【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及目標檢測，具體涉及一種目標檢測優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、目標檢測優(yōu)化方法主要用于自動駕駛技術(shù)，自動駕駛技術(shù)是汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、高性能計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息深度融合的技術(shù)，對于降低交通擁堵、減少交通事故、提高燃油經(jīng)濟性有著顯著的優(yōu)勢。另外自動駕駛技術(shù)的發(fā)展可以幫助城市構(gòu)建安全、高效的未來出行結(jié)構(gòu)，對汽車產(chǎn)業(yè)跨界融合發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。
2、現(xiàn)有技術(shù)中，目標檢測優(yōu)化方法在進行圖像采集時，通常使用可見光相機進行采集，具有分辨率高，成本低，工作性能穩(wěn)定等諸多優(yōu)點?？梢姽庀鄼C可以從車輛目標中采集豐富的語義信息、色彩信息和紋理信息，但是這些特征很容易受到不良天氣的干擾，導(dǎo)致可見光相機在不良天氣下圖像采集的準確性大幅度降低。
3、綜上所述，如何解決現(xiàn)有技術(shù)中目標檢測優(yōu)化方法容易受到不良天氣的干擾，導(dǎo)致其在不良天氣下圖像采集的準確性大幅度降低的問題已經(jīng)成為目前本領(lǐng)域亟需解決的難題。因此，有必要提出一種能夠提高在不良天氣下圖像采集準確性的目標檢測優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為解決上述問題，本專利技術(shù)提供一種目標檢測優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過圖像采集模塊和環(huán)境采集模塊的設(shè)計，能夠有效對車輛所處環(huán)境進行識別，再通過綜合分析模塊進一步分析，提高目標檢測的準確性。
2、為了實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)的技術(shù)方案如下：一種目標檢測優(yōu)化方法，包括以下步驟：
3、s1，圖像
4、s2，環(huán)境采集：準備環(huán)境采集模塊，環(huán)境采集模塊用于采集雷達圖像、環(huán)境溫度和環(huán)境濕度，形成熱成像和目標云點；利用環(huán)境采集模塊對車輛周邊環(huán)境信息進行采集；環(huán)境采集模塊采集各個檢測目標的溫度情況，以熱成像的形式顯示出檢測目標的溫度圖像和溫度輪廓，根據(jù)檢測目標的溫度圖像和溫度輪廓進行比對分析，判斷出車輛周邊環(huán)境中存在的行人、車輛、交通設(shè)施、路面狀況以及障礙物。
5、同時利用環(huán)境采集模塊對車輛周邊環(huán)境的發(fā)射電磁波信號，并接收回波信號，對回波信號進行分析處理，提取出檢測目標的距離、大小、形狀、方向和速度，判斷出車輛周邊環(huán)境中存在的行人、車輛、交通設(shè)施、路面狀況以及障礙物，并以目標云點的形式進行顯示；
6、環(huán)境采集模塊會采集環(huán)境濕度，輔助圖像采集模塊判斷當前天氣狀況。
7、s3，綜合分析：準備綜合分析模塊，綜合分析模塊用于接收和處理圖像采集模塊與環(huán)境采集模塊采集的圖像信息、熱成像和目標云點，并實時監(jiān)測車輛行駛狀態(tài)；利用綜合分析模塊實時監(jiān)測車輛行駛狀態(tài)，同時將圖像信息和環(huán)境信息進行結(jié)合，綜合分析車輛周圍存在的行人、車輛、交通設(shè)施、路面狀況以及障礙物，得出當前車輛所處的行駛環(huán)境，并將車輛每次的行駛環(huán)境和行駛狀態(tài)進行記錄，形成歷史行駛記錄。
8、s4，行駛方案分析：準備深度學習模塊，深度學習模塊用于根據(jù)歷史行駛記錄進行深度學習，優(yōu)化駕駛方案；利用深度學習模塊根據(jù)車輛在不同行駛環(huán)境中的歷史行駛記錄，基于卷積層算法，構(gòu)建車輛自動駕駛模型；根據(jù)自動駕駛模型，結(jié)合當前的車輛行駛狀態(tài)與行駛環(huán)境，模擬不同的駕駛方案，根據(jù)不同的駕駛方案模擬出的行駛情況，根據(jù)車輛行駛狀態(tài)、車輛周邊環(huán)境和道路交通法規(guī)分析出事故率低且遵守道路交通法規(guī)的駕駛方案。
9、進一步，s1中，圖像采集模塊根據(jù)行人、車輛和交通設(shè)施的整體形態(tài)和輪廓特征進行識別和區(qū)分。
10、進一步，s1中，路面狀況包括路面類型、路面材質(zhì)、路面標識和路面凹凸情況。
11、進一步，s1中，路面類型包括直線路段、轉(zhuǎn)彎路段、上坡路段和下坡路段。
12、進一步，s1中，行駛狀態(tài)包括車輛的行駛速度、轉(zhuǎn)彎角度和燈光使用情況。
13、進一步，s1中，障礙物包括除行人、車輛、交通設(shè)施和路面以外在路面出現(xiàn)的物體。
14、進一步，s2中，環(huán)境溫度包括地表溫度和車內(nèi)溫度。
15、上述方案的技術(shù)原理如下：
16、首先對圖像采集模塊進行大量的圖像識別訓練，利用訓練完成后的圖像采集模塊對車輛周邊的圖像信息進行采集，在圖像采集過程中，圖像采集模塊會將圖像中的行人、車輛、交通設(shè)施以及障礙物用不同的顏色框進行框選和顯示，進而提醒駕駛?cè)藛T，其車輛周圍所需注意的行人、車輛、交通設(shè)施以及障礙物情況。
