图像采集器的性能确定方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种图像采集器的性能确定方法、装置、介质及电子设备。所述方法包括：获取图像采集器对目标对象进行视觉识别得到的视觉识别结果，并获取辅助探测设备对所述目标对象进行识别得到的辅助识别结果；若所述视觉识别结果和所述辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能。执行本申请技术方案，能够及时发现图像采集器性能异常的情况，从而提高行车安全性。

【技术实现步骤摘要】
图像采集器的性能确定方法、装置、介质及电子设备
本申请实施例涉及自动驾驶应用
，尤其涉及一种图像采集器的性能确定方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
随着智能网联汽车技术的发展，自动驾驶已经逐步走向L3及以上的级别了。L3及以上级别的自动驾驶会逐步摆脱对人的依赖，车辆的行驶及安全控制主要由自动驾驶系统本身控制和监控。安装在车辆前挡风玻璃后面的前视摄像头是实现自动驾驶必不可少的一个重要的感知模块。保证前视摄像头清洗的视野能够提升自动驾驶系统的可靠性和安全性。在L3及以上级别的自动驾驶的车辆上，由于驾驶员并不直接参与车辆或者监控车辆的状态。因此，容易疏忽对车辆状态的检查和监控。例如，雨刮器通常由塑料件制成，暴露在车外遭受风吹日晒雨淋容易出现老化损坏的现象。如果车辆雨刮出现老化了，刮刷效果会严重下降，挡风玻璃的上表面对应着摄像头视野的区域会出现水痕，甚至小水花。这些水痕和水花会导致进入摄像头光学特性发生改变，导致前视摄像头的目标识别性能下降，带来交通事故隐患。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像采集器的性能确定方法、装置、介质及电子设备，可以实现自动确定图像采集器的性能，及时发现图像采集器性能异常的情况，以达到提高车辆行驶安全性的目的。第一方面，本申请实施例提供了一种图像采集器的性能确定方法，所述方法包括：获取图像采集器对目标对象进行视觉识别得到的视觉识别结果，并获取辅助探测设备对所述目标对象进行识别得到的辅助识别结果；若所述视觉识别结果和所述辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能。第二方面，本申请实施例提供了一种图像采集器的性能确定装置，所述装置包括：目标对象识别结果获取模块，用于获取图像采集器对目标对象进行视觉识别得到的视觉识别结果，并获取辅助探测设备对所述目标对象进行识别得到的辅助识别结果；图像采集器性能确定模块，用于若所述视觉识别结果和所述辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能。第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的图像采集器的性能确定方法。第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像采集器的性能确定方法。本申请实施例所提供的技术方案，通过将视觉识别结果和辅助识别结果差异与设定阈值进行比较，初步确定了图像采集器可能存在性能下降的情况，在视觉识别结果和辅助识别结果差异超出设定阈值的情况下，再根据视觉识别结果与图像采集器的识别范围进一步确定图像采集器的性能，提高了资源利用率。执行本申请技术方案，能够及时发现图像采集器性能异常的情况，从而提高行车安全性。附图说明图1是本申请实施例一提供的一种图像采集器的性能确定方法的流程图；图2是本申请实施例二提供的另一种图像采集器的性能确定方法的流程图；图3是本申请实施例三提供的又一种图像采集器的性能确定方法的流程图；图4是本申请实施例四提供的一种图像采集器的性能确定装置的结构示意图；图5是本申请实施例六提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请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申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。实施例一图1是本申请实施例一提供的一种图像采集器的性能确定方法的流程图，本实施例可适用于L3及以上级别的自动驾驶的车辆在雨天行驶的过程中，自动确定配置于该自动驾驶车辆的图像采集器性能，以及时发现图像采集器性能异常的情况。该方法可以由本申请实施例所提供的图像采集器的性能确定装置执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成于运行此系统的电子设备中。如图1所示，所述图像采集器的性能确定方法包括：S110、获取图像采集器对目标对象进行视觉识别得到的视觉识别结果，并获取辅助探测设备对所述目标对象进行识别得到的辅助识别结果。