【技术实现步骤摘要】
本申请涉及高清地图，特别涉及高清地图模型的训练方法、地图生成方法、设备及介质。
技术介绍
1、高清地图是向量化静态地图元素的集合，包括车道线、人行横道、道路边界、道路中心线、路口、导流区、禁停区等等。而高清地图模型可以利用大量人工标注或自动生成的高清地图数据进行训练后，就具备了仅依靠视觉传感器数据，就能实时感知周围环境地图元素的能力。
2、相关技术中，高清地图模型通常先将各个视角的感知数据进行编码，得到bev视角下的特征图，然后再bev特征图上进行解码，直接得到向量化的地图元素实例，也避免了分割方案中繁重的后处理工作。
3、如何保证高清地图模型的准确性是一个需要解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供的高清地图模型的训练方法、地图生成方法、设备及介质，能够提升高清地图模型后续生成地图的准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种高清地图模型的训练方法，该高清地图模型包括编码层、bev特征层和解码层，该方法包括...
【技术保护点】
1.一种高清地图模型的训练方法，其特征在于，所述高清地图模型包括编码层、BEV特征层和解码层，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述道路重建图采用以下方式得到：
3.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述优化所述第一网格图像中每个网格点的坐标和颜色，得到第二网格图像，包括：
4.根据权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述根据所述语义分割损失和所述颜色损失，优化所述第一网格图像中每个网格点的坐标和颜色，得到第二网格图像，包括：
5.根据权利要求3所述的训练方法，其特征在于，响应于所述...
【技术特征摘要】
1.一种高清地图模型的训练方法，其特征在于，所述高清地图模型包括编码层、bev特征层和解码层，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述道路重建图采用以下方式得到：
3.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述优化所述第一网格图像中每个网格点的坐标和颜色，得到第二网格图像，包括：
4.根据权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述根据所述语义分割损失和所述颜色损失，优化所述第一网格图像中每个网格点的坐标和颜色，得到第二网格图像，包括：
5.根据权利要求3所述的训练方法，其特征在于，响应于所述语义分割损失和所述颜色损失符合预设条件，停止优化所述第一网格图像中每个网格点的坐标和颜色。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：袁小德，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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