[发明专利]一种用于自动驾驶的场景生成方法

权利要求书

1.一种用于自动驾驶的场景生成方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1），通过摄像头获取原图，对于每一张原图，按照预设的种类列表进行分解：对于种类列表的每一个种类，保留原图中该种类的图像并将其余部分置为空白作为该种类的分解图，同时生成该分解图的掩码以标记其在原图上的位置信息，形成（原图，[分解图，掩码]，[分解图，掩码]，…，[分解图，掩码]）样式的训练数据；所有训练数据构成基准数据集；

步骤2），建立变分编码器，该变分编码器包含一个编码器和N个解码器，N为种类列表中种类的个数；

所述编码器用于根据输入的图像输出N组参数，每组参数包含参数u和参数v两个参数；所述解码器用于根据输入的符合高斯分布的一组随机数生成对应的分解图和掩码；

步骤3），对于基准数据集中每一条训练数据：

步骤3.1），将其原图输入变分编码器中的编码器，编码器输出N组参数，对于每组参数，将其中的参数u作为均值、参数v作为方差构造一组符合高斯分布的随机数，形成N组符合高斯分布的随机数；

步骤3.2），将步骤3.1）中生成的N组符合高斯分布的随机数一一对应输入N个解码器中，得到N个[分解图，掩码]；对于每一个[分解图，掩码]，将其掩码采用Softmax函数进行处理；

步骤3.3），将经过Softmax函数处理过后的N个[分解图，掩码]重构成新的图像；

步骤4），构造总损失函数并训练变分编码器，其中，构造损失函数的具体步骤如下：

步骤4.1），构造N个分布损失函数，其中，第i个分布损失函数用于计算解码器生成的第i组参数构成的高斯分布和标准高斯分布之间的差值，i为大于等于1小于等于N的自然数；

步骤4.2），构造N个和所述解码器一一对应的重构损失函数，其中，第i个重构损失函数用于计算第i个解码器生成的[分解图，掩码]和训练数据中第i个[分解图，掩码]之间的差值；

步骤4.3），构造一个整图损失函数，用于计算重构后的图像和原图之间的差值；

步骤4.4），分别对N个分布损失函数、N个重构损失函数、整图损失函数增加预设的权重系数后依次相加作为总损失函数；

步骤5），需要生成用于自动驾驶的场景图像时，将N组符合高斯分布的随机数输入训练后的变分编码器的解码器中，生成N组[分解图，掩码]，对于每一个[分解图，掩码]，将其掩码采用Softmax函数进行处理；并将经过Softmax函数处理过后的N个[分解图，掩码]重构成新的图像。

2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶的场景生成方法，其特征在于，所述种类列表包含背景、交通道路、车辆、行人、交通标志。