其中，图像采集器是指同时具备图像采集功能和图像分析处理功能的设备，具体的，图像采集器可以采集图像或者视频数据，并对图像或者视频进行分析处理。示例性的，图像采集器为配置在自动驾驶车辆挡风玻璃后，用于采集和处理车辆行驶过程中的道路图像数据的摄像头，摄像头对于道路图像进行的处理可以是对道路图像中可能会对自动驾驶决策产生影响的目标对象如车辆或者行人进行识别，得到的识别结果即为视觉识别结果。为了保证自动车辆行驶的安全性，自动驾驶车辆上通常配置多种不同的设备，充分发挥各种设备在不同场景目标识别能力，以达到在各种行车条件下均保持较高的目标识别准确性。其中，辅助探测设备是指除了图像采集器以外，具备目标识别功能的设备。可选的，辅助探测设备为激光雷达、超声波传感器或者红外传感器。优选的，辅助探测设备为毫米波雷达，毫米波雷达具有抗干扰能力强的优点，在雨天行车的情况下，毫米波雷达对雨天的适应能力比摄像头更强，可以实现雨天不间断可靠探测。通过辅助探测设备对目标对象进行识别得到的目标识别结果，即为辅助识别结果。值得注意的是，视觉识别结果和所述辅助识别结果是由图像采集器和辅助探测设备在同一时刻对同一目标对象进行目标识别得到的识别结果。S120、若所述视觉识别结果和所述辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能。其中，设定阈值是本领域技术人员根据实际情况确定的经验值，作为判断视觉识别结果和辅助识别结果差异是否在可接受范围内的判断标准。设定阈值的具体数据在这里不作限定，具体依据实际情况确定。由于视觉识别结果和辅助识别结果是由图像采集器和辅助探测设备在同一时刻对同一目标对象进行目标识别得到的识别结果，正常情况下，视觉识别结果和辅助识别结果应该保持一致。若视觉识别结果和辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则表明视觉识别结果和辅助识别结果中存在异常。在自动驾驶汽车在雨天行驶的情况下，视觉识别结果为摄像头对目标对象进行视觉识别得到的识别结果，辅助识别结果为毫米波雷达对目标对象进行识别得到的结果。由于毫米波雷达对雨天的适应能力比摄像头强，因此将辅助识别结果作为真值参考，比较视觉识别结果和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像采集器的性能确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取图像采集器对目标对象进行视觉识别得到的视觉识别结果，并获取辅助探测设备对所述目标对象进行识别得到的辅助识别结果；/n若所述视觉识别结果和所述辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像采集器的性能确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像采集器对目标对象进行视觉识别得到的视觉识别结果，并获取辅助探测设备对所述目标对象进行识别得到的辅助识别结果；
若所述视觉识别结果和所述辅助识别结果之间的差异超过设定阈值，则根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述视觉识别结果和所述辅助识别结果均包括所述目标对象的运动速度、相对距离、方位角和运动加速度中的至少一项。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能之前，所述方法还包括：
获取车辆所处的环境数据和车辆状态参数；其中，所述图像采集器和所述辅助探测设备均设置于所述车辆上；
基于预先训练的图像采集器识别范围确定模型，确定与所述环境数据和所述车辆状态参数相对应的所述图像采集器的识别范围。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述环境数据包括雨量和/或光照强度，所述车辆状态参数包括雨刮刮速和/或车速。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述视觉识别结果与图像采集器的识别范围确定所述图像采集器的性能，包括：
若所述视觉识别结果不在所述识别范围内，则确定所述图像采集器性能异常并生成提醒信息，以提示用户及时接管车辆。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述视觉识别结果不在所述识别范围内，则确定所述图像采集器性能异常并生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：王大伟，金超，黄旭武，
申请(专利权)人：宝能广州汽车研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44