车辆的场景序列跟踪处理方法、装置及车辆制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种车辆的场景序列跟踪处理方法、装置及车辆，该方法包括：获取车辆在第一区域行驶的当前车速以及拍摄的至少一帧当前图像；根据所述当前车速，确定车速比值区间以及跟踪序列长度，所述跟踪序列长度用于标识进行场景序列跟踪时使用的图像的帧数；根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息。该方法实现了保证了在车速发生较大变化时仍然能够迅速找到准确的速度扫描范围，在车速相对稳定的情况下，大幅提高速度扫描效率。

The Processing Method, Device and Vehicle of Vehicle Scene Sequence Tracking

The embodiment of the present invention provides a vehicle scene sequence tracking processing method, device and vehicle. The method includes: acquiring the current vehicle speed in the first area and capturing at least one current image; determining the speed ratio interval and tracking sequence length according to the current vehicle speed, and the tracking sequence length is used to identify the tracking sequence used in scene sequence tracking. The number of frames of the image; scene sequence tracking is performed according to the speed ratio interval, the length of the tracking sequence, the at least one current image and the pre-stored multi-frame historical reference image of the vehicle, and the position information of the vehicle in the first region is obtained. This method ensures that the accurate speed scanning range can be quickly found when the speed changes greatly, and greatly improves the speed scanning efficiency when the speed is relatively stable.

【技术实现步骤摘要】
车辆的场景序列跟踪处理方法、装置及车辆
本专利技术实施例涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种车辆的场景序列跟踪处理方法、装置及车辆。
技术介绍
在智能驾驶领域中，一些场景下可能需要基于场景序列跟踪算法实现车辆自定位、自动泊车等目的。例如，在地下车库或停车场等场所中，可以基于场景序列跟踪算法确定车辆的位置信息，进而根据车辆的位置信息控制车辆行驶。使用场景序列跟踪算法之前，首先需要获取到算法的输入参数。现有技术中，场景序列跟踪算法的输入参数主要基于经验得到，所得到的输入参数为固定值。但是，使用现有技术的方式，无法适应在不同场景中运行的车辆，导致在一些运行场景下的运行效率和准确率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种车辆的场景序列跟踪处理方法、装置及车辆，用于解决现有技术中场景序列跟踪的运行效率和准确率较低的问题。本专利技术实施例第一方面提供一种车辆的场景序列跟踪处理方法，该方法包括：获取车辆在第一区域行驶的当前车速以及拍摄的至少一帧当前图像；根据所述当前车速，确定车速比值区间以及跟踪序列长度，所述跟踪序列长度用于标识进行场景序列跟踪时使用的图像的帧数；根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息。进一步的，所述根据所述当前车速，确定车速比值区间，包括：获取所述车辆在拍摄所述历史基准图像时刻的历史车速、所述当前图像对应的时域采样率以及所述历史基准图像对应的时域采样率，确定所述当前车速与所述历史车速的比值；根据所述当前车速与所述历史车速的比值，确定扫描宽度值；根据所述当前车速与历史车速的比值，以及所述扫描宽度值，确定所述车速比值区间。进一步的，所述根据所述当前车速，确定跟踪序列长度，包括：获取所述车辆在拍摄所述历史基准图像时刻的历史车速；根据所述当前车速与所述历史车速，确定至少一个长度值；将所述至少一个长度值中的最大值作为所述跟踪序列长度。进一步的，所述根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息，包括：将所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像作为场景序列跟踪算法的输入参数，得到由所述场景序列跟踪算法输出的所述车辆在所述第一区域内的位置信息。进一步的，所述方法还包括：根据所述车辆在所述第一区域内的位置信息调整所述车辆的行驶状态。进一步的，所述方法还包括：根据所述车辆在所述第一区域内的位置信息，输出与所述位置信息对应的提示信息。本专利技术实施例第二方面提供一种车辆的场景序列跟踪处理装置，该装置包括：获取模块，用于获取车辆在第一区域行驶的当前车速以及拍摄的至少一帧当前图像；第一确定模块，用于根据所述当前车速，确定车速比值区间以及跟踪序列长度，所述跟踪序列长度用于标识进行场景序列跟踪时使用的图像的帧数；第二确定模块，用于根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息。进一步的，所述第一确定模块，包括：第一确定单元，用于获取所述车辆在拍摄所述历史基准图像时刻的历史车速、所述当前图像对应的时域采样率以及所述历史基准图像对应的时域采样率，确定所述当前车速与所述历史车速的比值；第二确定单元，用于根据所述当前车速与所述历史车速的比值，确定扫描宽度值；第三确定单元，用于根据所述当前车速与历史车速的比值，以及所述扫描宽度值，确定所述车速比值区间。。进一步的，所述第一确定模块，还包括：获取单元，用于获取所述车辆在拍摄所述历史基准图像时刻的历史车速。第四确定单元，用于根据所述当前车速以及所述历史车速，确定至少一个长度值；第五确定单元，用于将所述至少一个长度值中的最大值作为所述跟踪序列长度。进一步的，所述第二确定模块具体用于：将所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像作为场景序列跟踪算法的输入参数，得到由所述场景序列跟踪算法输出的所述车辆在所述第一区域内的位置信息。进一步的，所述装置还包括：调整模块，用于根据所述车辆在所述第一区域内的位置信息调整所述车辆的行驶状态。进一步的，所述装置还包括：输出模块，用于根据所述车辆在所述第一区域内的位置信息，输出与所述位置信息对应的提示信息。本专利技术实施例第三方面提供一种车辆，包括：存储器，用于存储程序指令；处理器，用于调用并执行所述存储器中的程序指令，执行上述第一方面所述的方法步骤。本专利技术实施例第四方面提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面所述的方法。本专利技术实施例所提供的车辆的场景序列跟踪处理方法、装置及车辆，基于车辆运行时的当前车速，得到车速比值区间以及跟踪序列长度，并基于所得到的车速比值区间以及跟踪序列长度进行场景序列跟踪，确定出车辆的位置信息，由于车速比值区间和跟踪序列长度基于当前车速得到，从而实现了利用车辆的当前车速动态调整场景跟踪序列的计算参数，进而能够适应车辆不同的运行场景，保证了在车速发生较大变化时仍然能够迅速找到准确的速度扫描范围，在车速相对稳定的情况下，大幅提高速度扫描效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的车辆的场景序列跟踪处理方法实施例一的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的车辆的场景序列跟踪处理方法实施例二的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的车辆的场景序列跟踪处理方法实施例三的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种车辆的场景序列跟踪处理装置的模块结构图；图5为本专利技术实施例提供的一种车辆的场景序列跟踪处理装置的模块结构图；图6为本专利技术实施例提供的一种车辆的场景序列跟踪处理装置的模块结构图；图7为本专利技术实施例提供的一种车辆的场景序列跟踪处理装置的模块结构图；图8为本专利技术实施例提供的一种车辆的场景序列跟踪处理装置的模块结构图；图9为本专利技术实施例提供的一种车辆的实体框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例以及附图中的术语“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。现有技术中，场景序列跟踪算法的输入参数主要基于经验得到，所得到的输入参数为固定值。这些具有固定值的输入参数，仅在某些场景中具有较高的运行效率与准确性，但是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆的场景序列跟踪处理方法，其特征在于，包括：获取车辆在第一区域行驶的当前车速以及拍摄的至少一帧当前图像；根据所述当前车速，确定车速比值区间以及跟踪序列长度，所述跟踪序列长度用于标识进行场景序列跟踪时使用的图像的帧数；根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息。

