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申请/专利权人：合众新能源汽车股份有限公司
申请日：2022-06-02
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN115115790B
主分类号：G06T17/05
分类号：G06T17/05;G06V10/774;G06N20/00;G06N5/01
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2023.03.28#著录事项变更;2022.10.18#实质审查的生效;2022.09.27#公开
摘要：本申请实施例公开了一种预测模型的训练方法、地图预测方法及装置，该方法包括：获取移动装置在移动过程中采集到的多个样本数据，每个样本数据包括样本定位信息、样本速度信息和样本点云信息；根据样本速度信息对样本点云信息进行运动补偿处理，生成样本车速补偿地图；将样本车速补偿地图输入至预设模型，输出预测地图；根据预测地图和样本高精地图计算损失值，样本高精地图根据样本定位信息生成；根据损失值训练预设模型，直至预设模型满足预设训练条件，得到预测模型。根据本申请的实施例，能够准确预测地图。
主权项：1.一种预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取移动装置在移动过程中采集到的多个样本数据，每个所述样本数据包括样本定位信息、样本速度信息和样本点云信息；根据样本速度信息对所述样本点云信息进行运动补偿处理，生成样本车速补偿地图；将所述样本车速补偿地图输入至预设模型，输出预测地图；根据所述预测地图和样本高精地图计算损失值，所述样本高精地图根据所述样本定位信息生成；根据所述损失值训练所述预设模型，直至所述预设模型满足预设训练条件，得到预测模型；其中，所述根据所述预测地图和样本高精地图计算损失值，包括：从所述样本车速补偿地图中提取第一特征向量，所述第一特征向量用于表征所述移动装置在移动过程中所处环境的道路特征；所述道路特征包括车道线特征，和或，路沿特征；从所述样本高精地图出提取第二特征向量，所述第二特征向量用于表征所述道路特征；根据所述第一特征向量和所述第二特征向量计算所述损失值；其中，所述预设模型包括N个首尾相连的子模型，N为大于1的整数，所述根据所述损失值训练所述预设模型，直至所述预设模型满足预设训练条件，得到预测模型，包括：将第N-1子模型对应的损失值输入至第N子模型；根据所述第N-1子模型对应的损失值和预设阈值，训练所述预设模型，直至所述预设模型满足预设训练条件，得到所述预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合众新能源汽车股份有限公司 预测模型的训练方法、地图预测方法及装置
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