一种定位测试场景的分类方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种定位测试场景的分类方法、装置、设备及存储介质。获取当前测试场景的待分类图像，确定待分类图像中遮挡物的类别，并确定待分类图像的面积和各类遮挡物的面积，基于各类遮挡物的总面积和待分类图像的面积，确定遮挡程度，其中，遮挡程度包括无遮挡、低遮挡、中遮挡、高遮挡以及超高遮挡中的至少一种，可以细分各种测试场景下的待分类图像，以精确的确定待分类图像的遮挡程度；根据遮挡程度和辐射源的辐射类别，确定待分类图像的场景分类结果，以全面且准确的对定位测试场景进行分类，为各个类别的测试场景设置合理的定位精度，基于各个类别的测试场景的定位精度，提高卫星高精度定位效果的评价精度。提高卫星高精度定位效果的评价精度。提高卫星高精度定位效果的评价精度。

【技术实现步骤摘要】
一种定位测试场景的分类方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及定位技术，尤其涉及一种定位测试场景的分类方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着定位导航技术不断的发展，车辆对定位精度的要求不断提高，车载亚米级甚至厘米级定位产品相继出现。但是卫星定位导航使用卫星信号进行定位，随着天空中卫星的角度变化，定位信号极易受到周围环境影响。例如，道路两边建筑物、金属路牌以及道路上行驶的大型车辆对定位精度的影响差距较大。因此，在进行高精度定位测试时，需要将测试场景进行分类，以在不同的测试场景下完成测试。
[0003]现有技术中，高精度定位测试场景的划分方式一般根据道路情况及周边建筑物进行简单区分。例如，将定位测试场景分成高速公路、城市快速路、低矮楼房、城市峡谷、林荫路以及高架桥下等。但是，这种定位测试场景的划分精度较差，因为在同一定位测试场景下，定位测试结果也会有较大的误差。例如，如果都是高速公路，大型运输车辆较多和较少也会产生不同的定位测试结果，如果定位测试结果产生数十厘米的误差，亚米甚至厘米级定位精度对此影响反应极其敏感。
[0004]综上描述，在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：定位测试场景划分精度低，导致不同测试场景下的定位精度设定不准确，进而降低卫星高精度定位效果的评价准确度。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种定位测试场景的分类方法、装置、设备及存储介质，提高定位测试场景的分类准确性，以实现合理设定测试场景的定位精度的效果，进一步提高卫星高精度定位效果的评价准确度。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种定位测试场景的分类方法，包括：
[0007]获取当前测试场景的待分类图像；
[0008]确定所述待分类图像中遮挡物的类别，并确定待分类图像的面积和各类遮挡物的面积；
[0009]基于各类遮挡物的总面积和所述待分类图像的面积，确定遮挡程度，其中，所述遮挡程度包括无遮挡、低遮挡、中遮挡、高遮挡以及超高遮挡中的至少一种；
[0010]根据所述遮挡程度和辐射源的辐射类别，确定所述待分类图像的场景分类结果。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种定位测试场景的分类装置，包括：
[0012]图像获取模块，用于获取当前测试场景的待分类图像；
[0013]面积确定模块，用于确定所述待分类图像中遮挡物的类别，并确定待分类图像的面积和各类遮挡物的面积；
[0014]遮挡程度确定模块，用于基于各类遮挡物的总面积和所述待分类图像的面积，确
定遮挡程度，其中，所述遮挡程度包括无遮挡、低遮挡、中遮挡、高遮挡以及超高遮挡中的至少一种；
[0015]场景分类模块，用于根据所述遮挡程度和辐射源的辐射类别，确定所述待分类图像的场景分类结果。
[0016]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种定位测试场景的分类设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任一项所述的定位测试场景的分类方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的定位测试场景的分类方法。
[0018]本专利技术实施例的技术方案，获取当前测试场景的待分类图像，确定待分类图像中遮挡物的类别，并确定待分类图像的面积和各类遮挡物的面积，基于各类遮挡物的总面积和待分类图像的面积，确定遮挡程度，其中，所述遮挡程度包括无遮挡、低遮挡、中遮挡、高遮挡以及超高遮挡中的至少一种，可以对开阔的测试场景以及非开阔的测试场景下的待分类图像均能进行细分，以精确的确定待分类图像的遮挡程度；根据遮挡程度和辐射源的辐射类别，确定待分类图像的场景分类结果，可以全面且准确对定位测试场景进行分类，为各个类别的测试场景设置合理的定位精度，进一步根据设置的定位精度，提高卫星高精度定位效果的评价精度。
附图说明
[0019]图1为本专利技术实施例一提供的一种定位测试场景的分类方法的流程示意图；