【技术特征摘要】
1.一种车辆的场景序列跟踪处理方法，其特征在于，包括：获取车辆在第一区域行驶的当前车速以及拍摄的至少一帧当前图像；根据所述当前车速，确定车速比值区间以及跟踪序列长度，所述跟踪序列长度用于标识进行场景序列跟踪时使用的图像的帧数；根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前车速，确定车速比值区间，包括：获取所述车辆在拍摄所述历史基准图像时刻的历史车速、所述当前图像对应的时域采样率以及所述历史基准图像对应的时域采样率，确定所述当前车速与所述历史车速的比值；根据所述当前车速与所述历史车速的比值，确定扫描宽度值；根据所述当前车速与历史车速的比值，以及所述扫描宽度值，确定所述车速比值区间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前车速，确定跟踪序列长度，包括：获取所述车辆在拍摄所述历史基准图像时刻的历史车速；根据所述当前车速与所述历史车速，确定至少一个长度值；将所述至少一个长度值中的最大值作为所述跟踪序列长度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像进行场景序列跟踪，得到所述车辆在所述第一区域内的位置信息，包括：将所述车速比值区间、所述跟踪序列长度、所述至少一帧当前图像以及预先存储的所述车辆的多帧历史基准图像作为场景序列跟踪算法的输入参数，得到由所述场景序列跟踪算法输出的所述车辆在所述第一区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚萌，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11