本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理設(shè)備或方法，具體涉及一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著國產(chǎn)汽車行業(yè)的發(fā)展，越來越多的車企開始轉(zhuǎn)型，由原有的燃油車轉(zhuǎn)型電車行業(yè)，隨著科技發(fā)展，在電車上配備自動駕駛技術(shù)也成為了電車的標配，但是基于國內(nèi)目前的道路情況，自動駕駛功能仍舊存在著巨大的隱患，特別是面對復雜道路情況，自動駕駛存在的弊端顯現(xiàn)得一覽無余，并且自動駕駛也需要不斷的迭代和更新，對于自動駕駛的數(shù)據(jù)收集則是迭代和更新的數(shù)據(jù)支撐，但是在收集自動駕駛數(shù)據(jù)時，必須使得汽車處于自動駕駛過程中，并且測試車上需要有一名測試工程師負責車輛駕駛和問題打點記錄，自動駕駛測試過程中，發(fā)現(xiàn)測試問題，確保收集的數(shù)據(jù)的準確性。

2、自動駕駛汽車要實現(xiàn)各種自動駕駛操作，必須對周圍路況有一個精準實時的判斷，各類傳感器利用自身優(yōu)勢取長補短相互配合以達到要求，基于通訊技術(shù)在汽車上的應(yīng)用，高等級的自動駕駛技術(shù)將與通訊技術(shù)融合發(fā)展實現(xiàn)真正的自動駕駛。

3、但由于現(xiàn)有的自動駕駛數(shù)據(jù)的傳輸通道大多基于局域網(wǎng)和ibm平臺，通常是采用框選特征方式進行傳輸，而框選特征方式不僅需要進行大量的數(shù)據(jù)計算，影響到數(shù)據(jù)采集效率，而且不可避免地會出現(xiàn)圖片失真、造成數(shù)據(jù)丟失，圖片失真的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明提出一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，可以提高自動駕駛數(shù)據(jù)的采集效率和準確性。具體技術(shù)方案如下：

2、第一方面，提供了一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法，在第一方面的第一種可實現(xiàn)方式中，包括：

3、實時獲取測試車輛所采集到的道路圖片，并沿行駛道路的垂直方向?qū)λ霏h(huán)境圖像進行分段處理，得到多份分段圖片；

4、采用yolov5s模型分別對每份分段圖片進行特征點提取，獲取所述分段圖片中的重要特征元素；

5、分別將各份所述分段圖片中的重要特征元素沿相應(yīng)的傳輸通道分開上傳至管理平臺。

6、結(jié)合第一方面的第一種可實現(xiàn)方式，在第一方面的第二種可實現(xiàn)方式中，獲取所述分段圖片中的重要特征元素，包括：

7、按照重要性程度對提取到的各種所述重要特征元素進行排序。

8、結(jié)合第一方面的第一種可實現(xiàn)方式，在第一方面的第三種可實現(xiàn)方式中，將所述分段圖片中的重要特征元素沿相應(yīng)的傳輸通道進行傳輸，包括：

9、獲取人工對于所述重要特征元素的核對信息，并定時將獲取到的所有核對信息上傳至管理平臺。

10、結(jié)合第一方面的第三種可實現(xiàn)方式，在第一方面的第四種可實現(xiàn)方式中，獲取人工對于所述重要特征元素的核對信息，包括：

11、獲取人工對于所述重要特征元素的核對語音信息，并將所述核對語音信息轉(zhuǎn)換成文字，生成相應(yīng)的核對信息。

12、結(jié)合第一方面的第一種可實現(xiàn)方式，在第一方面的第五種可實現(xiàn)方式中，還包括：根據(jù)各重要特征元素對應(yīng)的傳輸矢量對上傳至管理平臺的所有重要特征元素進行組合。

13、第二方面，提供了一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在第二方面的第一種可實現(xiàn)方式中，包括：

14、分段處理模塊，實時獲取測試車輛所采集到的道路圖片，并沿行駛道路的垂直方向?qū)λ霏h(huán)境圖像進行分段處理，得到多份分段圖片；

15、特征提取模塊，配置為采用yolov5s模型分別對每份分段圖片進行特征點提取，獲取所述分段圖片中的重要特征元素；

16、數(shù)據(jù)上傳模塊，配置為分別將各份所述分段圖片中的重要特征元素沿相應(yīng)的傳輸通道分開上傳至管理平臺。

17、結(jié)合第二方面的第一種可實現(xiàn)方式，在第二方面的第二種可實現(xiàn)方式中，分段處理模塊包括：元素排序單元，配置為按照重要性程度對提取到的各種所述重要特征元素進行排序。

