行车记录仪的信息处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种行车记录仪的信息处理方法和装置。其中，该方法包括：获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体；确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。本发明专利技术解决了相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
行车记录仪的信息处理方法和装置
本专利技术涉及行车记录仪领域，具体而言，涉及一种行车记录仪的信息处理方法和装置。
技术介绍
行车记录仪是记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，可为交通事故提供证据，主要用途如下：①维护司机的合法权益，对横穿公路的行人及骑自行车、摩托车的，万一和他们产生了刮碰，有可能会被敲诈勒索，如果有了行车记录仪，司机可为自己提供有效的证据。②将监控录像记录回放，事故责任一目了然，交警处理事故快速准确；既可快速撤离现场恢复交通，又可保留事发时的有效证据，营造安全畅通的交通环境。但传统的行车记录仪需要录制视频，存在以下缺点：①视频文件巨大，高清视频每分钟高达近百兆，因此对内存卡的写入的速度有着苛刻的要求。若用户采用劣质的低速卡，一定概率造成死机；②视频录制容量有限，小容量的内存卡不能全天记录；③因为网络带宽的原因，实时传输受限。针对相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种行车记录仪的信息处理方法和装置，以至少解决相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种行车记录仪的信息处理方法，该方法包括：获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体；确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。进一步地，通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体包括：对图像执行图像分割处理，其中，图像分割处理用于根据像素值的特征将图像分割为多个区块；对每个区块采用预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个区块是否存在目标物体。进一步地，对每个区块采用预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个区块是否存在目标物体包括：获取至少一个神经网络模型，其中，每个神经网络模型用于识别一种目标物体，每个神经网络模型为通过训练样本集所训练出的神经网络模型；将图像分别输入每个神经网络模型以得到图像中是否存在对应的目标物体的判断结果。进一步地，确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息包括：分别确定图像中存在的每个目标物体的当前位置；获取每个目标物体的历史位置，其中，历史位置为对应的目标物体根据历史图像确定的位置；根据每个目标物体的历史位置和当前位置确定对应的目标物体的运动轨迹；根据每个目标物体的运动轨迹预测对应的目标物体在下一帧图像中的位置，其中，对每个目标物体预测的在下一帧图像中的位置用于作为识别对应的目标物体的依据。进一步地，在将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息之后，该方法还包括以下至少之一：存储文本格式的信息；将文本格式的信息上传至远程服务器；通过社交平台分享文本格式的信息。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种行车记录仪的信息处理装置，该装置包括：获取单元，用于获取行车记录仪采集的图像；识别单元，用于通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体；确定单元，用于确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；转换单元，用于将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。进一步地，识别单元包括：分割模块，用于对图像执行图像分割处理，其中，图像分割处理用于根据像素值的特征将图像分割为多个区块；第一确定模块，用于对每个区块采用预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个区块是否存在目标物体。进一步地，第一确定模块包括：获取子模块，用于获取至少一个神经网络模型，其中，每个神经网络模型用于识别一种目标物体，每个神经网络模型为通过训练样本集所训练出的神经网络模型；处理子模块，用于将图像分别输入每个神经网络模型以得到图像中是否存在对应的目标物体的判断结果。进一步地，确定单元包括：第二确定模块，用于分别确定图像中存在的每个目标物体的当前位置；获取模块，用于获取每个目标物体的历史位置，其中，历史位置为对应的目标物体根据历史图像确定的位置；第三确定模块，用于根据每个目标物体的历史位置和当前位置确定对应的目标物体的运动轨迹；预测模块，用于根据每个目标物体的运动轨迹预测对应的目标物体在下一帧图像中的位置，其中，对每个目标物体预测的在下一帧图像中的位置用于作为识别对应的目标物体的依据。进一步地，该装置还包括以下至少之一：存储单元，用于在将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息之后，存储文本格式的信息；上传单元，用于在将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息之后，将文本格式的信息上传至远程服务器；分享单元，用于在将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息之后，通过社交平台分享文本格式的信息。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行本专利技术的行车记录仪的信息处理方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本专利技术的行车记录仪的信息处理方法。在本专利技术实施例中，通过获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体；确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息，解决了相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题，进而实现了能够节约行车记录仪的存储空间的技术效果。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种可选的行车记录仪的信息处理方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的另一种可选的行车记录仪的信息处理方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的行车记录仪的信息处理装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请提供了一种行车记录仪的信息处理方法的实施例。图1是根据本专利技术实施例的一种可选的行车记录仪的信息处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S101，获取行车记录仪采集的图像；步骤S102，通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种行车记录仪的信息处理方法，其特征在于，包括：获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别所述图像中存在的所有目标物体；确定所述图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将所述图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。

【技术特征摘要】
1.一种行车记录仪的信息处理方法，其特征在于，包括：获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别所述图像中存在的所有目标物体；确定所述图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将所述图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预设图像识别算法识别所述图像中存在的所有目标物体包括：对所述图像执行图像分割处理，其中，所述图像分割处理用于根据像素值的特征将所述图像分割为多个区块；对每个所述区块采用所述预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个所述区块是否存在所述目标物体。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对每个所述区块采用所述预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个所述区块是否存在所述目标物体包括：获取至少一个神经网络模型，其中，每个所述神经网络模型用于识别一种目标物体，每个所述神经网络模型为通过训练样本集所训练出的神经网络模型；将所述图像分别输入每个所述神经网络模型以得到所述图像中是否存在对应的目标物体的判断结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息包括：分别确定所述图像中存在的每个所述目标物体的当前位置；获取每个所述目标物体的历史位置，其中，所述历史位置为对应的所述目标物体根据历史图像确定的位置；根据每个所述目标物体的历史位置和当前位置确定对应的所述目标物体的运动轨迹；根据每个所述目标物体的运动轨迹预测对应的所述目标物体在下一帧图像中的位置，其中，对每个所述目标物体预测的在下一帧图像中的位置用于作为识别对应的所述目标物体的依据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息之后，所述方法还包括以下至少之一：存储所述文本格式的信息；将所述文本格式的信息上传至远程服务器；通过社交平台分享所述文本格式的信息。6.一种行车记录仪的信息处理装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取行车记录仪采集的图像；识别单元，用于通过预设图像识别算法识别所述图像中存在的所有目标物体；确定单元，用于确定所述图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；转换单元，用于将所述图像中所有...

【专利技术属性】
技术研发人员：李硕，张汉颖，刘星，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44