[发明专利]车辆控制方法和装置

说明书

本申请提供一种车辆控制方法和装置，该方法包括：获取待处理图像；根据所述待处理图像和预先训练的目标检测模型，获取所述待处理图像中目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点；根据所述目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点，获取车辆的位姿信息和位置信息；根据所述位姿信息和所述位置信息，控制车辆行驶。和现有技术中矩形区域相比，本申请的方案确定的标志牌区域更加准确，因此基于标志牌区域确定的位姿信息和位置信息也更加准确，车辆行驶安全性更高。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种车辆控制方法和装置。

背景技术

自动驾驶车辆在行驶过程中，需要实时获取自身的位姿信息和位置信息，结合位姿信息、位置信息和高精度地图控制车辆行驶。在获取自身的位姿信息和位置信息过程中，关键一步为在相机采集到的图像上找到标志牌区域。

现有技术中，大多基于深度学习的目标检测算法来确定标志牌区域，然而深度学习的目标检测算法大多采用分类加回归的方式，在回归标志牌区域的时候，回归的是标志牌的中心点坐标以及宽高，将中心点坐标以及宽高确定的矩形区域作为标志牌区域。

然而，通过上述方法确定的矩形区域并不是严格意义上的标志牌区域，该矩形区域既包括标志牌，又包括非标志牌部分，基于该矩形区域确定的位姿信息和位置信息准确度不高，而位姿信息和位置信息是自动驾驶车辆行驶过程中重要参考，位姿信息和位置信息如果不够准确无疑会影响自动驾驶车辆行驶安全。

发明内容

本申请提供一种车辆控制方法和装置，在目标检测模型中搭建两个分支，其中一个分支用于输出目标对象的分割掩码，另一分支用于输出目标对象的关键点，基于目标对象的分割掩码和目标对象的关键点，确定标志牌的角点坐标，进而基于标志牌的角点坐标确定标志牌区域。和现有技术中矩形区域相比，本申请的方案确定的标志牌区域更加准确，基于标志牌区域确定的位姿信息和位置信息也更加准确，而位姿信息和位置信息是自动驾驶车辆行驶过程中重要参考，本申请的方案可提升车辆行驶安全性。

第一方面，本申请提供一种车辆控制方法，包括：获取待处理图像；根据所述待处理图像和预先训练的目标检测模型，获取所述待处理图像中目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点；根据所述目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点，获取车辆的位姿信息和位置信息；根据所述位姿信息和位置信息，控制车辆行驶。

可选的，根据所述目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点，获取车辆的位姿信息和位置信息，包括：根据所述目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点，确定所述目标对象的角点坐标；根据所述目标对象的角点坐标，获取所述位姿信息和所述位置信息。

可选的，根据所述目标对象的分割掩码以及所述目标对象的关键点，确定所述目标对象的角点坐标，包括：根据所述目标对象的分割掩码，获取所述目标对象的分割轮廓；对所述目标对象的分割轮廓进行多边形近似，得到所述分割轮廓对应的近似多边形；根据所述近似多边形的顶点坐标以及所述目标对象的关键点坐标，确定所述目标对象的角点坐标。

可选的，根据所述分割轮廓对应的近似多边形的顶点坐标以及所述目标对象的关键点坐标，确定所述目标对象的角点坐标，包括：针对所述分割轮廓对应的近似多边形上的每个顶点，从所述目标对象的关键点中获取所述顶点对应的关键点；对所述顶点的坐标和所述顶点对应的关键点的坐标取平均，得到所述目标对象的角点坐标。

可选的，根据所述目标对象的角点坐标，获取所述位姿信息和所述位置信息，包括：根据所述目标对象的角点坐标，确定所述目标对象在所述待处理图像上的区域；提取所述区域的特征信息；根据所述区域的特征信息和高精度地图中所有对象的特征信息，确定所述高精度地图中与所述目标对象匹配的第一对象；根据所述目标对象的角点坐标和所述第一对象各个角点的三维坐标，获取所述位姿信息和所述位置信息。