【技術實現步驟摘要】
本公開涉及車輛，尤其涉及一種清除異物設備的控制方法、車輛控制器和車輛。
技術介紹
1、駕駛員在駕駛車輛的過程中，遇到雨雪及惡劣天氣時，往往需要駕駛員根據實際的天氣狀況，對雨刮器和/或噴水器進行手動調節，導致一定程度上分散駕駛員的注意力，影響行車安全。
2、因此，如何讓雨刮器自動基于實際的天氣狀態進行調節，以降低駕駛員對雨刮器和/或噴水器的操作時間，成為了一個亟待解決的問題。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，本公開提供了一種清除異物設備的控制方法、車輛控制器和車輛，用于解決如何讓雨刮器自動基于實際的天氣狀態進行調節，以降低駕駛員對雨刮器的操作時間的問題。
2、第一方面，本申請提供一種清除異物設備的控制方法，包括：獲取車輛的擋風玻璃在當前時刻的當前視頻幀圖像；對當前視頻幀圖像進行圖像分割，確定每個圖像類別對應的分割圖；其中，圖像類別包括雨點、雪花、灰塵中的任一項；在確定存在不為空的分割圖時，基于不為空的分割圖對應的圖像類別，確定不為空的分割圖對應的圖像類別中每個圖像類別對應的控制參數；其中，控制參數包括用于控制清除異物設備的控制參數；控制清除異物設備按照控制參數運行，以清除擋風玻璃的異物；其中，清除異物設備包括雨刮器和噴水器中的一項或者多項，異物包括雨點、雪花、灰塵中的一項或者多項。
3、在一些可實施的示例中，獲取車輛的擋風玻璃在當前時刻的當前視頻幀圖像前，本公開提供的清除異物設備的控制方法還包括：獲取訓練樣本數據和訓練樣本數據的標記結果；其
4、在一些可實施的示例中，第一特征提取模塊包括1×1的第一卷積核、3×3的深度可分離卷積核、以及1×1的第二卷積核，第一卷積核的輸入包括訓練樣本數據或者第一卷積核的輸入包括上一層的第一特征提取層中第一特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，深度可分離卷積核的輸入包括第一卷積核的輸出，第二卷積核的輸入包括深度可分離卷積核的輸出，第二卷積核的輸出包括特征提取模塊的輸出，深度可分離卷積核和第二卷積核二者的激活函數均為抑制其最大值激活函數。
5、在一些可實施的示例中，第一特征融合模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，第二特征融合模塊的輸入包括與第二特征融合模塊相同層的目標提取層中第一注意力機制模塊的輸出和上一層的第二特征融合模塊的輸出，目標提取層包括第一特征提取層和第二特征提取層的任一項，或者第二特征融合模塊的輸入包括與第二特征融合模塊相同層級的第二特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，第一特征融合模塊的輸出包括下一層的第一特征提取層中第一特征融合模塊的輸入，或者第一特征融合模塊的輸出包括與第一特征融合模塊相同層級的第一注意力機制模塊的輸入，第二特征融合模塊的輸出包括下一層的第二特征融合模塊的輸入。
6、在一些可實施的示例中，第一特征融合模塊和第二特征融合模塊均包括第二特征提取模塊、雙通道特征分離模塊、第三特征提取模塊、第四特征提取模塊、第五特征提取模塊、第六特征提取模塊、通道數疊加模塊、第七特征提取模塊和用于增強卷積神經網絡性能的第三注意力機制模塊；其中，第二特征提取模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，或者第二特征提取模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出和上一層的第二特征融合模塊的輸出，或者第二特征提取模塊的輸入包括與第二特征提取模塊相同層級的第二特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出；雙通道特征分離模塊用于對第二特征提取模塊的輸出進行特征分離，得到第一分離特征和第二分離特征，第一分離特征為通道數疊加模塊的輸入，第二分離特征為通道數疊加模塊的輸入，并且第二分離特征為第三特征提取模塊的輸入；第三特征提取模塊用于對雙通道特征分離模塊輸出的第二分離特征進行處理，得到第一結果；第四特征提取模塊用于對第一結果進行處理，得到第二結果；第五特征提取模塊用于對第四特征提取模塊輸出的第二結果進行處理，得到第三結果；第六特征提取模塊用于對第五特征提取模塊輸出的第三結果進行處理，得到第四結果；通道數疊加模塊用于對雙通道特征分離模塊輸出的第一分離特征和第二分離特征，以及第六特征提取模塊輸出的第四結果進行特征拼接，得到第五結果；第七特征提取模塊用于對通道數疊加模塊輸出的第五結果進行處理，得到第六結果；第三注意力機制模塊用于對第七特征提取模塊輸出的第六結果進行處理，得到第七結果；第七結為下一層的第一特征提取層中第一特征融合模塊的輸入，或者第七結果為與第一特征融合模塊相同層級的第一注意力機制模塊的輸入，第七結果為下一層的第二特征融合模塊的輸入。
7、在一些可實施的示例中，清除異物設備包括雨刮器；在確定存在不為空的分割圖時，基于不為空的分割圖對應的圖像類別，確定不為空的分割圖對應的圖像類別中每個圖像類別對應的控制參數，包括：在確定存在不為空的分割圖時，且不為空的分割圖對應的圖像類別為雨點時，確定分割圖中包含所有雨點的最小包圍區域的第一實際面積；基于第一實際面積和擋風玻璃的第二實際面積的比值，確定第一實際密度；計算當前視頻幀圖像的分割圖和上一視頻幀圖像的分割圖的實際相似度；基于第一實際密度和實際相似度，確定第一理論參數；將第一理論參數作為圖像類別為雨點時對應的控制參數；控制清除異物設備按照控制參數運行，以清除擋風玻璃的異物，包括：控制雨刮器按照控制參數運行，以清除擋風玻璃的異物。
8、在一些可實施的示例中，清除異物設備包括雨刮器；在確定存在不為空的分割圖時，基于不為空的分割圖對應的圖像類別，確定不為空的分割圖對應的圖像類別中每個圖像類別對應的控制參數，包括：在本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種清除異物設備的控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述獲取車輛的擋風玻璃在當前時刻的當前視頻幀圖像前，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述第一特征提取模塊包括1×1的第一卷積核、3×3的深度可分離卷積核、以及1×1的第二卷積核，所述第一卷積核的輸入包括訓練樣本數據或者所述第一卷積核的輸入包括上一層的第一特征提取層中第一特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，所述深度可分離卷積核的輸入包括所述第一卷積核的輸出，所述第二卷積核的輸入包括所述深度可分離卷積核的輸出，所述第二卷積核的輸出包括特征提取模塊的輸出，所述深度可分離卷積核和所述第二卷積核二者的激活函數均為抑制其最大值激活函數。
