(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210193326.5 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 王海博　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 专利代理师 宫传芝 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置、 电子设备和存 储介质 (57)摘要 本公开提供了一种数据处理方法、 装置、 电 子设备和存储介质， 涉及计算机领域， 尤其涉及 智能交通领域。 具体实现方案为： 获取停车区域 的图像的第一维数特征； 从第一维数特征中提取 出第二维数特征， 其中， 第二维数特征与停车区 域的引导点之间具有因果关联关系， 引导点用于 在停车区域中引导车辆； 基于第二维数特征确定 停车区域的引导 点。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114596549 A 2022.06.07 CN 114596549 A 1.一种数据处 理方法， 包括： 获取停车区域的图像的第一维数 特征； 从所述第一维数特征中提取出第二维数特征， 其中， 所述第二维数特征与所述停车区 域的引导 点之间具有因果关联关系， 所述引导 点用于在所述停车区域中引导车辆； 基于所述第二维数 特征确定所述停车区域的引导 点。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述第二维数 特征中多个特 征之间相互独立。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 从所述第一维数特征中提取出第二维数特征包 括： 将所述第一维数特征映射至第一目标维空间中， 其中， 所述第一目标维空间对应的维 数高于第一维数阈值； 在所述第一目标维空间中所述第 一维数特征中， 将与 所述停车区域的引导点之间具有 所述因果关联关系， 且相互独立的多个特 征， 确定为所述第二维数 特征。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 将所述第 一维数特征映射至第 一目标维空间中包 括： 将所述第一维数特征映射至第二目标维空间中， 其中， 所述第二目标维空间对应的维 数低于第二维数阈值； 基于所述第 二目标维空间中所述第 一维数特征中两个特征的内积， 将所述第 二目标维 空间中所述第一维数 特征映射至所述第一目标维空间中。 5.根据权利要求4所述的方法， 其中， 将所述第一维数特征映射至第二目标维空间中， 包括： 对所述第一维数特征进行随机傅里叶特征变换， 以将所述第 一维数特征映射至所述第 二目标维空间中。 6.根据权利要求3所述的方法， 其中， 在所述第一目标维空间中所述第一维数特征中， 将与所述停车区域的引导点之间具有所述因果关联关系， 且相互独立的多个特征， 确定为 所述第二维数 特征包括： 获取与所述第一目标维空间中所述第一维数特征中的特征对应的多个样本数据， 其 中， 每个所述样本数据包括对应的所述特征 的取值， 所述取值用于表示所述停车区域中与 所述特征对应的位置点 为所述引导 点或不为所述引导 点； 基于所述多个样本数据确定所述第二维数 特征。 7.根据权利要求6所述的方法， 基于所述多个样本数据确定所述第二维数 特征， 包括： 响应于第一特征的特征分布在每个所述样本数据的取值下相同， 则将每个所述样本数 据对应的所述特征和所述第一特征确定为所述第二维数特征中的特征， 其中， 所述第一特 征为所述第一目标维空间中所述第一维数特征中除与每个所述样本数据对应的所述特征 之外的特 征。 8.根据权利要求7 所述的方法， 还 包括： 响应于第二特征的特征分布在每个所述样本数据的取值下相同， 则确定所述第 一特征 的特征分布在每个所述样本数据的取值下是否相同， 其中， 所述第二特征为所述第一 目标 维空间中所述第一维数 特征中与每 个所述样本数据对应的所述特 征相关联的特 征。 9.根据权利要求8所述的方法， 还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114596549 A 2基于每个所述样本数据的权重， 确定所述第 二特征的特征分布在每个所述样本数据的 取值下相同。 10.一种数据处 理方法， 包括： 获取停车区域的图像； 将所述图像输入至引导点预测模型， 其中， 所述引导点预测模型为基于深度稳定学习 训练得到， 且用于从所述图像的第一维数特征中提取出第二维数特征， 且基于所述第二维 数特征确定所述停车区域的引导点， 其中， 所述第二维数特征与所述停车区域的引导点之 间具有因果关联关系， 所述引导 点用于在所述停车区域中引导车辆； 获取所述引导 点预测模型输出的所述引导 点。 11.一种数据处 理装置， 包括： 第一获取 单元， 用于获取停车区域的图像的第一维数 特征； 提取单元， 用于从所述第 一维数特征中提取出第 二维数特征， 其中， 所述第 二维数特征 与所述停车区域的引导点之 间具有因果关联关系， 所述引导点用于在所述停车区域中引导 车辆； 确定单元， 用于基于所述第二维数 特征确定所述停车区域的引导 点。 12.一种数据处 理装置， 包括： 第二获取 单元， 用于获取停车区域的图像； 输入单元， 用于将所述图像输入至引导点预测模型， 其中， 所述引导点预测模型为基于 深度稳定学习训练得到， 且用于从所述图像的第一维数特征中提取出第二维数特征， 且基 于所述第二维数特征确定所述停车区域的引导点， 其中， 所述第二维数特征与所述停车区 域的引导 点之间具有因果关联关系， 所述引导 点用于在所述停车区域中引导车辆； 第三获取 单元， 用于获取 所述引导 点预测模型输出的所述引导 点。 13.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处 理器能够执 行权利要求1 ‑10中任一项所述的方法。 14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使所述计算机执 行根据权利要求1 ‑10中任一项所述的方法。 15.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 所述计算机程序在被处理器执行时实现根 据权利要求1 ‑10中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114596549 A 3