摘要
本申请提供了一种地图更新方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;方法包括:通过第一卷积神经网络模型基于全局地图的历史变化数据以及当前环境数据进行预测处理,得到全局地图中地图要素的第一预测结果;将全局地图分别与局部地图在多个采集时间的部分进行第一融合处理得到多个采集时间的融合结果,并通过循环神经网络模型基于多个采集时间的融合结果进行预测处理,得到全局地图中地图要素的第二预测结果;其中,局部地图是根据行驶于全局地图的车辆的车辆感知数据确定的;根据全局地图中地图要素的第一预测结果以及第二预测结果,对全局地图进行地图更新处理。本申请能够显著提高地图更新的时效性和准确性。
技术关键词
全局地图
地图要素
历史变化数据
循环神经网络模型
车辆
地图更新方法
图像特征提取模型
点云特征提取
视角
车载摄像头
车载雷达
地图更新装置
可读存储介质
电子设备
指标
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生成电子围栏
感兴趣
计算机可读指令
非易失性计算机可读存储介质
包络
点云
深度神经网络模型
数据
车辆周围环境
训练深度神经网络
无人驾驶车辆
无人驾驶控制方法
身体健康状态
空气调节设备
AI系统
驾驶风格识别方法
历史行驶数据
时间段
模型训练方法
车辆