算机执行的、用于生成针对环境中的场景的图像中描绘的目标对象的距离估计的方法，所述方法包括：

获得指定(i)所述图像的目标部分以及(ii)所述图像的一个或多个参考部分的数据，所述图像的目标部分描绘在所述图像中检测到的目标对象，每个参考部分描绘相应参考对象；

对于一个或多个参考对象中的每一个，获得针对参考对象的相应距离测量，所述距离测量是从参考对象到环境中的指定位置的距离的测量；

根据描绘所述目标对象的图像的部分、描绘所述一个或多个参考对象中的每一个的图像的相应部分、以及针对所述参考对象的相应距离测量来生成网络输入；以及

使用神经网络来处理网络输入，以生成作为从所述目标对象到所述环境中的指定位置的距离的估计的、针对所述目标对象的距离估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据由LiDAR传感器生成的、环境中的场景的传感器读数获得所述相应距离测量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标对象在LiDAR传感器的范围之外。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述相应参考对象是环境中的地图特征，并且其中，根据环境中的场景的地图数据获得所述距离测量。

5.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中，生成网络输入包括：

为每个包括所述目标对象和所述参考对象中的相应一个的多个对中的每一个生成相应对嵌入。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，生成相应对嵌入包括，对于所述对中的每一个：

为所述对生成成对嵌入。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对嵌入包括地理距离嵌入，并且其中，生成所述地理距离嵌入包括：

根据对中的目标部分和参考对象的参考部分的属性以及针对对中的参考对象的距离测量，生成嵌入输入；以及

通过使用一个或多个神经网络层处理所述嵌入输入来生成所述地理距离嵌入。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述属性包括以下中的一个或多个：

所述目标部分的中心与所述参考部分的中心的中心坐标之间的相对位置偏移；或者

所述目标部分的尺寸与所述参考部分的尺寸之间的相对比例。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述一个或多个神经网络层是MLP。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述对嵌入包括联合嵌入，并且其中，生成所述联合嵌入包括：

识别联合边界框，所述联合边界框是包括对中的目标部分和参考对象的参考部分两者的图像的部分；以及

通过使用特征提取神经网络处理所述联合边界框来生成所述联合嵌入。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述对嵌入是所述地理距离嵌入与所目标-参考联合嵌入的级联。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述对嵌入包括：

目标对象的目标对象特征嵌入，其包括从描绘所述目标对象的图像的部分提取的特征；以及

对中的参考对象的参考对象特征嵌入，其包括从描绘所述参考对象的图像的部分提取的特征。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，使用神经网络来处理网络输入，以生成作为从所述目标对象到环境中的指定点的距离的估计的、针对所述目标对象的距离估计：

组合所述网络输入中的对嵌入，以生成经组合的嵌入；以及

使用一个或多个神经网络层来处理所述经组合的嵌入以生成所述距离估计。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述一个或多个神经网络层是多层感知机(MLP)。