(57)【要約】      （修正有）【課題】ターゲットスレッド画像のサイズ情報を正確に確定することができ、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報及び予め設定された座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を正確に確定することができる自動運転車両の位置検出方法、自動運転車両の位置検出装置及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。【解決手段】自動運転車両の位置検出方法、自動運転車両の位置検出装置及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、取得した自動運転車両の第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定する。且つ細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いてターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定する。【選択図】図１
2020042015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲットスレッド画像を含む自動運転車両の第１視覚感知画像を取得することと、
細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記第１視覚感知画像を識別し、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定することと、
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定することと、
前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定することとを含むことを特徴とする自動運転車両の位置検出方法。
【請求項２】
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定することは、
前記ターゲットスレッド画像中のターゲットスレッドの形態に沿って、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割することと、
前記特徴マトリックスのそれぞれと前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに重み付け加算演算を行い、演算結果を得ることと、
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記演算結果を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定することとを含むことを特徴とする請求項１に記載の自動運転車両の位置検出方法。
【請求項３】
前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定することは、
前記予め設定された座標系マップ情報を前記第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得ることと、
前記投影後の座標系マップ情報において、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象が存在するか否かを判断することと、
前記ターゲット対象が存在すると確定すれば、前記第１視覚感知画像の撮影角度及び前記投影後の座標系マップ情報に基づき、前記自動運転車両の位置を確定することとを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の自動運転車両の位置検出方法。
【請求項４】
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得することをさらに含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の自動運転車両の位置検出方法。
【請求項５】
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得することは、
予め設定された視覚感知画像、前記予め設定された視覚感知画像に含まれる予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することを特徴とする請求項４に記載の自動運転車両の位置検出方法。
【請求項６】
予め設定された視覚感知画像、前記予め設定された視覚感知画像に含まれる予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することは、
前記予め設定された視覚感知画像及び前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、前記予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することと、
前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び前記予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、前記初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及び前記トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することとを含むことを特徴とする請求項５に記載の自動運転車両の位置検出方法。
【請求項７】
前記自動運転車両の第１視覚感知画像を取得することは、
前記自動運転車両に設置された画像収集装置によって前記第１視覚感知画像を取得することを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の自動運転車両の位置検出方法。
【請求項８】
ターゲットスレッド画像を含む自動運転車両の第１視覚感知画像を取得するために用いられる第１取得モジュールと、
細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記第１視覚感知画像を識別し、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定するために用いられる第１確定モジュールと、
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定するために用いられる第２確定モジュールと、
前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定するために用いられる第３確定モジュールとを含むことを特徴とする自動運転車両の位置検出装置。
【請求項９】
前記第２確定モジュールは、
前記ターゲットスレッド画像中のターゲットスレッドの形態に沿って、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割するために用いられる分割ユニットと、
各前記特徴マトリックスのそれぞれと前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに重み付け加算演算を行い、演算結果を得るために用いられる演算ユニットと、
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記演算結果を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定するために用いられる第１確定ユニットとを含むことを特徴とする請求項８に記載の自動運転車両の位置検出装置。
