【技术实现步骤摘要】
模型训练设备及方法、终端设备及航向角检测方法、车辆
[0001]本申请实施例涉及检测领域,尤其涉及一种模型训练设备及方法、终端设备及航向角检测方法、车辆。
技术介绍
[0002]在智能驾驶领域,当前车辆的前方车辆的航向角作为对车辆进行定位和运动状态评估的主要参数之一,在当前车辆进行避障及路线规划等方面起着十分重要的作用。
[0003]因此,如何对当前车辆的前方车辆的航向角进行准确检测是亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种模型训练设备及方法、终端设备及航向角检测方法、车辆,用以实现对当前车辆前方车辆的航向角的精确检测。
[0005]第一方面,本申请实施例提供了一种模型训练设备,包括处理器;
[0006]所述处理器,用于调用一条或多条计算机指令以用于:
[0007]提取样本车辆图像的样本图像特征;
[0008]将所述样本图像特征输入第一检测模型,获得车辆中多个关键点的预测坐标;
[0009]基于所述多个关键点的预测坐标,确定所述车辆的第一
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型训练设备,其特征在于,包括处理器;所述处理器,用于调用一条或多条计算机指令以用于:提取样本车辆图像的样本图像特征;将所述样本图像特征输入第一检测模型,获得车辆中多个关键点的预测坐标;基于所述多个关键点的预测坐标,确定所述车辆的第一预测航向角;将所述样本图像特征输入第二检测模型,预测获得所述车辆的第二预测航向角;基于所述第一预测航向角、第二预测航向角及所述车辆的实际航向角,确定第一航向角损失值;利用所述第一航向角损失值训练所述第一检测模型和/或第二检测模型;所述第一检测模型和/或第二检测模型用于基于待检测车辆图像,预测获得待检测车辆的目标航向角。2.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述处理器基于所述第一预测航向角、第二预测航向角及所述车辆的实际航向角,确定第一航向角损失值,具体用于:利用损失函数计算所述第二预测航向角与所述实际航向角的第一损失值,以及利用所述损失函数计算所述第二预测航向角与所述第一预测航向角的第二损失值;将所述第一损失值与所述第二损失值进行加权处理,获得第一航向角损失值。3.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述多个关键点的预测坐标包括至少一个前车轮接地点在图像坐标系下的第一坐标,以及至少一个后车轮接地点在图像坐标系下的第二坐标;所述处理器基于所述多个关键点的预测坐标,确定所述车辆的第一预测航向角,具体用于:将至少一个第一坐标映射到当前车辆的相机坐标系下,获得至少一个第三坐标,以及将至少一个第二坐标映射到所述相机坐标系下,获得至少一个第四坐标;基于所述至少一个第三坐标及第四坐标,确定位于同侧的前车轮接地点与后车轮接地点连接的至少一条车轮线;将任一条车轮线与所述相机坐标系中光心法向量的夹角作为所述车辆的第一预测航向角。4.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述处理器提取样本车辆图像的样本图像特征,具体用于:将所述样本车辆图像输入特征提取模型,获得样本图像特征;所述处理器还用于:确定由所述第一航向角损失值计算获得的第二航向角损失值;利用所述第二航向角损失值调整所述特征提取模型的模型参数,所述特征提取模型用以提取所述待检测车辆图像中的图像特征。5.一种终端设备,其特征在于,包括处理器;所述处理器,用于调用一条或多条计算机指令以用于:确定待检测车辆图像;提取所述待检测车辆图像的图像特征;利用第一检测模型对所述图像特征进行检测,获得待检测车辆中多个关键点的预测坐标,并基于所述多个关键点的预测坐标确定所述待检测车辆的第一航向角;
利用第二检测模型对所述图像特征预测获得所述待检测车辆的第二航向角;其中,所述第一检测模型和/或所述第二检测模型由权利要求1~...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵元,
申请(专利权)人:北京集度科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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