【技术实现步骤摘要】
一种车载相机镜头的污染处理方法及系统
本申请涉及图像处理
,尤其涉及一种车载相机镜头的污染处理方法及系统。
技术介绍
随着计算机视觉技术的发展,越来越多的场景需要通过摄像机采集场景的图像,并通过对图像的分析来获得场景的相关信息。例如,针对车载相机而言,车载相机镜头应用日益广泛,如环视系统、行车记录仪等等。车载相机镜头也在ADAS(AdvancedDriverAssistanceSystem,高级驾驶辅助系统)中担任极其重要的角色,诸多智能应用的运行都依赖于车载相机镜头捕获的图像数据。当车载相机镜头直接暴露在外时,易受到灰尘、淤泥、污水、树叶等污染物的影响;当车载相机镜头在车挡风玻璃内时,易受挡风玻璃清洁程度的影响。这些都会导致基于图像的智能辅助功能出错或是失效。
技术实现思路
有鉴于此,本申请提供一种车载相机镜头的污染处理方法及系统。具体地,本申请是通过如下技术方案实现的:第一方面,本申请提供了一种车载相机镜头的污染处理方法,所述方法包括:当目标车辆的车速超过预设污染 ...
【技术保护点】
1.一种车载相机镜头的污染处理方法,其特征在于,所述方法包括:/n当目标车辆的车速超过预设污染检测启动阈值时,采用已训练的深度学习模型对所述车载相机镜头采集的图像帧进行污染检测,以确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型;/n根据所述车载相机镜头的污染类型生成镜头污染信号,并将所述镜头污染信号发送至与所述车载相机镜头关联的应用装置中,以由所述应用装置根据所述镜头污染信号进行污染处理。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种车载相机镜头的污染处理方法,其特征在于,所述方法包括:
当目标车辆的车速超过预设污染检测启动阈值时,采用已训练的深度学习模型对所述车载相机镜头采集的图像帧进行污染检测,以确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型;
根据所述车载相机镜头的污染类型生成镜头污染信号,并将所述镜头污染信号发送至与所述车载相机镜头关联的应用装置中,以由所述应用装置根据所述镜头污染信号进行污染处理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述污染处理至少包括如下的一种或结合:
发出污染提示;
对所述车载相机镜头进行清洁;
暂停基于所述车载相机镜头的驾驶辅助功能。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述采用已训练的深度学习模型对所述车载相机镜头采集的图像帧进行污染检测,以确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型,包括:
将所述车载相机镜头采集的图像帧输入至已训练的深度学习模型,以由所述深度学习模型将所述图像帧划分成多个图像子区域并计算各图像子区域的污染概率;
根据各图像子区域的污染概率,确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据各图像子区域的污染概率,确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型,包括:
当输入至所述深度学习模型的图像帧的数量达到预设数量时,将所述预设数量的图像帧中区域位置相同的图像子区域的污染概率进行均值运算,得到各区域位置的区域污染概率;
若存在区域污染概率大于或等于预设污染阈值的区域位置,则确定所述车载相机镜头为污染类型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,输入至所述深度学习模型的图像帧的帧间间隔根据所述目标车辆的车速确定。
6.一种车载相机镜头的污染处理系统,其特征在于,所述系统包括:
技术研发人员:相徐斌,
申请(专利权)人:杭州海康威视数字技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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