【請求項１０】
前記第３確定モジュールは、
前記予め設定された座標系マップ情報を前記第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得るために用いられる投影ユニットと、
前記投影後の座標系マップ情報において、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象が存在するか否かを判断するために用いられる判断ユニットと、
前記判断ユニットが前記ターゲット対象が存在すると確定すれば、前記第１視覚感知画像の撮影角度及び前記投影後の座標系マップ情報に基づき、前記自動運転車両の位置を確定するために用いられる第２確定ユニットとを含むことを特徴とする請求項８又は９に記載の自動運転車両の位置検出装置。
【請求項１１】
前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得するために用いられる第２取得モジュールをさらに含むことを特徴とする請求項８又は９に記載の自動運転車両の位置検出装置。
【請求項１２】
前記第２取得モジュールは、
予め設定された視覚感知画像、前記予め設定された視覚感知画像に含まれる予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成するために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の自動運転車両の位置検出装置。
【請求項１３】
前記第２取得モジュールは、
前記予め設定された視覚感知画像及び前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、前記予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することと、
前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び前記予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、前記初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及び前記トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することとに用いられることを特徴とする請求項１２に記載の自動運転車両の位置検出装置。
【請求項１４】
前記第１取得モジュールは、
前記自動運転車両に設置された画像収集装置によって前記第１視覚感知画像を取得することを特徴とする請求項８又は９に記載の自動運転車両の位置検出装置。
【請求項１５】
コンピュータコマンドが記憶されたコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、
前記コンピュータコマンドは、請求項１〜７のいずれか１項に記載の自動運転車両の位置検出方法を実現するために用いられることを特徴とするコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、自動運転の技術分野に関し、特に自動運転車両の位置検出方法、自動運転車両の位置検出装置及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転車両の運行過程においては、自動運転車両に対して位置決めを行う必要がある。自動運転車両が検出した視覚画像におけるスレッド（線状物、例えば電柱、ゼブラゾーン又は車線等）は、自動運転車両の位置決めにおいて非常に優れた参照物になる。したがって、スレッドに関する検出技術は、自動運転分野において極めて重要である。
【０００３】
従来技術においては、一般的には、従来のディープラーニングアルゴリズムを用いて視覚画像におけるスレッドを検出する。
【０００４】
ただし、従来技術においては、視覚画像におけるスレッドが集中的で且つ細長い物体であるため、従来のディープラーニングアルゴリズムを用いて視覚画像におけるスレッドを正確に検出することができず、それによって自動運転車両の位置を正確に確定することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願は、従来技術において、自動運転車両位置の正確な確定ができないという技術的問題を解決するためになされたもので、自動運転車両の位置検出方法、自動運転車両の位置検出装置及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様において、本願が提供する自動運転車両の位置検出方法は、ターゲットスレッド画像を含む自動運転車両の第１視覚感知画像を取得することと、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記第１視覚感知画像を識別し、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定することと、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定することと、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定することとを含む。
【０００７】
一つの選択可能な実施形態において、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定することは、
前記ターゲットスレッド画像中のターゲットスレッドの形態に沿って、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割することと、前記特徴マトリックスのそれぞれと前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに重み付け加算演算を行い、演算結果を得ることと、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記演算結果を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定することとを含む。
【０００８】
一つの選択可能な実施形態において、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定することは、前記予め設定された座標系マップ情報を前記第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得ることと、前記投影後の座標系マップ情報において、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象が存在するか否かを判断することと、前記ターゲット対象が存在すると確定すれば、前記第１視覚感知画像の撮影角度及び前記投影後の座標系マップ情報に基づき、前記自動運転車両の位置を確定することとを含む。
【０００９】
一つの選択可能な実施形態において、前記方法は、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得することをさらに含む。
【００１０】
一つの選択可能な実施形態において、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得することは、予め設定された視覚感知画像、前記予め設定された視覚感知画像に含まれる予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することを含む。
【００１１】
