[发明专利]一种地点识别方法及装置

权利要求书

1.一种用于地点识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像的特征图；

获取训练好的地标定位模型；

基于所述待识别图像的特征图和所述训练好的地标定位模型，获取所述待识别图像的响应图；

其中，所述待识别图像的响应图上具有一个或多个地标，所述一个或多个地标对应所述待识别图像中的代表性物体。

2.如权利要求1所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像的特征图和所述训练好的地标定位模型，获取所述待识别图像的响应图，包括：

基于两个以上尺寸的卷积核，对所述待识别图像的特征图分别进行第一卷积获取两张以上的中间图；

将所述两张以上的中间图串联，得到总串联图；

对所述总串联图进行第二卷积，获取所述待识别图像的响应图。

3.如权利要求1所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述训练好的地标定位模型通过以下步骤训练得到：

获取训练图像的特征图；

获取初始地标定位模型；

基于所述训练图像的特征图和所述初始地标定位模型，获取所述训练图像的响应图；

基于所述训练图像的特征图和响应图，获取所述训练图像的增强特征图；

基于所述训练图像的增强特征图，确定所述初始地标定位模型的损失函数；

根据所述初始地标定位模型的损失函数，训练所述初始地标定位模型并得到所述训练好的地标定位模型。

4.如权利要求3所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述训练图像包括匹配图像和非匹配图像，所述匹配图像对应的地理位置相同，所述非匹配图像对应的地理位置不同。

5.如权利要求4所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述基于所述训练图像的增强特征图，确定所述初始地标定位模型的损失函数包括：

基于所述训练图像的增强特征图，获取所述训练图像的非匹配图像；

基于所述训练图像及其匹配图像和非匹配图像，确定所述初始地标定位模型的损失函数；

其中，所述训练图像的非匹配图像为与所述训练图像相似度最高的一张或多张非匹配图像。

6.如权利要求1所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：基于所述待识别图像的特征图和响应图,获取所述待识别图像的代表性特征，所述代表性特征为所述代表性物体的特征；

访问参照数据库，所述参照数据库包括多个参照图像的代表性特征，每个参照图像的代表性特征对应一个或者多个地理位置；

比较所述待识别图像的代表性特征与所述多个参照地点图像的代表性特征；

根据比较结果，确定与所述待识别图像的代表性特征最相似的参照图像的代表性特征；

基于所述最相似的参照图像对应的地理位置确定所述待识别图像对应的地理位置。

7.如权利要求6所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述参照图像与所述待识别图像的拍摄方位相同或基本相同。

8.如权利要求1所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述方法由自动驾驶车辆上的车载设备执行。

9.如权利要求1所示的用于地点识别的方法，其特征在于，所述代表性物体为建筑物。

10.一种用于地点识别的装置，包括至少一个处理器，所述处理器执行权利要求1-9中任一所述方法。