车辆属性确定方法、装置、存储介质和电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112363196A(43)申请公布日2021.02.12(21)申请号202011126585.3G01C21/16(2006.01)(22)申请日2020.10.20G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(71)申请人北京嘀嘀无限科技发展有限公司地址100193北京市海淀区东北旺西路8号院34号楼(72)发明人高睿鹏束纬寰马楠肖轩朱树理李驰刘磊尹卜一刘长城(74)专利代理机构北京睿派知识产权代理事务所(普通合伙)11597代理人刘锋(51)Int.Cl.G01S19/49(2010.01)G01S19/10(2010.01)G01S19/07(2010.01)权利要求书3页说明书9页附图6页(54)发明名称车辆属性确定方法、装置、存储介质和电子设备(57)摘要本发明实施例公开了一种车辆属性确定方法、装置、存储介质和电子设备，通过确定车辆在预定时间段内的表征三轴加速度分量的加速度序列和表征车辆的姿态的车辆姿态序列，根据所述加速度序列和车辆姿态序列确定对应的车辆惯性特征序列。将所述车辆惯性特征序列输入预先训练得到的时域卷积网络模型，以确定对应的车辆速度和车辆姿态，并进一步根据所述车辆速度和车辆姿态确定车辆对应的车辆位置。本发明实施例通过车辆绑定的终端设备获取车辆运动中包括三轴加速度和车辆姿态的惯性特征，并基于惯性特征确定车辆的速度、姿态和位置，能够在接收不到GPS信号的情况下根据车辆的惯性特征准确的确定车辆属性。CN112363196ACN112363196A权利要求书1/3页1.一种车辆属性确定方法，其特征在于，所述方法包括：确定车辆在预定时间段内的加速度序列和车辆姿态序列，所述加速度序列中各所述加速度用于表征车辆对应的三轴加速度分量，所述车辆姿态序列中各所述车辆姿态用于表征车辆的姿态；根据所述加速度序列和车辆姿态序列确定对应的车辆惯性特征序列；将所述车辆惯性特征序列输入预先训练得到的时域卷积网络模型，以确定对应的车辆速度和车辆姿态；根据所述车辆速度和车辆姿态确定车辆对应的车辆位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定车辆在预定时间段内的加速度序列和车辆姿态序列包括：通过车辆绑定的终端设备基于三轴加速度传感器在预定时间段内按顺序获取加速度向量，以确定车辆对应的加速度序列；通过车辆绑定的终端设备基于陀螺仪传感器在预定时间段内按顺序获取对应的多个角速度，以确定车辆对应的车辆姿态序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过车辆绑定的终端设备基于三轴加速度传感器在预定时间段内按顺序获取加速度向量，以确定车辆对应的加速度序列包括：通过车辆绑定的终端设备基于三轴加速度传感器在预定时间段内按顺序获取多个加速度向量；对各所述加速度向量进行主成分分析，以确定所述车辆对应的三维坐标系；将各所述加速度向量投影至所述三维坐标系得到对应的车辆加速度，以确定车辆对应的加速度序列。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过车辆绑定的终端设备基于陀螺仪传感器在预定时间段内按顺序获取对应的多个角速度，以确定车辆对应的车辆姿态序列包括：通过车辆绑定的终端设备基于陀螺仪传感器在预定时间段内按顺序获取对应的多个角速度；根据各所述角速度确定车辆对应的车辆姿态信息，以确定对应的车辆姿态序列。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度序列和车辆姿态序列确定对应的车辆惯性特征序列包括：确定所述加速度序列和车辆姿态序列中各所述车辆加速度和车辆姿态信息的对应关系；根据对应的车辆加速度修正各所述车辆姿态信息得到车辆惯性特征，以确定对应的车辆惯性特征序列。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时域卷积网络包括顺序连接的四个卷积网络以及切片层和全连接层；所述将所述车辆惯性特征序列输入预先训练得到的时域卷积网络模型，以确定对应的车辆速度和车辆姿态包括：将所述车辆惯性特征序列依次输入顺序连接的四个卷积网络进行扩张卷积，以确定车辆对应的运动特征；2CN112363196A权利要求书2/3页将所述运动特征依次输入切片层和全连接层，以确定对应的车辆速度和车辆姿态。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，各所述卷积网络中包括三个顺序连接的卷积单元和一个残差连接单元，各所述卷积单元中包括顺序连接的扩张卷积层、权重归一化层、线性整流层和特征丢弃层。8.一种车辆属性确定装置，其特征在于，所述装置包括：运动属性确定模块，用于确定车辆在预定时间段内的加速度序列和车辆姿态序列，所述加速度序列中各所述加速度用于表征车辆对应的三轴加速度分量，所述车辆姿态序列中各所述车辆姿态用于表征车辆的姿态；特征序列确定模块，用于根据所述加速度序列和车辆姿态