标签数据获取方法、存储器、终端、车辆以及车联网系统技术方案

本发明专利技术公开了标签数据获取方法，应用于车辆端，获取当前车辆采集到的视频帧图像；获取当前车辆周边预设区域内其他周边车辆的车辆信息；根据车辆信息与视频帧图像，确定与视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据，生成带有标签数据的图像集。本申请可以大量获得实时加标签的图像数据，为深度学习系统提供了大量可信的训练数据，扩展了可用的数据集，对提高深度学习系统的准确性有很大帮助。另外，本申请在车辆端进行标签数据标记，由于车辆端接收数据量较小，因此形成标签数据的速度更快，不仅能够实时处理数据，还降低了云端由于时间差处理数据的难度。此外，本申请还提供了具有上述技术优点的存储器、终端、车辆以及车联网系统。

Label Data Acquisition Method, Memory, Terminal, Vehicle and Vehicle Networking System

【技术实现步骤摘要】
标签数据获取方法、存储器、终端、车辆以及车联网系统
本专利技术涉及深度学习
，特别是涉及一种标签数据获取方法、存储器、终端、车辆以及车联网系统。
技术介绍
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如，人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。监督学习的数据需要标签数据进行。对深度学习系统而言，有标签的数据非常难得，基本只能靠人工手动或者半自动来获得标签数据，因此有标签的数据非常昂贵。鉴于此，如何得到大量带有标签的数据是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种标签数据获取方法、存储器、终端、车辆以及车联网系统，能够为深度学习系统提供大量带有标签的数据。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种标签数据获取方法，应用于车辆端，包括：获取当前车辆采集到的视频帧图像；获取当前车辆周边预设区域内其他车辆的车辆信息；根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据，生成带有标签数据的图像集。可选地，所述根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据包括：对所述视频帧图像中的图像信息进行解析，获取所述周边车辆在第一预设时刻对应的第一速度信息；根据所述车辆信息，确定所述周边车辆在所述第一预设时刻对应的第二速度信息；利用所述第一速度信息以及所述第二速度信息，确定与所述视频帧图像中各周边车辆相匹配的标签数据。可选地，所述根据所述车辆信息，确定所述周边车辆在所述第一预设时刻对应的第二速度信息包括：当所述车辆信息中的时序数据没有所述第一预设时刻时，采用插值运算计算出在所述第一预设时刻下所述周边车辆对应的第二速度信息。可选地，所述根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据还包括：利用速度信息、所述视频帧图像和所述车辆信息中的车辆颜色信息，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据。可选地，所述根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据包括：当利用速度信息、颜色信息无法进行匹配时，利用车型信息和/或车牌号信息确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据。可选地，所述生成带有标签数据的图像集包括：生成带有标签数据的不同时刻的视频帧图像的集合；或者对带有标签数据的不同时刻的视频帧图像进行进一步处理，将所述视频帧图像中的车辆单独抠出来，分别制成图片后形成的图像集合。可选地，在所述生成带有标签数据的图像集之后还包括：将带有标签数据的图像集发送至云端服务器。本专利技术还提供了一种存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的标签数据获取方法的步骤。本专利技术还提供了一种车载终端，包括：存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理执行时实现上述任一种所述的标签数据获取方法。本专利技术还提供了一种车辆，包括车辆本体和所述车载终端，所述车载终端安装于所述车辆本体上。本专利技术还提供了一种车联网系统，包括云端服务器以及至少两个上述任一种所述的车辆。本专利技术所提供的标签数据获取方法，应用于车辆端，获取当前车辆采集到的视频帧图像；获取当前车辆周边预设区域内其他周边车辆的车辆信息；根据车辆信息与视频帧图像，确定与视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据，生成带有标签数据的图像集。本申请可以大量获得实时加标签的图像数据，为深度学习系统提供了大量可信的训练数据，扩展了可用的数据集，对提高深度学习系统的准确性有很大帮助。另外，本申请在车辆端进行标签数据标记，由于车辆端接收数据量较小，因此形成标签数据的速度更快，不仅能够实时处理数据，还降低了云端由于时间差处理数据的难度。此外，本申请还提供了具有上述技术优点的存储器、终端、车辆以及车联网系统。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本专利技术所提供的标签数据获取方法的一种具体实施方式的流程图；图2为本专利技术所提供的标签数据获取方法的一种具体实施方式的流程图；图3为本专利技术所提供的标签数据获取方法的一种具体实施方式的示意图；图4为本实施例中根据车辆信息与视频帧图像对标签和图像进行匹配的一种具体实施方式流程图；图5为本实施例中根据车辆信息与视频帧图像对标签和图像进行匹配的另一种具体实施方式流程图；图6为本专利技术实施例提供的标签数据获取装置的结构框图；图7为本申请实施例所提供的车载终端的结构框图；图8为本申请实施例所提供的车联网系统的结构框图。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，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅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做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。本专利技术所提供的标签数据获取方法的一种具体实施方式的流程图如图1所示，其应用于车辆端。该方法具体包括：步骤S101：获取当前车辆采集到的视频帧图像；步骤S102：获取当前车辆周边预设区域内其他车辆的车辆信息；作为一种具体实施方式，可以对步骤S101采集到视频帧图像进行进一步处理，从中解析出周边车辆的车辆信息，在这种情况下，步骤S102在步骤S101之后。作为另一种具体实施方式，可以通过周边车辆进行广播来被动获取到周边车辆的车辆信息，在这种情况下，步骤S101与步骤S102之间没有先后限制。其中，车辆基本信息包括下述信息中的任意一种或任意组合：车辆的颜色信息、发送时间信息、车型信息、车牌号信息、位置信息、速度信息。当然，还可以包括其他信息，在此不做限定。车辆的位置信息可以由高精度地图，或者激光雷达技术进行获取。其具体表现形式可以为车辆的实时时间与位置的对应序列数据。其他信息例如车辆车型信息、车牌号信息、速度信息、颜色信息，可以通过设置在车辆上或自带的传感器进行获取。视频帧图像可以由摄像头进行获取，可以是车载上固定安装的摄像头，也可以是手机端的摄像头，这均不影响本专利技术的实现。步骤S103：根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据，生成带有标签数据的图像集。车辆将获取得到的车辆信息与视频帧图像进行匹配，确定出视频帧图像中各个车辆对应哪个周边车辆，即与哪个标签数据相匹配。在确定出与周边车辆相匹配的标签数据之后，在视频帧图像的图片中添加对应的标签数据，生成带有标签数据的图像集。例如，在车A处理后的图片上，具体可以将车B和车C框出，并在旁显示出对应的标签数据。下面以通过广播获取周边车辆的车辆信息为例，对本申请所提供的标签数据获取方法进行进一步详细阐述，本申请实施例中各本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种标签数据获取方法，其特征在于，应用于车辆端，包括：获取当前车辆采集到的视频帧图像；获取当前车辆周边预设区域内其他车辆的车辆信息；根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据，生成带有标签数据的图像集。