一つの選択可能な実施形態において、予め設定された視覚感知画像、前記予め設定された視覚感知画像に含まれる予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することは、前記予め設定された視覚感知画像及び前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、前記予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することと、前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び前記予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、前記初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及び前記トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することとを含む。
【００１２】
一つの選択可能な実施形態において、前記自動運転車両の第１視覚感知画像を取得することは、前記自動運転車両に設置された画像収集装置によって前記第１視覚感知画像を取得することを含む。
【００１３】
第２の態様において、本願が提供する自動運転車両の位置検出装置は、ターゲットスレッド画像を含む自動運転車両の第１視覚感知画像を取得するために用いられる第１取得モジュールと、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記第１視覚感知画像を識別し、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定するために用いられる第１確定モジュールと、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定するために用いられる第２確定モジュールと、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定するために用いられる第３確定モジュールとを含む。
【００１４】
一つの選択可能な実施形態において、前記第２確定モジュールは、前記ターゲットスレッド画像中のターゲットスレッドの形態に沿って、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割するために用いられる分割ユニットと、各前記特徴マトリックスのそれぞれと前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに重み付け加算演算を行い、演算結果を得るために用いられる演算ユニットと、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、前記演算結果を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定するために用いられる第１確定ユニットとを含む。
【００１５】
一つの選択可能な実施形態において、前記第３確定モジュールは、前記予め設定された座標系マップ情報を前記第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得るために用いられる投影ユニットと、前記投影後の座標系マップ情報において、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象が存在するか否かを判断するために用いられる判断ユニットと、前記判断ユニットが前記ターゲット対象が存在すると確定すれば、前記第１視覚感知画像の撮影角度及び前記投影後の座標系マップ情報に基づき、前記自動運転車両の位置を確定するために用いられる第２確定ユニットとを含む。
【００１６】
一つの選択可能な実施形態において、前記装置は、前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得するために用いられる第２取得モジュールをさらに含む。
【００１７】
一つの選択可能な実施形態において、前記第２取得モジュールは、予め設定された視覚感知画像、前記予め設定された視覚感知画像に含まれる予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成するために用いられる。
【００１８】
一つの選択可能な実施形態において、前記第２取得モジュールは、前記予め設定された視覚感知画像及び前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、前記予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することと、前記予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び前記予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、前記初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルをトレーニングして、トレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及び前記トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成することとに用いられる。
【００１９】
一つの選択可能な実施形態において、前記第１取得モジュールは、前記自動運転車両に設置された画像収集装置によって前記第１視覚感知画像を取得する。
【００２０】
第３の態様において、本願が提供する制御機器は、メモリとプロセッサを含み、ここで、前記メモリは、コンピュータコマンドを記憶するために用いられ、前記プロセッサは、前記メモリに記憶された前記コンピュータコマンドを実行して上記第１の態様のいずれの実施形態に記載の自動運転車両の位置検出方法を実現するために用いられる。
【００２１】
第４の態様において、本願が提供するコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータコマンドが記憶されたコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記コンピュータコマンドは、請求項１〜７のいずれか１項に記載の自動運転車両の位置検出方法を実現するために用いられる。
【発明の効果】
【００２２】
本願の実施例が提供する自動運転車両の位置検出方法、自動運転車両の位置検出装置、制御機器及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づくことにより、取得した自動運転車両の第１視覚感知画像を識別し、前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定し、且つ前記細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いて前記ターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定する。さらに、前記ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、前記自動運転車両の位置を確定する。本願の実施例は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルの下位層ニューラルネットワーク層及び上位層ニューラルネットワーク層を用いることにより、検出するための第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を正確に確定することができ、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報及び予め設定された座標系マップ情報に基づき、前記自動運転車両の位置を正確に確定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本願の実施例又は従来技術における技術的解決手段をより明確に説明するために、以下、本願の実施例又は従来技術に対する説明に使用すべき図面を簡単に説明する。明らかに、以下、説明される実施例は本願の一部の実施例に過ぎず、当業者であれば、本願における実施例に基づき、創造的な労力を要することなく、これらの図面から他の図面を得ることができる。
