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申请/专利权人：浙江有鹿机器人科技有限公司;有鹿人工智能私人有限公司

摘要：本发明提供一种基于困难体素挖掘的自蒸馏占用网格生成方法及设备，涉及占用网格生成技术领域。该占用网格生成技术，包括获取定量的车载摄像头的图像数据；使用第一网络模型处理所述图像数据，得到软标签；使用第二网络模型处理所述图像数据，得到预测模型；将所述软标签和所述预测模型通过自蒸馏网络对第二网络模型进行优化训练，得到增强的第二网络模型，使用增强的第二网络模型进行推理，经过困难体素挖掘还体素精细化处理，生成占用网格。本发明中，减少了内存和计算资源需求，通过基于困难体素挖掘的优化方法，减少了处理大规模三维体素数据所需的内存和计算资源，提高了模型的性能和可扩展性。

主权项：1.一种基于困难体素挖掘的自蒸馏占用网格生成方法，其特征在于，包括：获取定量的车载摄像头的图像数据；使用第一网络模型处理所述图像数据，得到软标签；使用第二网络模型处理所述图像数据，得到预测模型；将所述软标签和所述预测模型通过自蒸馏网络对第二网络模型进行优化训练，得到增强的第二网络模型，使用增强的第二网络模型进行推理，经过困难体素挖掘还体素精细化处理，生成占用网格；所述使用第一网络模型处理图像数据的过程包括：图像数据特征的提取：使用摄像机编码器获取图像数据的数字信号，通过目标检测算法从数字信号中提取图像特征；图像转换：根据图像特征将图像数据映射到三维空间转为体素表示；图像的推理：使用三维骨干网络结构对体素进行语义分割和语义场景补全，得到完整的语义信息，并获取细粒度特征；困难度挖掘与分类：使用所述细粒度特征构建困难体素挖掘头对困难体素进行挖掘，包括如下步骤：S1：通过所述困难体素挖掘头对完整的语义信息进行完整的场景分析，根据难以正确分类的体素数量，确定全局困难度，根据全局困难度选择相应的体素训练并采集样本；S2：通过所述困难体素挖掘头对完整的语义信息进行局部的场景分析，根据难以正确分类的体素数量，确定局部困难度，根据局部困难度选择相应的体素进行体素精细化处理；S3：生成软标签。

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