【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆自动驾驶领域，特别涉及一种基于前向图像的车辆控制方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在车辆的自动驾驶领域中，大规模的自然驾驶数据是容易获得的，也不需要任何后期人工标注而易于使用。基于自然驾驶数据，使用模仿学习可能具有对新环境有较好的适应能力和鲁棒性。因此目前使用模仿学习构建自动驾驶模型在近年来不断涌现，这些方案大多直接处理传感器的输出信号而实现对车辆的控制。但是，由于现实世界场景极端复杂，上述的自动驾驶方案可能受限于训练数据所覆盖的场景，而导致相关的自动驾驶模型的智能性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种基于前向图像的车辆控制方法、装置及电子设备，该方法能够有效而准确的感知车辆外部的目标对象的相关信息，提高了车辆的自动驾驶模型的智能性。
2、为了实现上述目的，本申请提供了一种基于前向图像的车辆控制方法，包括：
3、利用第一神经网络模型，对获取到的车辆的前向图像进行图像特征提取，得到相应的第一特征图，其中所述第一特征图包括车辆行驶场...
【技术保护点】
1.一种基于前向图像的车辆控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络模型包括以下至少一种：位置组件、采样组件和卷积组件，所述利用第一神经网络模型，对获取到的车辆的前向图像进行图像特征提取，得到相应的第一特征图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象，对所述前向图像进行分割操作，确定各个所述目标对象对应的掩膜，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图和所述掩膜，对所述第一特征图进行池化操作，得到相应的目标特征向量，包括：>
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于前向图像的车辆控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络模型包括以下至少一种：位置组件、采样组件和卷积组件，所述利用第一神经网络模型，对获取到的车辆的前向图像进行图像特征提取，得到相应的第一特征图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象，对所述前向图像进行分割操作，确定各个所述目标对象对应的掩膜，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征图和所述掩膜，对所述第一特征图进行池化操作，得到相应的目标特征向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权...
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