【技术特征摘要】
1.一种标签数据获取方法，其特征在于，应用于车辆端，包括：获取当前车辆采集到的视频帧图像；获取当前车辆周边预设区域内其他车辆的车辆信息；根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据，生成带有标签数据的图像集。2.如权利要求1所述的标签数据获取方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据包括：对所述视频帧图像中的图像信息进行解析，获取所述周边车辆在第一预设时刻对应的第一速度信息；根据所述车辆信息，确定所述周边车辆在所述第一预设时刻对应的第二速度信息；利用所述第一速度信息以及所述第二速度信息，确定与所述视频帧图像中各周边车辆相匹配的标签数据。3.如权利要求2所述的标签数据获取方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息，确定所述周边车辆在所述第一预设时刻对应的第二速度信息包括：当所述车辆信息中的时序数据没有所述第一预设时刻时，采用插值运算计算出在所述第一预设时刻下所述周边车辆对应的第二速度信息。4.如权利要求3所述的标签数据获取方法，其特征在于，所述根据所述车辆信息与所述视频帧图像，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据还包括：利用速度信息、所述视频帧图像和所述车辆信息中的车辆颜色信息，确定与所述视频帧图像中的各周边车辆匹配的标签数据。5.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖月庭，李扬，阳光，
申请(专利权)人：深圳市大富科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44