跟踪对象的踪迹段清理制造技术

提供了使用神经网络的跟踪对象的踪迹段清理所用的方法，这些方法可以包括检测第一踪迹段和第二踪迹段

【技术实现步骤摘要】
跟踪对象的踪迹段清理


[0001]本专利技术涉及跟踪对象的踪迹段清理的技术。

技术介绍

[0002]自主运载工具是能够在没有人类输入的情况下感测其环境并进行导航的运载工具。自主运载工具依赖于多个类型的传感器以感知周围环境。这些传感器向自主运载工具提供代表周围环境的数据。自主运载工具对该数据进行各种处理技术以识别运载工具周围的对象。识别运载工具周围的对象为自主运载工具提供了安全地导航驾驶情景所需的信息。
[0003]现代感知检测和跟踪系统需要跟踪对象的大量数据来训练神经网络模型以供在线部署。开发了自动标记系统或离线感知，以根据原始数据自动对跟踪框进行注释。注释质量对于在线部署所用的模型训练的成功至关重要。在在线和离线的对象检测和跟踪系统中通常发生分段踪迹和误报踪迹。来自同一道路用户的分段踪迹以及误报踪迹将导致自主运载工具为安全地导航运载工具做出错误的决策。

技术实现思路

[0004]根据本专利技术的第一方面，一种方法包括：使用至少一个处理器，检测第一踪迹段和第二踪迹段；使用所述至少一个处理器，确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表运载工具外部的相同对象；使用所述至少一个处理器，确定与所述第一踪迹段相关联的第一踪迹段质量得分和与所述第二踪迹段相关联的第二踪迹段质量得分、以及所述第一踪迹段和所述第二踪迹段之间的拼接得分；以及响应于由于所述第一踪迹段质量得分和所述第二踪迹段质量得分满足质量得分阈值并且所述拼接得分满足拼接得分阈值而确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象，使用所述至少一个处理器，将所述第一踪迹段和所述第二踪迹段组合以形成具有单个轨迹的单个踪迹段。
[0005]根据本专利技术的第二方面，一种系统包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂态存储介质，其存储有指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：检测第一踪迹段和第二踪迹段；确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表运载工具外部的相同对象；确定与所述第一踪迹段相关联的第一踪迹段质量得分和与所述第二踪迹段相关联的第二踪迹段质量得分、以及所述第一踪迹段和所述第二踪迹段之间的拼接得分；以及响应于由于所述第一踪迹段质量得分和所述第二踪迹段质量得分满足质量得分阈值并且所述拼接得分满足拼接得分阈值而确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象，将所述第一踪迹段和所述第二踪迹段组合以形成具有单个轨迹和单个云点特征的单个踪迹段。
[0006]根据本专利技术的第三方面，一种非暂态计算机可读存储介质，其包括供由第一装置的一个或多于一个处理器执行的至少一个程序，所述至少一个程序包括指令，所述指令在由所述一个或多于一个处理器执行时，使得所述第一装置进行操作，所述操作包括：检测第
一踪迹段和第二踪迹段；确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表运载工具外部的相同对象；确定与所述第一踪迹段相关联的第一踪迹段质量得分和与所述第二踪迹段相关联的第二踪迹段质量得分、以及所述第一踪迹段和所述第二踪迹段之间的拼接得分；以及响应于由于所述第一踪迹段质量得分和所述第二踪迹段质量得分满足质量得分阈值并且所述拼接得分满足拼接得分阈值而确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象，将所述第一踪迹段和所述第二踪迹段组合以形成具有单个轨迹和单个云点特征的单个踪迹段。
[0007]根据本专利技术的第四方面，一种方法包括：使用至少一个处理器，检测第一踪迹段和第二踪迹段；使用所述至少一个处理器，确定与所述第一踪迹段相关联的第一踪迹段质量得分和与所述第二踪迹段相关联的第二踪迹段质量得分；使用所述至少一个处理器，确定所述第一踪迹段和所述第二踪迹段之间的拼接得分；以及响应于所述第一踪迹段质量得分和所述第二踪迹段质量得分满足质量得分阈值并且所述拼接得分满足拼接得分阈值，使用所述至少一个处理器，将所述第一踪迹段和所述第二踪迹段组合以形成代表运载工具外部的相同对象的单个踪迹段。
附图说明
[0008]图1是可以实现包括自主系统的一个或多于一个组件的运载工具的示例环境；
[0009]图2是包括自主系统的运载工具的一个或多于一个系统的图；
[0010]图3是图1和图2的一个或多于一个装置和/或一个或多于一个系统的组件的图；
[0011]图4A是自主系统的某些组件的图；
[0012]图4B是神经网络的实现的图；
[0013]图5是踪迹段清理的实现的图；
[0014]图6是踪迹段清理数据流的实现的图；
[0015]图7是踪迹特征提取网的实现的图；
[0016]图8是踪迹段清理模块的实现的图；
[0017]图9是被配置为生成用于训练机器学习模型的样本的训练样本生成器的实现的图；
[0018]图10是用于将踪迹段与地面真值踪迹匹配以生成训练样本的流程图；
[0019]图11是将地面真值踪迹与踪迹段匹配的实现的图；以及
[0020]图12是使用机器学习模型的踪迹段清理所用的处理的流程图。
具体实施方式
[0021]在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本公开的透彻理解。然而，本公开所描述的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实施将是明显的。在一些实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式例示的，以避免不必要地使本公开的方面模糊。
[0022]在附图中，为了便于描述，例示了示意要素(诸如表示系统、装置、模块、指令块和/或数据要素等的那些要素等)的具体布置或次序。然而，本领域技术人员将要理解，除非明确描述，否则附图中示意要素的具体次序或布置并不意在意味着要求特定的处理次序或序
列、或处理的分离。此外，除非明确描述，否则在附图中包含示意要素并不意在意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意在意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其他要素结合。
