确定物体关联性的方法及装置、物体状态更新方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种确定物体关联性的方法及装置、物体状态更新方法及装置，涉及自动驾驶技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取检测物体的状态信息；根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布；根据存储的跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布；根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离；根据所述Wasserstein距离，确定所述检测物体和所述跟踪物体的是否存在关联；其中，所述状态信息包括：位置信息、尺寸信息和朝向信息。该实施方式能够更加准确地确定物体之间的关联性。能够更加准确地确定物体之间的关联性。能够更加准确地确定物体之间的关联性。

【技术实现步骤摘要】
确定物体关联性的方法及装置、物体状态更新方法及装置


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种确定物体关联性的方法及装置、物体状态更新方法及装置。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆往往搭载多种传感器来感知周围物体，并通过深度学习方法对多种传感器采集的数据集进行处理，以识别数据集中的检测物体。对于识别得到的检测物体，需要确定其与跟踪物体是否具有关联，并根据关联结果对该检测物体进行追踪，以使自动驾驶车辆基于跟踪结果做出前进、等待、绕行等决策。
[0003]在现有技术中，首先基于欧氏距离和马氏距离计算检测物体和跟踪物体的相似度，然后基于相似度确定两者是否存在关联，但是，对于具有不同朝向的同一个物体，计算得到的欧式距离和马氏距离并不为零。因此，欧式距离和马氏距离并不能准确地衡量两个物体之间的相似度，进而导致关联结果不准确。
[0004]鉴于此，亟需一种确定物体关联性方法，以解决欧氏距离及马氏距离无法妥善处理物体的朝向问题。