【図１】本願の一実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。
【図２】本願の別の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。
【図３】本願の別の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。
【図４】本願の別の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。
【図５】本願の一実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出装置の構造概略図である。
【図６】本願の一実施例が提供する制御機器の構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
まず、本願の実施例における適用シーン及び関連する専門用語の一部について、解釈又は説明を記載する。
【００２５】
本願の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法、自動運転車両に基づく位置検出装置、制御機器及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、自動運転車両の位置決めの適用シーンに応用されることができ、自動運転車両の位置を正確に確定することができる。
【００２６】
本願の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法の実行主体は、自動運転車両に基づく位置検出装置又は制御機器（説明の利便さのために、本実施例において、実行主体を自動運転車両に基づく位置検出装置とすることを例として説明する）であってもよい。例示的に、該装置はソフトウェア及び／又はハードウェアによって実現されることができる。
【００２７】
本願の実施例の係るターゲットスレッド画像及び／又は予め設定されたスレッド画像は、電柱画像、ゼブラゾーン画像又は車線画像のうち、少なくとも１つを含んでもよいが、これらに限定されない。
【００２８】
本願の実施例の係る予め設定されたニューラルネットワークモデルは、予め設定された下位層ニューラルネットワーク層及び予め設定された上位層ニューラルネットワーク層を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００２９】
本願の実施例の係る初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルとは、予め設定されたニューラルネットワークモデルの下位層ニューラルネットワーク層をトレーニングすることにより、得られたニューラルネットワークモデルである。例示的に、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルは、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層及び予め設定された上位層ニューラルネットワーク層を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００３０】
本願の実施例の係る細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデル（又は最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデル）とは、予め設定されたニューラルネットワークモデルの下位層ニューラルネットワーク層及び上位層ニューラルネットワーク層のいずれをもトレーニングして、得られたニューラルネットワークモデルである。例示的に、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルは、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層及びトレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００３１】
例示的に、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層は、第１視覚感知画像におけるターゲットスレッド画像の特徴情報を抽出するために用いられ、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層は、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を識別するために、ターゲットスレッド画像の特徴情報を学習するために用いられる。
【００３２】
本願の実施例の係る予め設定された座標系マップ情報とは、自動運転車両に予め設定された正確な座標系マップ情報であり、それによって自動運転車両の位置を確定しやすくなる。例示的に、予め設定された座標系マップ情報をリアルタイムに更新し、又は予め設定された時間ごとに更新することができる。
【００３３】
本願の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法、自動運転車両に基づく装置、制御機器及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層及び上位層ニューラルネットワーク層を用いることにより、検出するための第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定し、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報及び予め設定された座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を確定し、従来技術における自動運転車両位置を正確に確定することができない技術的問題を解決する。
【００３４】
以下、具体的な実施例によって本願の技術的解決手段及び本願の技術的解決手段によっていかに上記技術的問題を解決するかについて詳細に説明する。以下の具体的な実施例は相互に組み合わせることができ、同じ又は類似する概念又は過程については一部の実施例において説明を省略する。
【００３５】
図１は本願の一実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。図１に示すとおり、本実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法は、ステップＳ１０１からステップＳ１０４を含んでもよい。
【００３６】
ステップＳ１０１では、自動運転車両の第１視覚感知画像を取得する。
【００３７】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置が、自動運転車両の第１視覚感知画像（自動運転車両周辺の環境を指示するための画像情報）を取得する。ここで、第１視覚感知画像にはターゲットスレッド画像が含まれる。
【００３８】
一つの実施例において、自動運転車両に基づく位置検出装置が、自動運転車両に設置された画像収集装置によって第１視覚感知画像を取得することができる。例示的に、画像収集装置は、カメラ又はレーザプローブのうち、少なくとも１つを含んでもよいが、これらに限定されない。
【００３９】
当然なことながら、自動運転車両に基づく位置検出装置は、さらに他の実施形態により、自動運転車両の第１視覚感知画像を取得することができ、本願の実施例においてこれを限定しない。
