电子设备、机器可读存储介质以及BEV特征的提取方法技术

本发明专利技术提供了一种电子设备、机器可读存储介质以及BEV特征的提取方法，该BEV特征的提取方法包括：对车辆周围环境进行拍摄，并获取拍摄图像上的图像特征；利用图像特征生成第一BEV特征；根据车辆所行驶的道路坡度环境对第一BEV特征进行修正，以得到第二BEV特征，作为最终的BEV特征。本发明专利技术的BEV特征的提取方法基于车辆的俯仰角可学习机制来让模型自适应学习，能够根据当前的图像特征来自适应，实现对复杂场景中更准确的特征构建和位置预测，提高BEV特征构建的精准性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，特别是涉及一种电子设备、机器可读存储介质以及bev特征的提取方法。

技术介绍

1、随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，自动驾驶技术成为了当今汽车行业的热点研究领域。自动驾驶技术的出现，给人们的出行方式带来了革命性的改变。一般自动驾驶技术主要包括以下几个模块：感知模块、决策模块和控制模块。感知模块通过多个传感器(如摄像头、雷达、激光雷达等)获取车辆周围的各种信息，并利用深度学习算法进行特征提取和目标识别。决策模块根据感知模块提供的信息，结合驾驶策略和交通规则，做出准确的路径规划和控制决策。控制模块根据决策模块的输出，控制车辆的加速、制动和转向等动作，实现自主驾驶。

2、感知模块作为自动驾驶技术的第一个环节，其性能往往决定着整个自动驾驶功能的实现准确性和稳定性，当前的基于纯视觉的自动驾驶方案主要有基于单目或者多目前视的目标检测和bev(bird’s eye view,bev)环视检测方案。bev环视目标检测方案因其360°的感知视角使得车辆对周围目标的感知更加完整和精确，以便于下游进行多种决策和规划任务。基于纯视觉的be本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于车辆的BEV特征的提取方法，包括：

2.根据权利要求1所述的提取方法，其中，

3.根据权利要求2所述的提取方法，其中，

4.根据权利要求3所述的提取方法，其中，

5.根据权利要求4所述的提取方法，其中，

6.根据权利要求5所述的提取方法，其中，

7.根据权利要求6所述的提取方法，其中，

8.根据权利要求1所述的提取方法，还包括：

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有机器可执行程序，所述机器可执行程序被所述处理器执行时用于实现根据权利要求1至8中任一项所述的提取方...

【技术特征摘要】

1.一种用于车辆的bev特征的提取方法，包括：

2.根据权利要求1所述的提取方法，其中，

3.根据权利要求2所述的提取方法，其中，

4.根据权利要求3所述的提取方法，其中，

5.根据权利要求4所述的提取方法，其中，

6.根据权利要求5所述的提取方法，其中，

7.根据权利要求6所述的提取方法，其中，

【专利技术属性】
技术研发人员：刘天赐，张雨晴，吴晓措，徐高伟，陈大宇，
申请(专利权)人：浙江智马达智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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