[发明专利]一种基于多模型的障碍物分布仿真方法、装置以及终端有效
| 申请号： | 201811044615.9 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109255181B | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 方进;燕飞龙;张飞虎;杨睿刚;王亮;马彧 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11313 北京市铸成律师事务所 | 代理人： | 王珺;武晨燕 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于多模型的障碍物分布仿真方法、装置和终端，所述方法包括：获取多帧点云，点云中包括多个障碍物；提取障碍物的真实标注数据，并根据障碍物的真实标注数据训练得到多个神经网络模型；提取点云中的未标注数据，并将其分别输入至各神经网络模型中，输出多个仿真障碍物的预测结果，仿真障碍物的预测结果包括多个仿真障碍物，仿真障碍物具有属性数据；根据各仿真障碍物的预测结果选取一个或多个仿真障碍物；将已选取的仿真障碍物的属性数据输入至各神经网络模型中，得到仿真障碍物的位置坐标，以得到仿真障碍物的位置分布。增加了仿真障碍物的位置多样性，使得障碍物的位置分布以及各个障碍物的个数分布的仿真结果与真实情况更接近。 | ||
| 搜索关键词： | 障碍物 神经网络模型 预测结果 点云 标注 属性数据 位置分布 终端 仿真结果 数据训练 位置坐标 多帧 多样性 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模型的障碍物分布仿真方法，其特征在于，包括：/n获取多帧点云，所述点云中包括多个障碍物；/n提取所述障碍物的真实标注数据，并根据所述障碍物的真实标注数据训练得到多个神经网络模型；/n提取所述点云中的未标注数据，并将其分别输入至各所述神经网络模型中，输出多个仿真障碍物的预测结果，所述仿真障碍物的预测结果包括多个仿真障碍物，所述仿真障碍物具有属性数据；/n根据各所述仿真障碍物的预测结果选取一个或多个所述仿真障碍物；/n将已选取的所述仿真障碍物的属性数据输入至各所述神经网络模型中，得到所述仿真障碍物的位置坐标，以得到所述仿真障碍物的位置分布。/n
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