【００４０】
ステップＳ１０２では、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定する。
【００４１】
本願の実施例において、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルは、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層及びトレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００４２】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置が、第１視覚感知画像を細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルに入力し、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層によって第１視覚感知画像を識別し、それによってターゲットスレッド画像の特徴情報を確定する。
【００４３】
例示的に、ターゲットスレッド画像の特徴情報をマトリックス又はリストなどの形態で記憶することができ、当然なことながら、他の形態で記憶してもよいが、本願の実施例においてこれを限定しない。
【００４４】
ステップＳ１０３では、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いてターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定する。
【００４５】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置が、ターゲットスレッド画像の特徴情報を細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に入力し、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層によってさらにターゲットスレッド画像の特徴情報に対して特徴学習を行い、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報を識別する。
【００４６】
例示的に、ターゲットスレッド画像のサイズ情報は、ターゲットスレッド画像の終始位置及び／又は幅を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００４７】
ステップＳ１０４では、ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、自動運転車両の位置を確定する。
【００４８】
本ステップにおいて、例示的に、自動運転車両に基づく位置検出装置は、三次元の予め設定された座標系マップ情報を二次元の座標系マップ情報に変換することにより、ターゲットスレッド画像のサイズ情報（例えば、ターゲットスレッド画像の終始位置及び／又は幅を含んでもよいが、これらに限定されない）とマッチングすることができ、それによって自動運転車両の位置を正確に確定することができ、さらに自動運転車両の制御（例えば、自動運転車両を制御して２つの電柱の間に停止させ、自動運転車両を制御してゼブラゾーン之の前に停止させ又は自動運転車両を制御して車線と並行に走行させるなど）がやりやすくなる。
【００４９】
本願の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づくことにより、取得した自動運転車両の第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定し、且つ細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いてターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定する。さらに、ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、自動運転車両の位置を確定する。本願の実施例は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルの下位層ニューラルネットワーク層及び上位層ニューラルネットワーク層を用いることにより、検出するための第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を正確に確定することができ、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報及び予め設定された座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を正確に確定することができる。
【００５０】
図２は本願の別の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。上記実施例を基に、本願の実施例において上記ステップＳ１０３の具体的な実施形態について説明する。図２に示すとおり、本実施例におけるステップＳ１０３は、ステップＳ１０３Ａと、ステップＳ１０３Ｂと、ステップＳ１０３Ｃとを含んでもよい。
【００５１】
ステップＳ１０３Ａでは、ターゲットスレッド画像中のターゲットスレッドの形態に沿って、ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割する。
【００５２】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置は、ターゲットスレッドの形態（例えば長さ方向又は幅方向等）に沿って、ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割する。
【００５３】
例えば、ターゲットスレッドの長さが５ｍで、ピッチが１ｍであれば、自動運転車両に基づく位置検出装置がターゲットスレッドの長さ方向に沿って、ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックス１、特徴マトリックス２、特徴マトリックス３、特徴マトリックス４と特徴マトリックス５に分割する。ここで、各特徴マトリックスにおける特徴情報に対応するターゲットスレッドの長さはいずれも１ｍである。
【００５４】
ステップＳ１０３Ｂでは、各特徴マトリックスと細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルにそれぞれ重み付け加算演算を行い、演算結果を得る。
【００５５】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置は、それぞれ等ピッチ分割によって得られた各特徴マトリックスと細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに加重加算演算を行い、加重加算の演算結果を得る。
【００５６】
例えば、等ピッチ分割によって得られた特徴マトリックスは、特徴マトリックス１、特徴マトリックス２、特徴マトリックス３、特徴マトリックス４及び特徴マトリックス５を含むと假定すると、自動運転車両に基づく位置検出装置が、特徴マトリックス１、特徴マトリックス２、特徴マトリックス３、特徴マトリックス４と特徴マトリックス５と、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに加重加算の演算を行い、それによって加重加算の演算結果を得る。
【００５７】
ステップＳ１０３Ｃでは、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、演算結果を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定する。
