(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210555632.9 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 广州文远知行 科技有限公司 地址 511365 广东省广州市黄埔区广州国 际生物岛螺旋大道68号合景科盛广场 A栋地上第16层01、 02、 0 3、 04单元 (72)发明人 郭湘　韩旭　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 姚维 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/42(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 路面线段信息融合检测方法、 装置、 设备及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及自动驾驶技术领域， 公开了一种 路面线段信息融合检测方法、 装置、 设备及存储 介质， 用于提高路面线段信息的融合检测性能， 以及提高路面线段信息的融合检测效率和准确 率。 所述路面线段信息融合检测方法包括： 取多 个路面折线段数据和多个折线段查询特征向量； 通过预设融合检测模型分别对所述多个路面折 线段数据进行特征提取， 得到多个 路面折线 段特 征数据； 根据第一机制和第二机制对 所述多个 路 面折线段特征数据和所述多个折线段查询特征 向量进行融合检测， 得到 路面折线段融合检测结 果。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115082879 A 2022.09.20 CN 115082879 A 1.一种路面线段信息融合检测方法， 其特征在于， 所述路面线段信息融合检测方法包 括： 获取多个路面 折线段数据和多个折线段查询特 征向量； 通过预设融合检测模型分别对所述多个路面折线段数据进行特征提取， 得到多个路面 折线段特征数据； 根据第一机制和第二机制对所述多个路面折线段特征数据和所述多个折线段查询特 征向量进行融合检测， 得到路面 折线段融合检测结果。 2.根据权利要求1所述的路面线段信 息融合检测方法， 其特征在于， 所述通过预设融合 检测模型分别对所述多个路面折线段数据进行特征提取， 得到多个路面折线段特征数据， 包括： 根据所述多个路面折线段数据获取多个路面折线段几何信息和多个路面折线段属性 信息， 各条路面折线段属性信息包括置信度属性和时间属性； 通过预设融合检测模型中共享权重的特征提取网络， 分别对所述多个路面折线段几何 信息和所述多个路面折线段属性信息进行特征 处理， 得到路面折线段全局几何特征数据集 和路面折线段属性特 征数据集； 对所述路面折线段全局几何特征数据集和所述路面折线段属性特征数据集进行特征 堆叠， 得到多个路面 折线段特征数据。 3.根据权利要求2所述的路面线段信 息融合检测方法， 其特征在于， 所述通过预设融合 检测模型中共享权重的特征提取网络， 分别对 所述多个路面折线段几何信息和所述多个路 面折线段属性信息进 行特征处理， 得到路面折线段全局几何特征数据集和路面折线段属性 特征数据集， 包括： 通过预设融合检测模型中共享权重的特征提取网络， 按照第 一预设维度对所述多个路 面折线段几何信息进行 卷积升维处 理， 得到多个路面 折线段几何特 征； 对所述多个路面折线段几何特征进行全局池化处理， 得到路面折线段全局几何特征数 据集； 通过所述预设融合检测模型中所述共享权重的特征提取网络， 按照第 二预设维度对所 述多个路面 折线段属性信息进行 卷积升维处 理， 得到路面 折线段属性特 征数据集。 4.根据权利要求1所述的路面线段信 息融合检测方法， 其特征在于， 所述根据第 一机制 和第二机制对所述多个路面折线段特征数据和所述多个折线段查询特征向量进行融合检 测， 得到路面 折线段融合检测结果， 包括： 根据第一机制对各折线段查询特征向量两两之间进行关联度分析， 得到多个折线段自 注意力特 征数据； 通过第二机制对所述多个路面折线段特征数据和所述多个折线段自注意力特征数据 进行信息融合处 理， 得到路面 折线段融合检测结果。 5.根据权利要求4所述的路面线段信 息融合检测方法， 其特征在于， 所述通过第 二机制 对所述多个路面折线段特征数据和所述多个折线段自注意力特征数据进 行信息融合处理， 得到路面 折线段融合检测结果， 包括： 通过第二机制对所述多个路面折线段特征数据和所述多个折线段自注意力特征数据 进行联合计算与特 征融合处 理， 得到多个路面 折线段融合特 征数据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115082879 A 2按照预设卷积核分别对所述多个路面折线段融合特征数据进行卷积降维处理， 得到路 面折线段融合检测结果。 6.根据权利要求1 ‑5中任意一项所述的路面线段信息 融合检测方法， 其特征在于， 在所 述获取多个路面折线段数据和多个折线段查询特征向量之前， 所述路面线段信息融合检测 方法还包括： 基于预设路面折线段样本数据集和预设折线段输入样本数据集进行模型训练， 得到已 训练的融合检测模型和路面线段 预测数据； 根据所述路面线段 预测数据和预设路面真值数据确定目标损失函数； 按照所述目标损失函数对所述已训练 的融合检测模型进行迭代训练， 直至所述目标损 失函数对应的最小值小于预设阈值时， 得到预设融合检测模型。 7.根据权利要求6所述的路面线段信 息融合检测方法， 其特征在于， 在所述根据 所述路 面线段预测数据和预设路面真值数据确定目标损失函数， 包括： 通过二分匹配算法对所述路面线段 预测数据和预设路面真值数据计算距离损失函数； 基于所述路面线段预测数据和所述预设路面真值数据计算置信度损失， 得到交叉熵损 失函数； 对所述距离损失函数和所述交叉熵损失函数进行加权求和， 得到目标损失函数。 8.一种路面线段信息融合检测装置， 其特征在于， 所述路面线段信息融合检测装置包 括： 获取模块， 用于获取多个路面 折线段数据和多个折线段查询特 征向量； 提取模块， 用于通过预设融合检测模型分别对所述多个路面折线段数据进行特征提 取， 得到多个路面 折线段特征数据； 融合模块， 用于根据第 一机制和第 二机制对所述多个路面折线段特征数据和所述多个 折线段查询特 征向量进行融合检测， 得到路面 折线段融合检测结果。 9.一种路面线段信息融合检测设备， 其特征在于， 所述路面线段信息融合检测设备包 括： 存储器和至少一个处 理器， 所述存 储器中存 储有计算机程序； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机程序， 以使得所述路面线段信 息 融合检测设备 执行如权利要求1 ‑7中任意一项所述的路面线段信息融合检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任意一项所述的路面线段信息融合检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115082879 A 3