17、在圖像采集的同時，利用環(huán)境采集模塊采集各個檢測目標的溫度情況，由于行人、車輛、交通設(shè)施、路面以及障礙物的溫度均不相同，車輛發(fā)動機的溫度遠高于行人的體溫，而路面以及障礙物的溫度在正常天氣一般較低；故此，環(huán)境采集模塊采用熱成像的形式顯示出檢測目標的溫度圖像和溫度輪廓，溫度越低圖像顏色越藍，溫度越高圖像顏色越紅，隨著溫度的升高，圖像會由深藍色變?yōu)樯罴t色；環(huán)境采集模塊再將檢測目標的溫度圖像和溫度輪廓與正常情況下行人、車輛、交通設(shè)施、路面以及障礙物的溫度圖像和溫度輪廓進行比對分析，從而有效判斷出車輛周邊環(huán)境中存在的行人、車輛、交通設(shè)施、路面狀況以及障礙物。
18、由于不同物體的距離、速度和形狀大小均不相同，對于波的接收和反射也會不同，且由于電磁波的傳播速度是已知的，其速度在真空中約為光速，雷達通過測量發(fā)射信號與接收回波之間的時間延遲，可以計算出目標與雷達之間的距離。故此，環(huán)境采集模塊還會對車輛周邊環(huán)境的發(fā)射電磁波信號，并接收回波信號，對回波信號進行分析處理，提取出檢測目標的距離、大小、形狀、方向和速度，判斷出車輛周邊環(huán)境中存在的行人、車輛、交通設(shè)施、路面狀況以及障礙物；環(huán)境采集模塊會通過多條天線的共同掃描，測定檢測目標相對于雷達的方位角和仰角，從而確定檢測目標在三維空間中的位置，并將檢測目標以目標云點的形式進行顯示，從而讓駕駛者更加直觀的了解到車輛周邊環(huán)境。
19、環(huán)境采集模塊會采集環(huán)境濕度，將環(huán)境濕度數(shù)據(jù)傳輸至圖像采集模塊，輔助圖像采集模塊判斷當前天氣狀況。
20、圖像采集和環(huán)境采集完成后，綜合分析模塊會提取圖像采集和環(huán)境采集，優(yōu)先判斷當前天氣狀況，選擇主要判斷依據(jù)；若天氣狀況炎熱，則容易導(dǎo)致環(huán)境采集時，行人、路面和障礙物的溫度差距減小，使得熱成像中的溫度圖像顏色相近，溫度輪廓清晰度降低，此時，綜合分析模塊會以采用圖像采集模塊采集到的圖像信息和雷達采集到的目標云點為主要判斷依據(jù)，判斷車輛周邊的行人、車輛、交通設(shè)施、路面狀況以及障礙物情況，再利用熱成像進行輔助判斷；若在下雨天時，圖像采集容易出現(xiàn)模糊不清的情況，雷達也會受到影響，此時，車輛發(fā)動機溫度仍然遠大于行人體溫，而交通設(shè)施、路面和障礙物溫度則會低于行人體溫，綜合分析模塊則會以熱成像采集到的溫度圖像和溫度輪廓為主要判斷依據(jù)，再利用雷達和圖像信息進行輔助判斷；以此實現(xiàn)在不同天氣狀況下均能對車輛周邊環(huán)境進行檢測，達到更加全面的檢測本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，S1中，圖像采集模塊根據(jù)行人、車輛和交通設(shè)施的整體形態(tài)和輪廓特征進行識別和區(qū)分。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，S1中，路面狀況包括路面類型、路面材質(zhì)、路面標識和路面凹凸情況。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，S1中，路面類型包括直線路段、轉(zhuǎn)彎路段、上坡路段和下坡路段。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，S1中，行駛狀態(tài)包括車輛的行駛速度、轉(zhuǎn)彎角度和燈光使用情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，S1中，障礙物包括除行人、車輛、交通設(shè)施和路面以外在路面出現(xiàn)的物體。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，S2中，環(huán)境溫度包括地表溫度和車內(nèi)溫度。
8.基于上述權(quán)利要求1-7中任意一項所述一種目標檢測優(yōu)化方法的一種目標檢測裝置，其特征在于，包括安裝杠(1)，安裝杠(1)側(cè)壁固定連接有溫度傳感器(
9.基于上述權(quán)利要求1-7中任意一項所述一種目標檢測優(yōu)化方法的一種目標檢測的電子設(shè)備，其特征在于，包括控制器，控制器用于接收溫度傳感器、濕度傳感器、圖像采集器和雷達采集到的信息。
10.基于上述權(quán)利要求1-7中任意一項所述一種目標檢測優(yōu)化方法的一種目標檢測的存儲介質(zhì)，其特征在于，包括儲存器，儲存器用于儲存圖像信息、環(huán)境信息以及車輛在不同行駛環(huán)境中的歷史行駛記錄。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，s1中，圖像采集模塊根據(jù)行人、車輛和交通設(shè)施的整體形態(tài)和輪廓特征進行識別和區(qū)分。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，s1中，路面狀況包括路面類型、路面材質(zhì)、路面標識和路面凹凸情況。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，s1中，路面類型包括直線路段、轉(zhuǎn)彎路段、上坡路段和下坡路段。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，s1中，行駛狀態(tài)包括車輛的行駛速度、轉(zhuǎn)彎角度和燈光使用情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標檢測優(yōu)化方法，其特征在于，s1中，障礙物包括除行人、車輛、交通設(shè)施和路面以外在路面出現(xiàn)的物...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李冰，張大巧，李邦杰，武健，李少朋，趙久奮，
申請(專利權(quán))人：中國人民解放軍火箭軍工程大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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