【００５８】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置が、加重加算の演算結果を細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に入力し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を識別するために、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層によって加重加算の演算結果に対して特徴学習を行う。
【００５９】
本願の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法は、ターゲットスレッドの形態に沿って、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、第１視覚感知画像を識別することによって得られたターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割する。さらに、各特徴マトリックスと細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルとに加重加算の演算をそれぞれ行い、演算結果を得る。さらに、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、演算結果を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を正確に確定することができ、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報及び予め設定された座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を正確に確定することができる。
【００６０】
図３は、本願の別の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。上記実施例を基に、本願の実施例において、上記ステップＳ１０４の具体的な実施形態について説明する。図３に示すとおり、本実施例におけるステップＳ１０４は、ステップＳ１０４Ａと、ステップＳ１０４Ｂと、ステップＳ１０４Ｃとを含んでもよい。
【００６１】
ステップＳ１０４Ａでは、予め設定された座標系マップ情報を第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得る。
【００６２】
本ステップにおいて、ターゲットスレッド画像のサイズ情報（二次元情報）と容易にマッチングするために、自動運転車両に基づく位置検出装置は、三次元の予め設定された座標系マップ情報を二次元の第１視覚感知画像に投影し、投影後の二次元座標系マップ情報を得ることができる。
【００６３】
ステップＳ１０４Ｂでは、投影後の座標系マップ情報において、ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象が存在するか否かを判断する。
【００６４】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置が、ターゲットスレッド画像のサイズ情報と投影後の二次元座標系マップとをマッチングする。例示的に、自動運転車両に基づく位置検出装置が、投影後の二次元座標系マップ情報において、ターゲットスレッド画像のサイズ情報（例えば、ターゲットスレッド画像の終始位置及び／又は幅を含むが、これらに限定されない）とマッチングするターゲット対象（例えば、電柱、ゼブラゾーン又は車線を含むが、これらに限定されない）があるか否かを判断する。ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象があると確定すれば、自動運転車両の位置がターゲット対象の周辺にあると確定し、それによってステップＳ１０４Ｃを実行し、自動運転車両の正確な位置を確定する。
【００６５】
ステップＳ１０４Ｃでは、第１視覚感知画像の撮影角度及び投影後の座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を確定する。
【００６６】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置が、第１視覚感知画像の撮影角度と投影後の座標系マップ情報におけるターゲット対象とを組み合わせることにより、自動運転車両の投影後の座標系マップ情報における位置を正確に確定することができる。例示的に、自動運転車両に基づく位置検出装置は、検出によって第１視覚感知画像の撮影角度で投影後の座標系マップ情報におけるターゲット対象の位置、すなわち自動運転車両の正確な位置を見ることができる。
【００６７】
本願の実施例において、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルの下位層ニューラルネットワーク層及び上位層ニューラルネットワーク層を用いて検出するための第１視覚感知画像を識別することにより、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を正確に確定した後、予め設定された座標系マップ情報を第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得る。投影後の座標系マップ情報において、ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象があるか否かを判断する。ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象があると確定すれば、第１視覚感知画像の撮影角度及び投影後の座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を正確に確定することができる。
【００６８】
図４は本願の別の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出方法のフローチャートである。上記実施例を基に、本願の実施例において、上記ステップＳ１０２の前に、さらにステップＳ１００を含む。
【００６９】
ステップＳ１００では、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得する。
【００７０】
本ステップにおいて、自動運転車両に基づく位置検出装置は、上記ステップＳ１０２において細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを用いる前に、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得する必要がある。
【００７１】
本願の実施例における下記内容において、上記ステップＳ１００の具体的な実施形態について説明する。
【００７２】
一つの実施例において、予め設定された視覚感知画像、予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングし、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成する。
【００７３】
本願の実施例の係る予め設定されたニューラルネットワークモデルは、予め設定された下位層ニューラルネットワーク層及び予め設定された上位層ニューラルネットワーク層を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００７４】
