[发明专利]一种数据处理方法和相关装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域的地面俯视图，所述目标区域中具有待识别道路；

通过深度模型对所述地面俯视图进行针对道路识别的语义分析和视图向量提取，得到语义分析结果和视图向量，所述语义分析结果用于标识所述地面俯视图中识别出的道路像素和非道路像素，所述视图向量用于标识所述地面俯视图中归属同一道路的像素；

根据所述语义分析结果和所述视图向量，通过所述深度模型得到所述地面俯视图的道路标注结果，所述道路标注结果包括用于标识所述待识别道路的多个道路实例，所述道路实例具有对应的道路标注类别，所述道路标注类别是根据道路形状特征确定的，所述道路标注类别用于标识道路实例的层级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语义分析结果和所述视图向量，通过所述深度模型得到所述地面俯视图的道路标注结果，包括：

根据所述语义分析结果、所述视图向量以及所述地面俯视图中像素的位置信息，通过所述深度模型进行道路实例聚类，得到所述地面俯视图的所述道路标注结果；

根据所述位置信息确定所述道路实例聚类中的待定聚类结果所对应道路实例的道路宽度；

若所述道路宽度满足阈值条件，将所述待定聚类结果进行道路实例拆分，并重新判断拆分后的待定道路实例的道路标注类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过深度模型确定所述地面俯视图中像素的像素高度信息；

所述根据所述语义分析结果和所述视图向量，通过所述深度模型得到所述地面俯视图的道路标注结果，包括：

根据所述语义分析结果和所述视图向量，通过所述深度模型得到所述地面俯视图的待定标注结果，所述待定标注结果包括用于所述待识别道路的多个待定道路实例；

基于所述待定道路实例所包括像素的像素高度信息确定所述待定道路实例的道路高度信息；

确定所述待定道路实例的层级与所述道路高度信息是否匹配；

若匹配，确定所述待定标注结果为所述道路标注结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路标注类别包括：

通过路面形状连贯性确定的道路和路口。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度模型包括下采样子模型、语义分析子模型和视图向量子模型，所述通过深度模型对所述地面俯视图进行针对道路识别的语义分析和视图向量提取，得到语义分析结果和视图向量，包括：

通过所述下采样子模型对所述地面俯视图进行下采样的特征提取，所述下采样子模型包括N个特征提取层，其中第i个特征提取层的输入为第i-1个特征提取层的输出，第i个特征提取层所输出的特征提取结果的尺寸小于第i-1个特征提取层所输出的特征提取结果，N1，1i≤N；

通过语义分析子模型对所述下采样子模型的输出进行针对道路识别的上采样语义分析，得到所述语义分析结果，所述语义分析子模型包括M个语义分析层，其中第j个语义分析层的输入为第j-1个语义分析层的输出和所述下采样子模型中同尺寸的特征提取层的输出，M1，1j≤M；

通过视图向量子模型对所述下采样子模型的输出进行针对道路识别的上采样视图向量提取，得到所述视图向量，所述视图向量子模型包括L个向量提取层，其中第k个向量提取层的输入为第k-1个向量提取层的输出和所述下采样子模型中同尺寸的特征提取层的输出，L1，1k≤L。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取基于已标注地面俯视图确定的训练样本，所述训练样本包括所述已标注地面俯视图、所述已标注地面俯视图对应的实际语义分析结果和实际视图向量，以及所述已标注地面俯视图的实际道路标注结果；

基于初始模型对所述已标注地面俯视图生成的待定语义分析结果、待定视图向量和待定道路标注结果，根据分别与所述实际语义分析结果、所述实际视图向量以及所述实际道路标注结果间的差别信息，对所述初始模型进行训练，以得到所述深度模型。