[发明专利]地图生成方法、训练方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种地图生成方法，包括：

根据图像数据和点云数据，生成融合特征图；

提取所述融合特征图中的第一点特征序列；

基于注意力策略，对所述第一点特征序列和所述融合特征图进行处理，得到目标要素信息；以及

根据所述目标要素信息，生成地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据图像数据和点云数据，生成融合特征图，包括：

根据预定特征图、第一参数和所述图像数据的图像特征，生成图像特征图，所述预定特征图包括仅服从高斯分布的随机特征，所述第一参数表征用于采集所述图像数据的设备参数；

根据所述预定特征图、所述点云数据的点云特征、和第二参数，生成点云特征图，所述第二参数表征用于采集所述点云数据的设备参数；以及

将所述图像特征图和所述点云特征图进行融合处理，生成所述融合特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取所述融合特征图中的第一点特征序列，包括：

对所述融合特征图进行语义分割处理，得到语义特征图；

对所述语义特征图进行实例分割处理，得到实例特征图；以及

从所述实例特征图中提取所述第一点特征序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述从所述实例特征图中提取所述第一点特征序列，包括：

对所述实例特征图进行处理，得到离散点集，所述离散点集包括多个离散点和所述多个离散点的特征信息；

根据所述多个离散点的特征信息，从多个所述离散点中提取目标离散点序列，所述目标离散点序列中包括多个目标离散点和所述多个目标离散点的特征信息；以及

根据所述多个目标离散点的特征信息，生成第一点特征序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述实例特征图进行处理，得到离散点集，包括：

对所述实例特征图进行腐蚀处理，得到稀疏实例特征图；以及

对所述稀疏实例特征图进行池化处理，得到所述离散点集。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述离散点的特征信息，从多个所述离散点中提取目标离散点序列，包括：

根据所述多个离散点的特征信息，确定离散点排序策略；

按照所述离散点排序策略，将多个所述离散点进行正向排序，得到第一离散点序列；以及

基于选择策略，从所述第一离散点序列中提取目标离散点序列。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于选择策略，从所述第一离散点序列中提取目标离散点序列，包括：

对所述第一离散点序列进行稀疏处理，得到第一稀疏点序列；

按照所述排序策略，将所述第一稀疏点序列进行逆向排序，得到第二稀疏点序列；以及

对所述第二稀疏点序列进行所述稀疏处理，得到所述目标离散点序列。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一离散点序列包括I个离散点，I为大于1的整数；所述对所述第一离散点序列进行稀疏处理，得到第一稀疏点序列，包括：

针对所述I个离散点中的第i个离散点，删除k个离散点，得到第二离散点序列，其中，所述k个离散点中每一个离散点与所述第i个离散点之间的像素距离均满足预设阈值范围，i大于等于1且小于等于I，k为大于等于1的整数；

从所述第二离散点序列中提取第j个离散点，作为稀疏点，并递增i，其中，j为大于等于1的整数；以及

在确定i小于I的情况下，返回所述删除k个离散点的操作；在确定i等于I的情况下，得到所述第一稀疏点序列。