本願の実施例において、自動運転車両に基づく位置検出装置は、予め設定された視覚感知画像（予め設定されたスレッド画像を含む）、予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、ニューラルネットワークモデルが収束するまで、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングし、それによって細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを得る。
【００７５】
例示的に、予め設定された視覚感知画像及び予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングし、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成し、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルには、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある。さらに、予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルをトレーニングし、最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成し、ここで、最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルには、トレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及びトレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある。
【００７６】
本願の実施例において、自動運転車両に基づく位置検出装置が、予め設定された視覚感知画像に基づき、トレーニングによって得られた特徴情報と予め設定されたスレッド画像の特徴情報が同じ又は類似する（例えば、同じ情報が占める割合が第１予め設定された割合より大きい）まで、予め設定されたニューラルネットワークモデルにおける予め設定された下位層ニューラルネットワーク層の部分をトレーニングし、それによって初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを得る。例示的に、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルは、トレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層及び予め設定された上位層ニューラルネットワーク層を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００７７】
さらに、自動運転車両に基づく位置検出装置が、予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、トレーニングによって得られたサイズ情報と予め設定されたスレッド画像のサイズ情報が同じ又は類似する（例えば、同じ情報が占める割合が第２予め設定された割合より大きい）まで、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける予め設定された上位層ニューラルネットワーク層の部分をトレーニングし、それによって最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを得る。ここで、最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルには、トレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及びトレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層がある。
【００７８】
当然なことながら、本願の実施例において、さらに他の実施形態によって細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得することができ、本願の実施例においてこれを限定しない。
【００７９】
本願の実施例において、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得することによって、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルの下位層ニューラルネットワーク層及び上位層ニューラルネットワーク層に基づき、検出するための第１視覚感知画像を識別しやすく、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を正確に確定することができ、それによってターゲットスレッド画像のサイズ情報及び予め設定された座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を正確に確定することができる。
【００８０】
図５は本願の一実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出装置の構造概略図である。図５に示すとおり、本願の実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出装置５０は、第１取得モジュール５０１と、第１確定モジュール５０２と、第２確定モジュール５０３と、第３確定モジュール５０４とを含んでもよい。
【００８１】
ここで、第１取得モジュール５０１は、自動運転車両の第１視覚感知画像を取得するために用いられ、ここで、第１視覚感知画像は、ターゲットスレッド画像を含む。
【００８２】
第１確定モジュール５０２は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける下位層ニューラルネットワーク層に基づき、第１視覚感知画像を識別し、ターゲットスレッド画像の特徴情報を確定するために用いられる。
【００８３】
第２確定モジュール５０３は、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層を用いてターゲットスレッド画像の特徴情報を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定するために用いられる。
【００８４】
第３確定モジュール５０４は、ターゲットスレッド画像のサイズ情報と予め設定された座標系マップ情報とをマッチングし、自動運転車両の位置を確定するために用いられる。
【００８５】
一つの選択可能な実施形態において、第２確定モジュール５０３は、分割ユニットと、演算ユニットと、第１確定ユニットとを含む。
【００８６】
分割ユニットは、ターゲットスレッドの形態に沿って、ターゲットスレッド画像の特徴情報を等ピッチの特徴マトリックスに分割するために用いられる。
【００８７】
演算ユニットは、各特徴マトリックスと細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける細長畳み込みカーネルにそれぞれ加重加算の演算を行い、演算結果を得るために用いられる。
【００８８】
第１確定ユニットは、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにおける上位層ニューラルネットワーク層に基づき、演算結果を識別し、ターゲットスレッド画像のサイズ情報を確定するために用いられる。
【００８９】
一つの選択可能な実施形態において、第３確定モジュール５０４は、投影ユニットと、判断ユニットと、第２確定ユニットとを含む。
【００９０】
投影ユニットは、予め設定された座標系マップ情報を第１視覚感知画像に投影し、投影後の座標系マップ情報を得るために用いられる。
【００９１】
判断ユニットは、投影後の座標系マップ情報において、ターゲットスレッド画像のサイズ情報とマッチングするターゲット対象が存在するか否かを判断するために用いられる。
