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一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法
摘要文本
本发明公开了一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法，包括以下步骤：S1、数据准备；S2、地图关键点检测模型的训练：将数据预处理后组合；进行高分辨率的特征提取；将高分辨率特征转换为热图，并预测每一个关键点的嵌入向量；得到预测结果，与真实标注进行均方差损失计算来反向传播进行模型优化；直至模型优化至达到输出标准，完成训练；S3、模型量化；S4、地图关键点检测模型推理，输出地图位置缺失识别结果。本发明在保证精度的同时提高从海量数据中检测出问题地图的效率，可以直接在输入的图片上定位地图关键点，有着较高的效率；同时需要的计算和存储资源也相对有限，可以满足海量数据的处理以及服务实际部署的需求。
申请人信息
- 申请人:人民中科(北京)智能技术有限公司
- 申请人地址:100010 北京市大兴区北京经济技术开发区科谷一街8号院8号楼14层1401(北京自贸试验区高端产业片区亦庄组团)
- 发明人: 人民中科(北京)智能技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410040660.6 |
| 申请日 | 2024/1/11 |
| 公告号 | CN117555979A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06F16/29 |
| 权利人 | 人民中科(北京)智能技术有限公司 |
| 发明人 | 王帅; 王坚; 张朝; 余昊楠 |
| 地址 | 北京市大兴区北京经济技术开发区科谷一街8号院8号楼14层1401(北京自贸试验区高端产业片区亦庄组团) |
专利主权项内容
1.一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、数据准备，包括训练数据的收集、获取以及标注；S2、地图关键点检测模型的训练，训练过程为：S21、数据处理：将数据预处理后组合为用于训练的mini-batch；S22、特征层提取：数据送入地图关键点检测模型进行高分辨率的特征提取；S23、多头预测：在得到提取的特征后，网络预测层将高分辨率特征转换为热图，同时预测每一个关键点的嵌入向量；S24、损失计算：模型前向传播得到预测结果，与对应的真实标注进行均方差损失和分组损失的计算来反向传播进行模型优化；S25、模型输出：直至模型优化至达到输出标准，结束模型训练，最终将模型文件输出；S3、对S25输出的地图关键点检测模型进行量化；S4、地图关键点检测模型推理，输出地图位置缺失识别结果。