【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及自动驾驶、智能交通、数据处理等。
技术介绍
1、自动驾驶车辆可以利用车辆内部的模型识别车辆当前的行驶场景，并基于模型的识别结果，确定自动驾驶车辆的行驶策略或行驶路径。其中，该模型可以包括任一神经网络模型，如感知模型。可见，自动驾驶车辆内部的模型往往会对车辆的行驶安全性造成决定性的作用。
2、因此，为了提高自动驾驶车辆的行驶安全性，如何高效地训练模型逐渐成为人们重点关注的问题。
技术实现思路
1、本公开提供了模型训练方法、数据获取方法、装置以及自动驾驶车辆。
2、根据本公开的一方面，提供了一种模型训练方法，包括：
3、接收多条问题场景数据，每条问题场景数据包含场景标签，场景标签用于表征问题场景数据的场景特征；
4、利用包含相同场景标签的问题场景数据，生成场景标签对应的模型数据集；
5、利用基础模型所绑定的模型数据集，对基础模型进行训练。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种数据获取方法，应用于...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述接收多条问题场景数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述基础模型包括部署于自动驾驶车辆的神经网络模型。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述问题场景数据还包含：所述问题场景数据的时间范围、以及所述时间范围内主车报出的信息；
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述主车报出的信息，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少两个字段包括以下字段中的全部或部分：...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述接收多条问题场景数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述基础模型包括部署于自动驾驶车辆的神经网络模型。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述问题场景数据还包含：所述问题场景数据的时间范围、以及所述时间范围内主车报出的信息；
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述主车报出的信息，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述至少两个字段包括以下字段中的全部或部分：基础场景字段、主车行为字段、道路信息字段、模型状态字段和模型行为字段。
8.根据权利要求6所述的方法，还包括，
9.根据权利要求1-8中任一所述的方法，其中，所述利用包含相同场景标签的所述问题场景数据，生成所述场景标签对应的模型数据集，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述至少一个处理阶段包括以下全部或部分：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述模型数据集包括训练集和测试集；
【专利技术属性】
技术研发人员：李东进，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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