一种用于视觉算法迭代优化的系统及方法技术方案

本申请的目的是提供一种用于视觉算法迭代优化的系统及方法，该系统中每一数据采集模块用于采集所在车辆的行车数据；视觉地图模块用于根据当前场景内的所有车辆的行车数据构建抽象点云地图，并确定当前场景内的所有车辆的位姿信息；维度转换模块用于根据所述抽象点云地图计算出对应的三维点云信息，以进行重建三维场景；自标注模块用于在重建的三维场景中自动标注交通目标，得到标注信息；模型训练模型用于根据所述标注信息迭代训练所述视觉地图模块、维度转换模块及所述自标注模块，并将迭代训练结果反馈至当前场景对应的数据采集模块。从而实现视觉算法的协同迭代优化，低成本高效率提升视觉算法性能。本高效率提升视觉算法性能。本高效率提升视觉算法性能。

【技术实现步骤摘要】
一种用于视觉算法迭代优化的系统及方法


[0001]本申请涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种用于视觉算法迭代优化的系统及方法。

技术介绍

[0002]现有无人驾驶系统多采用多传感器方案，即使用激光雷达、高性能导航设备、相机等多种传感器，该方案的成本较为昂贵。近些年，随着视觉算法的改进和芯片算力的提升，仅采用相机传感器的视觉方案成为可能。视觉方案相比多传感器方案具有成本更低：单个相机成本仅在百元级别；更易于部署：车载相机安装简单，量产安装方案成熟；数据更易于获取：图像数据获取快、帧率高、压缩算法成熟。并且摄像头能获得最为丰富的信息，相比激光雷达有其不可替代性，今后无论激光雷达等其他传感器如何发展，视觉相关算法的地位不会被替代，并且事实也证明在全球主流OEM的新车型上，摄像头也朝着数量越来越多，像素、帧率、动态响应越来越高的方向在发展。
[0003]现有的技术方案无法低成本高效率的提升视觉算法性能。现有的视觉建图技术在得到点云地图之后，需要人工从地图中标记出车道的拓扑结构和语义信息。当实际场景发生变化时，需要人工对地图进行更新和维护。这个过程中人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于视觉算法迭代优化的系统，其特征在于，所述系统包括：至少一个数据采集模块、视觉地图模块、维度转换模块、自标注模块及模型训练模块；其中，每一数据采集模块用于采集所在车辆的行车数据；所述视觉地图模块用于根据当前场景内的所有车辆的行车数据构建抽象点云地图，并确定当前场景内的所有车辆的位姿信息；所述维度转换模块用于根据所述抽象点云地图计算出对应的三维点云信息，以进行重建三维场景；所述自标注模块用于在重建的三维场景中自动标注交通目标，得到标注信息，并将标注信息发送至所述模型训练模块；所述模型训练模型用于根据所述标注信息迭代训练所述视觉地图模块、维度转换模块及所述自标注模块，并将迭代训练结果反馈至当前场景对应的数据采集模块，以完成视觉算法的迭代优化。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述行车数据包括行车图像，所述视觉地图模块用于将当前场景内的所有车辆的行车图像在所述抽象点云地图中进行定位，得到当前场景内的所有车辆的位姿信息。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述维度转换模块用于根据所述抽象点云地图计算出对应的三维点云信息，根据所述三维点云信息以及所述视觉地图模块中的所述所有车辆的位姿信息重建三维场景，将重建得到的三维场景信息发送至所述自标注模块。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括云端数据库，所述云端数据库用于接收由所述数据采集模块将采集到的行车数据压缩成数据流后传输的数据，并按照时间和车辆标识作为索引进行存储。5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述视觉地图模块用于从所述模型训练模块中获取视觉特征模型和语义识别模型，通过所述视觉特征模型对行车图像获取深度学习特征点和特征描述子信息，通过所述语义识别模型从行车图像上识别语义信息。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述维度转换模块用于从所述视觉地图模块中获取位姿信息和语义信息，使用视觉深度模型从所述行车图像与所述位姿信息中获取所述当前场景的深度信息，根据视觉检测模型以及所述语义信息对所述深度信息进行检测。7.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：宗文豪，王潇，
申请(专利权)人：舵敏智能科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：