【技术实现步骤摘要】
一种车辆交通状况自动检测方法和相关装置
[0001]本公开涉及自动驾驶领域，尤其涉及车辆交通状况自动检测方法和装置
、
电子设备
、
存储介质
、
程序产品和自动驾驶车辆
。
技术介绍
[0002]自动驾驶技术是一种通过计算机实现辅助驾驶或无人驾驶的技术，其依靠可见光相机
、
毫米波雷达
、
激光雷达
、
惯性导航系统
、
全球定位系统等传感系统，使计算机可以部分或全部代替人类驾驶员自动安全地操作车辆
。
[0003]现有技术中，自动驾驶技术主要应用于标准道路场景
。
然而在矿区等非标准道路场景中，交通情况多变，难以使用预训练的交通状况检测检测器适应新的情况
。
虽然现有技术中可以通过频繁升级交通状况检测检测器来适应新的情况，但频繁升级需要的成本较高，并且在升级之前延误的成本也较高
。
[0004]因此在检测交通状况时，需要交通状况检测器可以自
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.
一种车辆交通状况自动检测方法，包括：预训练检测器获取步骤，获取第一数量的预训练检测器，所述预训练检测器用于各种类型的车辆交通状况检测；交通状况检测步骤，将车辆传感器数据输入所述预训练检测器，获取所述预训练检测器的输出节点的输出值；基于所述输出值判断所述预训练检测器是否需要组合检测；检测器组合步骤，将需要组合检测的预训练检测器的输出值，输入一个新增的组合节点；所述组合节点判断当前输出值是否与历史输出值相似；组合检测器确定步骤，经若干次满足预设条件的组合节点判断后，将所述组合节点对应的检测器组合确定为一个新的组合检测器；交通状况组合检测步骤，将待检测的传感器数据，输入所述组合检测器，得到车辆交通状况检测结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，所述预训练检测器获取步骤中，所述预训练检测器包括检测交通设施状况的检测器和检测交通参与者状况的检测器
。3.
根据权利要求2所述的方法，所述预训练检测器获取步骤中，所述预训练传感器接收相同格式的传感器数据；或，所述预训练传感器接收不同格式的传感器数据
。4.
根据权利要求1所述的方法，所述交通状况检测步骤中，所述传感器数据包括交通设施状况和交通参与者状况
。5.
根据权利要求4所述的方法，所述交通状况检测步骤中，所述基于所述输出值判断所述预训练检测器是否需要组合检测，包括：若任一所述预训练传感器或现有的组合检测器可以检测所述传感器数据，则不需要组合检测；和
/
或，若任一所述预训练传感器或现有的组合检测器可以检测所述传感器数据，则不需要组合检测；和
/
若任一所述预训练检测器或现有的组合检测器都无法检测所述传感器数据，则需要组合检测
。6.
根据权利要求1所述的方法，所述检测器组合步骤中，所述组合节点判断当前输出值是否与历史输出值相似，其标准包括：当前输出值组成的向量，与历史输出值组成的向量的平均距离小于预定阈值
。7.
根据权利要求6所述的方法，所述检测器组合步骤中，所述组合节点判断当前输出值是否与历史输出值相似，其标准包括：当前输出值组成的向量，与历史输出值组成的向量的聚类中心向量的距离小于预定阈值
。8.
根据权利要求1所述的方法，所述预设条件包括：当前和历史的所述传感器数据的相似度满足第一取值条件，和
/
或，当前和历史的所述预训练检测器的输出值满足第二取值条件
。9.
技术研发人员：杨扬，胡心怡，
申请(专利权)人：上海伯镭智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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