[发明专利]隧道场景的定位方法、装置、计算机设备、存储介质

权利要求书

1.一种隧道场景的定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆在行驶过程中采集的光照数据；

从所述光照数据中提取光照特征和光照变化特征；

确定所述光照数据和光照模板数据之间的关联特征；

对所述光照特征、所述光照变化特征以及所述关联特征之间的融合特征进行分类处理，得到分类结果，包括：将所述光照特征、所述光照变化特征和所述关联特征融合，得到融合特征；通过决策树模型中的各子决策树对所述融合特征进行决策处理，得到各所述子决策树的决策结果；对各所述子决策树的决策结果进行评分，得到对应的评分值；在各所述子决策树的决策结果中，选取所述评分值满足预设评分条件时的所述决策结果作为所述分类结果；

当所述分类结果表示所述目标车辆驶入或驶出目标隧道时，基于所述分类结果确定所述目标车辆的定位点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在行驶过程中采集的光照数据之前，所述方法还包括：

获取所述目标车辆的定位数据；

将所述定位数据与地图中的路网数据进行匹配，得到路网匹配结果；

当所述路网匹配结果表示所述定位数据与所述目标隧道之间的距离满足预设距离条件时，触发光照判定事件；

所述获取目标车辆在行驶过程中采集的光照数据，包括：

响应于所述光照判定事件，获取目标车辆在行驶过程中采集的光照数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述子决策树的决策结果进行评分，得到对应的评分值，包括：

对各所述子决策树的决策结果进行分类，得到至少两类决策结果；

确定所述至少两类决策结果中各类决策结果的数量；

基于所述数量对所述各类决策结果进行评分，得到所述各类决策结果对应的评分值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述光照特征、所述光照变化特征和所述关联特征融合，得到融合特征，包括：

获取外部输入的隧道外光照特征；

将所述光照特征、所述光照变化特征、所述关联特征和所述隧道外光照特征进行融合，得到融合特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光照数据是在不同时间进行光照采集所得的光照序列；所述从所述光照数据中提取光照特征和光照变化特征，包括：

在所述光照序列中，基于滑动窗口提取时域特征和频域特征，并将提取的所述时域特征和频域特征作为所述光照特征；

从所述光照序列中提取目标窗口的光照变化率；

将所述光照变化率的时域特征和频域特征作为所述光照变化特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述光照序列中提取目标窗口的光照变化率，包括：

从所述光照序列中选取目标窗口内的光照数据；

对所述目标窗口内的光照数据进行差分处理，得到光照变化率；

所述将所述光照变化率的时域特征和频域特征作为所述光照变化特征，包括：

提取所述光照变化率的时域特征和频域特征，并将提取的所述时域特征和频域特征作为所述光照变化特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在行驶过程中采集的光照数据包括：

获取目标车辆在未驶入所述目标隧道的过程中采集的光照数据；或者，

当所述分类结果表示所述目标车辆驶入所述目标隧道时，获取所述目标隧道外的光照强度阈值；基于所述光照强度阈值，确定光照传感器的光照数据量级；在所述目标车辆驶入所述目标隧道的过程中，获取所述光照传感器按照所述光照数据量级采集的光照数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类结果是通过决策树模型进行分类处理所得的；所述获取目标车辆在行驶过程中采集的光照数据之前，所述方法还包括：

获取样本车辆行驶过程中采集的光照数据样本；

将所述光照数据样本和所述光照数据样本的标签作为训练集，并基于所述训练集对所述决策树模型进行训练。