【００９２】
第２確定ユニットは、判断ユニットがターゲット対象が存在すると確定すれば、第１視覚感知画像の撮影角度及び投影後の座標系マップ情報に基づき、自動運転車両の位置を確定するために用いられる。
【００９３】
一つの選択可能な実施形態において、自動運転車両に基づく位置検出装置５０は、さらに第２取得モジュールを含む。
【００９４】
第２取得モジュールは、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを取得するために用いられる。
【００９５】
一つの選択可能な実施形態において、第２取得モジュールは、具体的には、予め設定された視覚感知画像、予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングし、細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成するために用いられ、ここで、予め設定された視覚感知画像には予め設定されたスレッド画像が含まれている。
【００９６】
一つの選択可能な実施形態において、第２取得モジュールは、具体的には、予め設定された視覚感知画像及び予め設定されたスレッド画像の特徴情報に基づき、予め設定されたニューラルネットワークモデルをトレーニングし、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成し、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにはトレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層があることと、
予め設定されたスレッド画像の特徴情報及び予め設定されたスレッド画像のサイズ情報に基づき、初期細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルをトレーニングし、最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルを生成し、ここで、最終の細長畳み込みカーネルニューラルネットワークモデルにはトレーニング済みの上位層ニューラルネットワーク層及びトレーニング済みの下位層ニューラルネットワーク層があることとに用いられる。
【００９７】
一つの選択可能な実施形態において、第１取得モジュール５０１は、具体的には、自動運転車両における画像収集装置によって第１視覚感知画像を取得するために用いられる。
【００９８】
本実施例が提供する自動運転車両に基づく位置検出装置は、本願の上記自動運転車両に基づく位置検出方法実施例における技術的解決手段を解決するために用いられ、その技術原理と技術的効果が類似するため、ここでの説明を省略する。
【００９９】
図６は本願の一実施例が提供する制御機器の構造概略図である。例示的に、本願の実施例の制御機器は、自動運転車両のコントローラ又は自動運転車両システムのコントローラ等であってもよい。図６に示すとおり、本願の実施例が提供する制御機器６０は、メモリ６０１及びプロセッサ６０２を含んでもよい。
【０１００】
ここで、メモリ６０１は、コンピュータコマンドを記憶するために用いられる。
【０１０１】
プロセッサ６０２は、メモリ６０１に記憶されたコンピュータコマンドを実行して本願の上記自動運転車両に基づく位置検出方法の実施例における技術的手段を実現するために用いられ、その技術原理と技術的効果が類似するため、ここでの説明を省略する。
【０１０２】
本願の実施例は、さらに記憶媒体を提供し、読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータコマンドを含み、コンピュータコマンドは、読み取り可能な記憶媒体に記憶され、コンピュータコマンドは、本願の上記自動運転車両に基づく位置検出方法の実施例における技術的手段を実現するために用いられ、その技術原理と技術的効果が類似するため、ここでの説明を省略する。
【０１０３】
本願の実施例は、さらにコマンド運転用のチップを提供し、チップは、本願の上記自動運転車両に基づく位置検出方法の実施例における技術的手段を実現するために用いられ、その技術原理と技術的効果が類似するため、ここでの説明を省略する。
【０１０４】
本願の実施例は、さらにプログラム製品を提供し、プログラム製品は、コンピュータプログラムを含み、コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶され、少なくとも１つのプロセッサは記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサがコンピュータプログラムを実行する時に、本願の上記自動運転車両に基づく位置検出方法実施例における技術的解決手段を実現することができ、その技術原理と技術的効果が類似するため、ここでの説明を省略する。
【０１０５】
上記プロセッサ６０２は中央処理ユニット（英語：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、略称：ＣＰＵ）であってもよく、他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（英語：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、略称：ＤＳＰ）、専用集積回路（英語：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、略称：ＡＳＩＣ）等であってもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサ又は任意の従来のプロセッサなどであってもよい。本願の実施例の開示する方法を組み合わせるステップはハードウェアプロセッサで実行して完成し、又はプロセッサにおけるハードウェア及びソフトウェアモジュールの組み合わせで実行して完成することで直接に体現できる。
【０１０６】
当業者であれば、上記各方法の実施例におけるステップの全て又は一部をプログラムコマンドにより関連するハードウェアによって実行でき、前述したプログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。該プログラムは実行される場合、上記各方法の実施例を含むステップを実行する。前述した記憶媒体は、読み取り専用メモリ（英語：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、略称：ＲＯＭ）、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、磁気テープ（英語：ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｔａｐｅ）、フロッピーディスク（英語：ｆｌｏｐｐｙ  ｄｉｓｋ）、光ディスク（英語：ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｃ）及びそれらの組み合わせを含む。
【０１０７】
最後に説明すべきことは、以上の各実施例は本願の実施例の技術的解決手段を説明するものにすぎず、それを限定するものではない。前述した各実施例を参照しながら本願の実施例について詳細に説明したが、当業者であれば、依然として前述した各実施例に記載される技術的解決手段を修正することができ、又はそのうちの一部もしくはすべての技術的特徴について均等置換を行うことができる。これらの修正又は置換は、対応する技術的解決手段の本質が本願の実施例の技術的解決手段の趣旨及び範囲から逸脱するようにさせるものではないと理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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