[发明专利]基于无人车的障碍物分类方法、装置、设备以及存储介质在审
| 申请号： | 201811044529.8 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109376590A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 郭疆 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G01S15/93;G01S17/06;G01S17/50;G01S17/93 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张宁;刘芳 |
| 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： | 本申请提供一种基于无人车的障碍物分类方法、装置、设备以及存储介质，其中，该方法包括：获取无人车的检测装置检测到的多个障碍物的障碍物信息；采用压缩后的随机森林模型，对多个障碍物的障碍物信息进行分类处理，得到障碍物分类结果；压缩后的随机森林模型的每一个决策树中的非叶子节点中仅存储有特征指示信息、分类阈值指示信息和节点位置指示信息，节点位置指示信息为左节点位置指示信息或右节点位置指示信息；每一个决策树中的叶子节点中仅存储有类别指示信息。只需要保存部分信息，不需要占用无人车系统的较多内存和空间，减少内存占用量；并且在分类的过程中，由于只需要同步保存少量的信息，进而可以提升分类的速度，提高了分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 无人车 节点位置指示 障碍物分类 障碍物信息 存储介质 随机森林 决策树 障碍物 分类 存储 位置指示信息 非叶子节点 内存占用量 分类处理 分类效率 检测装置 类别指示 特征指示 叶子节点 阈值指示 压缩 左节点 保存 内存 占用 检测 申请 | ||
【主权项】：
1.一种基于无人车的障碍物分类方法，其特征在于，包括：获取无人车的检测装置检测到的多个障碍物的障碍物信息；采用压缩后的随机森林模型，对所述多个障碍物的障碍物信息进行分类处理，得到障碍物分类结果；其中，所述压缩后的随机森林模型中包括了至少两个决策树，所述至少两个决策树中的每一个决策树中的非叶子节点中仅存储有特征指示信息、分类阈值指示信息和节点位置指示信息，所述节点位置指示信息为左节点位置指示信息或右节点位置指示信息，所述左节点位置指示信息用于指示非叶子节点下的左节点和右节点的位置，所述右节点位置指示信息用于指示非叶子节点下的左节点和右节点的位置；每一个决策树中的叶子节点中仅存储有类别指示信息。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
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/patent/201811044529.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