18、結(jié)合第二方面的第一種可實現(xiàn)方式，在第二方面的第三種可實現(xiàn)方式中，所述數(shù)據(jù)上傳模塊包括：人工信息單元，配置為獲取人工對于所述重要特征元素的核對信息，并定時將獲取到的所有核對信息上傳至管理平臺。

19、結(jié)合第二方面的第三種可實現(xiàn)方式，在第二方面的第四種可實現(xiàn)方式中，所述人工信息單元包括：語言識別子單元，配置為獲取人工對于所述重要特征元素的核對語音信息，并將所述核對語音信息轉(zhuǎn)換成文字，生成相應(yīng)的核對信息。

20、結(jié)合第二方面的第一種可實現(xiàn)方式，在第二方面的第五種可實現(xiàn)方式中，還包括：特征組合模塊，配置為根據(jù)各重要特征元素對應(yīng)的傳輸矢量對上傳至管理平臺的所有重要特征元素進行組合。

21、有益效果：采用本發(fā)明的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，通過將采集到的道路圖片沿垂直方向進行分段處理，可以方便后續(xù)對每段分段圖片同時進行特征提取，從而提高自動駕駛數(shù)據(jù)的采集效率。并且，道路圖片上部的分段圖片主要為天空，其包括的重要特征元素較少，可以減少特征提取的數(shù)據(jù)量，進一步提高自動駕駛數(shù)據(jù)的采集效率。而且，道路圖片沿垂直方向上的特征分布非常明顯，這使得提取到每段分段圖像所包含的重要特征元素后，還能夠根據(jù)重要特征元素的空間位置所有重要特征元素進行再組合，從而得到完整的圖像特征數(shù)據(jù)。另外，yolov5s模型采用的是特征點提取方式，相比于特征框的提取方式，特征提取更為精準，不會造成重要特征元素失真或畸變。且將重要特征元素提取出來單獨進行傳輸，能夠保證重要特征元素在傳輸過程中不會損失，確保特征元素提取的準確性。

技術(shù)特征：

1.一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法，其特征在于，獲取所述分段圖片中的重要特征元素，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法，其特征在于，將所述分段圖片中的重要特征元素沿相應(yīng)的傳輸通道進行傳輸，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法，其特征在于，獲取人工對于所述重要特征元素的核對信息，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法，其特征在于，還包括：根據(jù)各重要特征元素對應(yīng)的傳輸矢量對上傳至管理平臺的所有重要特征元素進行組合。

6.一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，分段處理模塊包括：元素排序單元，配置為按照重要性程度對提取到的各種所述重要特征元素進行排序。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)上傳模塊包括：人工信息單元，配置為獲取人工對于所述重要特征元素的核對信息，并定時將獲取到的所有核對信息上傳至管理平臺。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述人工信息單元包括：語言識別子單元，配置為獲取人工對于所述重要特征元素的核對語音信息，并將所述核對語音信息轉(zhuǎn)換成文字，生成相應(yīng)的核對信息。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，還包括：特征組合模塊，配置為根據(jù)各重要特征元素對應(yīng)的傳輸矢量對上傳至管理平臺的所有重要特征元素進行組合。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種自動駕駛測試數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括：首先，可以將獲取到的道路圖片沿行駛道路的垂直方向進行三段劃分，得到三份分段圖片。然后，可以采用訓練好的YOLOv5s模型分別對這三份分段圖片同步進行精準的特征點提取，從而獲取到每份分段圖片中所包含的重要特征元素。最后，可以將這三份分段圖片中所包含的所有重要特征元素分別沿不同的傳輸通道分開上傳至管理平臺，確保道路圖片中的重要特征元素不會損失。并且，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)中包括不同重要特征元素的組成順序和空間位置，在重要特征元素傳輸完畢后，管理平臺可以根據(jù)重要特征元素的組成順序和空間位置進行重組合并，避免重要特征元素失真，從而確保特征元素提取的準確性。

技術(shù)研發(fā)人員：胡雄,曾杰,樊海龍,閔照源,王戡
受保護的技術(shù)使用者：招商局檢測車輛技術(shù)研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21