摘要
本公开涉及一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法,包括对噪声图像利用训练好的Unet模型,在预设道路交通条件信息引导下进行去噪,以自动生成连续的自动驾驶图像;所述Unet模型在训练时通过对真实驾驶图像加噪,并利用真实驾驶图像中的条件作为引导去噪。本公开方法可构建高质量、可控性强的合成数据集,以丰富真实的自动驾驶数据集,用于自动驾驶系统的学习训练,提升自动驾驶系统泛化能力。
技术关键词
路况
图像生成方法
交通
条件可控
自动驾驶系统
噪声图像
交叉注意力机制
图像特征提取
视角
查询特征
样本
可读存储介质
相机
关键字
场景
车道
度量
系统为您推荐了相关专利信息
图像拼接方法
重叠道路
坐标系
场景
相机成像模型
交通路径规划方法
出行特征
交通状态信息
出行需求
数据
人类驾驶员
行驶状态数据
场景构建方法
车辆
强化学习算法