[0020]图2为本专利技术实施例一提供的待分类图像；
[0021]图3为本专利技术实施例二提供的一种定位测试场景的分类装置的结构示意图；
[0022]图4为本专利技术实施例三提供的一种定位测试场景的分类设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0024]实施例一
[0025]图1为本专利技术实施例一提供的一种定位测试场景的分类方法的流程示意图，本实施例可适用于对定位测试场景进行分类的情况，该方法可以由定位测试场景的分类装置来执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，并一般集成在定位测试场景的分类设备中。具体参见图1所示，该方法可以包括如下步骤：
[0026]S110、获取当前测试场景的待分类图像。
[0027]其中，所述当前测试场景指的是装载定位产品的车辆所处的定位测试场景。所述当前测试场景可以是高速公路、城市快速路、林荫路、高架桥下以及高压电铁塔区域等。所述待分类图像可以通过车辆上的摄像头或者其他拍照设备采集。
[0028]S120、确定待分类图像中遮挡物的类别，并确定待分类图像的面积和各类遮挡物
的面积。
[0029]其中，遮挡物的类别可以包括树木类别、建筑物类别、金属类别以及特殊类别的建筑物。所述树木包括路旁的高大树木，能够对卫星信号有一定的遮挡性，但不能完全遮挡卫星信号，并且不易造成反射，容易产生多路径问题；所述建筑物类别包括各类混凝土类建筑、高大房屋、桥梁、高架桥、过街天桥、隧道和山体等，能够完全遮挡卫星信号，对卫星信号造成一定反射，容易产生多路径问题；所述金属类型包括道路两侧大型金属广告牌、路牌、道路上行驶的大型车辆等，能够完全遮挡卫星信号，极易反射卫星信号，容易产生多路径问题；所述特殊类型包括高压电铁塔、信号塔等，对卫星信号产生干扰，降低卫星信号的可信度，影响定位精度。
[0030]可选地，所述确定所述待分类图像中遮挡物的类别，包括：将所述待分类图像输入至预先训练完成的分类模型，得到各类遮挡物的标签，根据所述标签确定所述遮挡物的类别，其中，所述训练完成的分类模型根据样本场景图像和携带标签的样本分类图像对初始的分类模型进行监督训练得到。
[0031]其中，所述分类模型可以是神经网络模型也可以是其他学习算法等。示例性地，分类模型可以是决策树、逻辑回归模型(Logistics Regression，LR)、支持向量机算法(Support Vector Machine，SVM)、全卷积网络等。具体地，样本场景图像是通过摄像头等拍照设备采集的各个采样场景的原始图像，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定位测试场景的分类方法，其特征在于，包括：获取当前测试场景的待分类图像；确定所述待分类图像中遮挡物的类别，并确定待分类图像的面积和各类遮挡物的面积；基于各类遮挡物的总面积和所述待分类图像的面积，确定遮挡程度，其中，所述遮挡程度包括无遮挡、低遮挡、中遮挡、高遮挡以及超高遮挡中的至少一种；根据所述遮挡程度和辐射源的辐射类别，确定所述待分类图像的场景分类结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待分类图像中遮挡物的类别，包括：将所述待分类图像输入至预先训练完成的分类模型，得到各类遮挡物的标签，根据所述标签确定所述遮挡物的类别，其中，所述训练完成的分类模型根据样本场景图像和携带标签的样本分类图像对初始的分类模型进行监督训练得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各类遮挡物的总面积和所述待分类图像的面积，确定遮挡程度，包括：计算所述各类遮挡物的总面积和所述待分类图像的面积的第一比值；将所述第一比值与至少一个第一遮挡阈值进行比较，确定所述遮挡程度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述遮挡程度和辐射源的辐射类别，确定所述待分类图像的场景分类结果之前，所述方法还包括：计算所述遮挡程度为高遮挡或超高遮挡的所述各类遮挡物的面积与各类遮挡物的总面积的第二比值，以及计算所述遮挡程度为中遮挡的所述各类遮挡物的面积与各类遮挡物的总面积的第三比值；将所述第二比值与第二遮挡阈值和第三遮挡阈值进行比较，确定遮挡程度为高遮挡或超高遮挡对应的第一遮挡源类别，以及将所述第三比值与所述第二遮挡阈值和所述第三遮挡阈值进行比较，确定遮挡程度为中遮挡对应的第二遮挡源类别。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第二比值与第二遮挡阈值和第三遮挡阈值进行比较，确定遮挡程度为高遮挡或超高遮挡对应的第一遮挡源类别，包括：如果所述遮挡程度为高遮挡或超高遮挡的任一遮挡物的第二比值大于或等于所述第二遮挡阈值，将该遮挡物作为主要遮挡源；如果所述遮挡程度为高遮挡或超高遮挡的任一遮挡物的第二比值小于或等于所述第二遮挡...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘阳，王硕，高洪伟，李璇，黄志福，张金柱，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：