技术实现思路

[0005]鉴于上述情况，本专利技术提供一种确定物体关联性的方法及装置、物体状态更新方法及装置，解决了欧氏距离和马氏距离无法妥善处理的朝向问题，准确地确定物体的关联性。
[0006]第一方面，本说明书提供了一种确定物体关联性的方法，包括：
[0007]获取检测物体的状态信息；
[0008]根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布；
[0009]根据存储的跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布；
[0010]根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离；
[0011]根据所述Wasserstein距离，确定所述检测物体和所述跟踪物体的是否存在关联；
[0012]其中，所述状态信息包括：位置信息、尺寸信息和朝向信息。
[0013]第二方面，本说明书实施例提供了一种物体状态更新方法，包括：
[0014]获取检测物体的状态信息；
[0015]根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布；
[0016]根据存储的跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布；
[0017]根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离；
[0018]根据所述Wasserstein距离，确定所述检测物体和所述跟踪物体是否存在关联；
[0019]根据关联结果，更新存储的跟踪物体的状态信息；
[0020]其中，所述状态信息包括：位置信息、尺寸信息和朝向信息。
[0021]第三方面，本说明书实施例提供了一种确定物体关联性的装置，包括：
[0022]获取模块，配置为获取检测物体的状态信息；
[0023]建立模块，配置为根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布；根据存储的跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布；
[0024]计算模块，配置为根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离；
[0025]关联模块，配置为根据所述Wasserstein距离，确定所述检测物体和所述跟踪物体是否存在关联；
[0026]其中，所述状态信息包括：位置信息、尺寸信息和朝向信息。
[0027]第四方面，本说明书实施例提供了一种物体状态更新装置，包括：
[0028]获取模块，配置为获取检测物体的状态信息；
[0029]建立模块，配置为根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布；根据存储的跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布；
[0030]计算模块，配置为根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离；
[0031]关联模块，配置为根据所述Wasserstein距离，确定所述检测物体和所述跟踪物体是否存在关联；
[0032]更新模块，配置为根据关联结果，更新存储的跟踪物体的状态信息；
[0033]其中，所述状态信息包括：位置信息、尺寸信息和朝向信息。
[0034]第五方面，本说明书实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一实施例所述的方法。
[0035]第六方面，本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的方法。
[0036]本专利技术提供的技术方案的有益效果：基于高斯分布描述物体的状态，并通过计算高斯分布的Wasserstein距离，确定物体之间的关联性。相比于欧氏距离和马氏距离，Wasserstein距离能够考虑物体朝向的变化，得到更加准确的关联结果。例如，对于具有不同朝向的检测物体和跟踪物体，如果两者实质为同一个物体，则Wasserstein距离为零。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0038]图1为本专利技术一个实施例提供的确定物体关联性的方法的流程图；
[0039]图2为本专利技术一个实施例提供的物体状态更新方法的流程图；
[0040]图3为本专利技术另一个实施例提供的确定物体关联性的方法的流程图；
[0041]图4为本专利技术另一个实施例提供的物体状态更新方法的流程图；
[0042]图5为本专利技术一个实施例提供的确定物体关联性的装置的流程图；
[0043]图6为本专利技术一个实施例提供的物体状态更新装置的流程图；
[0044]图7为适于用来实现本专利技术实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0045]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]在本说明书的一个实施例中，确定物体间关联性是最具有挑战的部分之一，在车辆行驶的过程中，如果错误的关联某个物体(车辆、行人、路标等)，后期会导致错误的车辆控制，最终可能带来非常严重的后果。准确计算检测物体和跟踪物体之间的距离对于确定检测物体和跟踪物体是否关联至关重要。
[0047]现有方法中一般利用欧氏距离或马氏距离来刻画检测物体和跟踪物体之间的相似度，由于马氏距离和欧氏距离都具有物体的角度信息与物体的尺度信息(位置信息和尺寸信息)难以平衡的问题，导致本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定物体关联性的方法，其特征在于，包括：获取检测物体的状态信息；根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布；根据存储的跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布；根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离；根据所述Wasserstein距离，确定所述检测物体和所述跟踪物体是否存在关联；其中，所述状态信息包括：位置信息、尺寸信息和朝向信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布，包括：根据所述检测物体的位置信息、尺寸信息和朝向信息，建立所述检测物体的二维高斯分布N(m1,∑1)，所述∑1满足：m1用于表征所述检测物体的二维高斯分布的位置均值，∑1用于表征所述检测物体的二维高斯分布的协方差；w1，h1用于表征二维空间中所述检测物体的尺寸，θ1用于表征二维空间中所述检测物体的朝向。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布，包括：根据所述跟踪物体的位置信息、尺寸信息和朝向信息，建立所述跟踪物体的二维高斯分布N(m2,∑2)，所述∑2满足：m2用于表征所述跟踪物体的二维高斯分布的位置均值，∑2用于表征所述跟踪物体的二维高斯分布的协方差；w2，h2用于表征二维空间中所述跟踪物体的尺寸，θ3用于表征二维空间中所述跟踪物体的朝向。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测物体的状态信息，建立所述检测物体的高斯分布，包括：根据检测物体的位置信息、尺寸信息和朝向信息，建立所述检测物体的三维高斯分布N(m3,∑3)，所述∑3满足：
m3用于表征所述检测物体的三维高斯分布的位置均值，∑3用于表征所述检测物体的三维高斯分布的协方差；w3，h3，l3用于表征三维空间中所述检测物体的尺寸，θ3用于表征三维空间中所述检测物体的朝向。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述跟踪物体的状态信息，建立所述跟踪物体的高斯分布，包括：根据跟踪物体的位置信息、尺寸信息和朝向信息，建立所述跟踪物体的三维高斯分布N(m4,∑4)，所述∑4满足：m4用于表征所述跟踪物体的三维高斯分布的位置均值，∑4用于表征所述跟踪物体的三维高斯分布的协方差；w4，h4，l4用于表征三维空间中所述跟踪物体的尺寸，θ4用于表征三维空间中所述跟踪物体的朝向。6.根据权利要求2
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，根据所述检测物体的高斯分布和所述跟踪物体的高斯分布，计算所述检测物体和所述跟踪物体之间的Wasserstein距离，包括：所述Wasserstein距离满足如下公式：其中，d用于表征所述Wasserstein距离；m
p
用于表征所述检测物体高斯分布的位置均值，m
q
用于表征所述跟踪物体的高斯分布的位置均值；∑
p
用于表征所述检测物体的高斯分布的协方差，∑
q
用于表征所述跟踪物体的高斯分布的协方差。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述Wasserst...

【专利技术属性】
技术研发人员：林金表，
申请(专利权)人：九识智行北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：