4.根據權利要求2所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述第一特征融合模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，所述第二特征融合模塊的輸入包括與所述第二特征融合模
5.根據權利要求2所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，第一特征融合模塊和所述第二特征融合模塊均包括第二特征提取模塊、雙通道特征分離模塊、第三特征提取模塊、第四特征提取模塊、第五特征提取模塊、第六特征提取模塊、通道數疊加模塊、第七特征提取模塊和用于增強卷積神經網絡性能的第三注意力機制模塊；其中，所述第二特征提取模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，或者所述第二特征提取模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出和上一層的第二特征融合模塊的輸出，或者所述第二特征提取模塊的輸入包括與所述第二特征提取模塊相同層級的第二特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出；所述雙通道特征分離模塊用于對第二特征提取模塊的輸出進行特征分離，得到第一分離特征和第二分離特征，所述第一分離特征為所述通道數疊加模塊的輸入，所述第二分離特征為所述通道數疊加模塊的輸入，并且所述第二分離特征為所述第三特征提取模塊的輸入；所述第三特征提取模塊用于對所述雙通道特征分離模塊輸出的第二分離特征進行處理，得到第一結果；所述第四特征提取模塊用于對第一結果進行處理，得到第二結果；所述第五特征提取模塊用于對所述第四特征提取模塊輸出的第二結果進行處理，得到第三結果；所述第六特征提取模塊用于對所述第五特征提取模塊輸出的第三結果進行處理，得到第四結果；所述通道數疊加模塊用于對所述雙通道特征分離模塊輸出的第一分離特征和第二分離特征，以及所述第六特征提取模塊輸出的第四結果進行特征拼接，得到第五結果；所述第七特征提取模塊用于對所述通道數疊加模塊輸出的第五結果進行處理，得到第六結果；所述第三注意力機制模塊用于對所述第七特征提取模塊輸出的第六結果進行處理，得到第七結果；所述第七結為下一層的第一特征提取層中第一特征融合模塊的輸入，或者所述第七結果為與所述第一特征融合模塊相同層級的第一注意力機制模塊的輸入，所述第七結果為下一層的第二特征融合模塊的輸入。
6.根據權利要求1所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述清除異物設備包括雨刮器；
7.根據權利要求1所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述清除異物設備包括雨刮器；
8.根據權利要求1所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述清除異物設備包括噴水器和雨刮器；
9.一種車輛控制器，其特征在于，包括：
10.一種車輛，其特征在于，所述車輛包括如權利要求9所述的車輛控制器。
11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，所述計算機執行指令被處理器執行時用于實現如權利要求1至8中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種清除異物設備的控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述獲取車輛的擋風玻璃在當前時刻的當前視頻幀圖像前，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述第一特征提取模塊包括1×1的第一卷積核、3×3的深度可分離卷積核、以及1×1的第二卷積核，所述第一卷積核的輸入包括訓練樣本數據或者所述第一卷積核的輸入包括上一層的第一特征提取層中第一特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，所述深度可分離卷積核的輸入包括所述第一卷積核的輸出，所述第二卷積核的輸入包括所述深度可分離卷積核的輸出，所述第二卷積核的輸出包括特征提取模塊的輸出，所述深度可分離卷積核和所述第二卷積核二者的激活函數均為抑制其最大值激活函數。
4.根據權利要求2所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，所述第一特征融合模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，所述第二特征融合模塊的輸入包括與所述第二特征融合模塊相同層的目標提取層中第一注意力機制模塊的輸出和上一層的第二特征融合模塊的輸出，所述目標提取層包括第一特征提取層和第二特征提取層的任一項，或者所述第二特征融合模塊的輸入包括與所述第二特征融合模塊相同層級的第二特征提取層中第一注意力機制模塊的輸出，所述第一特征融合模塊的輸出包括下一層的第一特征提取層中第一特征融合模塊的輸入，或者所述第一特征融合模塊的輸出包括與所述第一特征融合模塊相同層級的第一注意力機制模塊的輸入，所述第二特征融合模塊的輸出包括下一層的第二特征融合模塊的輸入。
5.根據權利要求2所述的清除異物設備的控制方法，其特征在于，第一特征融合模塊和所述第二特征融合模塊均包括第二特征提取模塊、雙通道特征分離模塊、第三特征提取模塊、第四特征提取模塊、第五特征提取模塊、第六特征提取模塊、通道數疊加模塊、第七特征提取模塊和用于增強卷積神經網絡性能的第三注意力機制模塊；其中，所述第二特征提取模塊的輸入包括上一層的第一特征提取層中特征提取模塊的輸出和上一層的第一特征提取層中第一注意力機制模塊的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔣茁，張曉謇，朱豪凱，
申請(專利權)人：浙江極氪智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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