[0023]此外，在附图中，连接要素(诸如实线或虚线或箭头等)用于例示两个或多于两个其他示意要素之间或之中的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意在意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，要素之间的一些连接、关系或关联未在附图中例示，以便不使本公开内容模糊。此外，为了便于例示，可以使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接要素表示信号、数据或指令(例如，“软件指令”)的通信，本领域技术人员应理解，这种要素可以表示影响通信可能需要的一个或多于一个信号路径(例如，总线)。
[0024]尽管使用术语“第一”、“第二”和/或“第三”等来描述各种要素，但这些要素不应受这些术语的限制。术语“第一”、“第二”和/或第三”仅用于区分一个要素与另一要素。例如，在没有背离所描述的实施例的范围的情况下，第一触点可被称为第二触点，并且类似地，第二触点可被称为第一触点。第一触点和第二触点这两者都是触点，但它们不是相同的触点。
[0025]在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅是为了描述特定实施例的目的而包括的，而不是意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：使用至少一个处理器，检测第一踪迹段和第二踪迹段；使用所述至少一个处理器，确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表运载工具外部的相同对象；使用所述至少一个处理器，确定与所述第一踪迹段相关联的第一踪迹段质量得分和与所述第二踪迹段相关联的第二踪迹段质量得分、以及所述第一踪迹段和所述第二踪迹段之间的拼接得分；以及响应于由于所述第一踪迹段质量得分和所述第二踪迹段质量得分满足质量得分阈值并且所述拼接得分满足拼接得分阈值而确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象，使用所述至少一个处理器，将所述第一踪迹段和所述第二踪迹段组合以形成具有单个轨迹的单个踪迹段。2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过至少将所述第一踪迹段的第一轨迹特征与所述第二踪迹段的第二轨迹特征级联来组合所述第一踪迹段和所述第二踪迹段，以及其中，所述第一轨迹特征和所述第二轨迹特征包括中心点、相对于所述中心点的大小、以及航向角度中的至少一个。3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过至少将所述第一踪迹段的第一云点特征与所述第二踪迹段的第二云点特征级联来组合所述第一踪迹段和所述第二踪迹段，以及其中，所述第一云点特征和所述第二云点特征包括踪迹点、3D特性特征和运动特征中的至少一个。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：使用所述至少一个处理器，确定为所述第一踪迹段满足距离阈值并且所述第二踪迹段满足所述距离阈值；以及响应于所述第一踪迹段和所述第二踪迹段满足所述距离阈值，使用所述至少一个处理器，确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一踪迹段包括第一多个时间戳，以及其中，所述第二踪迹段包括第二多个时间戳。6.根据权利要求1所述的方法，还包括：使用所述至少一个处理器，确定与第三踪迹段相关联的第三踪迹段质量得分；以及响应于所述第三踪迹段质量得分未能满足所述质量得分阈值，使用所述至少一个处理器来消除所述第三踪迹段。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一踪迹段和所述第二踪迹段是从多个踪迹段中选择的，以及其中，所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表在一段时间内相对于所述运载工具的位置在空间上监视的所述运载工具外部的跟踪对象。8.根据权利要求1所述的方法，还包括：使用所述至少一个处理器，通过将已知单个踪迹分割为至少两个训练踪迹段来生成至少一个训练样本，其中，所述已知单个踪迹包括地面真值注释，所述地面真值注释指示所述至少两个训练踪迹段形成所述已知单个踪迹。9.根据权利要求8所述的方法，还包括：
使用所述至少一个处理器并且基于所述至少一个训练样本，训练机器学习模型以识别出所述至少两个训练踪迹段形成所述已知单个踪迹。10.一种系统，包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂态存储介质，其存储有指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：检测第一踪迹段和第二踪迹段；确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表运载工具外部的相同对象；确定与所述第一踪迹段相关联的第一踪迹段质量得分和与所述第二踪迹段相关联的第二踪迹段质量得分、以及所述第一踪迹段和所述第二踪迹段之间的拼接得分；以及响应于由于所述第一踪迹段质量得分和所述第二踪迹段质量得分满足质量得分阈值并且所述拼接得分满足拼接得分阈值而确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象，将所述第一踪迹段和所述第二踪迹段组合以形成具有单个轨迹和单个云点特征的单个踪迹段。11.根据权利要求10所述的系统，其中，通过至少将所述第一踪迹段的第一轨迹特征与所述第二踪迹段的第二轨迹特征级联来组合所述第一踪迹段和所述第二踪迹段，以及其中，所述第一轨迹特征和所述第二轨迹特征包括中心点、相对于所述中心点的大小、以及航向角度中的至少一个。12.根据权利要求10所述的系统，其中，通过至少将所述第一踪迹段的第一云点特征与所述第二踪迹段的第二云点特征级联来组合所述第一踪迹段和所述第二踪迹段，以及其中，所述第一云点特征和所述第二云点特征包括踪迹点、3D特性特征和运动特征中的至少一个。13.根据权利要求10所述的系统，所述操作还包括：确定为所述第一踪迹段满足距离阈值并且所述第二踪迹段满足所述距离阈值；以及响应于所述第一踪迹段和所述第二踪迹段满足所述距离阈值，确定为所述第一踪迹段和所述第二踪迹段代表相同对象。14.根据权利要求10所述的系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：周禄兵，杨炯，郭奕栾，
申请(专利权)人：动态，
类型：发明
国别省市：