本公开涉及一种车辆碰撞检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法在车辆异常的情况下获取车辆的行驶数据，以基于车辆的行驶数据确定包括至少两个车辆图像的待检测图像序列。进一步地，对待检测图像序列进行检测以确认车辆是否发生碰撞事件，并在检测到车辆发生碰撞事件的情况下，确认车辆碰撞的场景。本公开实施例在车辆传感器感知到车辆异常的情况下根据行驶情况自动检测车辆是否碰撞，避免了由于传感器敏感发生的碰撞误报。同时，在检测到车辆碰撞后自动识别车辆碰撞场景，提高后续车辆救援过程的效率。车辆救援过程的效率。车辆救援过程的效率。
【技术实现步骤摘要】
车辆碰撞检测方法及装置、电子设备和存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种车辆碰撞检测方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]车辆碰撞事件的实时检测能够显著的提升交通事故救援效率，并有助于更加准确地进行事故鉴定及车辆维修理赔。然而，相关技术通常基于陀螺仪等车载传感器捕捉的异常信号进行碰撞检测。由于车载传感器较为敏感，在道路环境较差、车辆急加速、急转弯等情况下，会将无碰撞状态检测为车辆碰撞，产生大量误报。而且，相关技术解决上述误报的方式为通过人工识别进行二次确认，该确认方法需要花费巨额的人力财力，同时效率低下。
技术实现思路
[0003]本公开提出了一种车辆碰撞检测方法及装置、电子设备和存储介质，旨在自动识别车辆是否发生碰撞，以及碰撞情况下的碰撞场景，提高碰撞检测的准确度和效率。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种车辆碰撞检测方法，所述方法包括：
[0005]在车辆异常的情况下，获取所述车辆的行驶数据；
[0006]基于所述车辆的行驶数据确定待检测图像序列，所述待检测图像序列中至少包含两个车辆图像；
[0007]对所述待检测图像序列进行检测，确认所述车辆是否发生碰撞事件；
[0008]在检测到所述车辆发生碰撞事件的情况下，确认所述车辆碰撞的场景。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述在车辆异常的情况下，获取所述车辆的行驶数据包括：
[0010]在通过车载传感器感知到车辆异常的情况下，获取车辆异常时刻之前和/或之后预设时长的行驶数据。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述根据所述行驶数据确定待检测图像序列包括：
[0012]根据所述行驶数据类型确定包括多个车辆图像的图像序列；
[0013]对所述图像序列中各所述车辆图像进行预处理，得到待检测图像序列。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述根据所述行驶数据类型确定包括多个车辆图像的图像序列包括：
[0015]响应于所述行驶数据包括多个按时间顺序记录车辆移动过程的第一图像，将各所述第一图像作为所述图像序列；和/或
[0016]响应于所述行驶数据包括记录车辆移动过程的视频，将按照预设规则在所述视频中选取的多个第二图像，作为所述图像序列。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述对所述图像序列中各所述车辆图像进行预处理，得到待检测图像序列包括：
[0018]按照预设时间间隔，从所述图像序列中抽取车辆图像得到所述待检测图像序列；
和/或
[0019]以预定的尺寸分别裁剪所述待检测图像序列中的各所述车辆图像，得到待检测图像序列；和/或，
[0020]将所述待检测图像序列中的各所述车辆图像进行归一化处理，得到所述待检测图像序列。
[0021]在一种可能的实现方式中，对所述待检测图像序列进行检测，确认所述车辆是否发生碰撞事件包括：
[0022]将所述待检测图像序列输入训练得到的网络模型；
[0023]通过所述网络模型提取所述待检测图像序列的碰撞特征向量进行碰撞检测，以确认所述车辆是否发生碰撞事件。
[0024]在一种可能的实现方式中，所述在检测到所述车辆发生碰撞事件的情况下，确认所述车辆碰撞的场景包括：
[0025]在检测到所述车辆发生碰撞事件的情况下，通过所述网络模型提取所述待检测图像序列的场景特征向量；
[0026]基于所述场景特征向量检测所述碰撞事件所在的场景。
[0027]在一种可能的实现方式中，所述网络模型通过预先设置的训练集训练获得，所述方法还包括：
[0028]根据车辆实际碰撞情况以及对应场景标注所述待检测序列；
[0029]将所述待检测序列和对应的标注结果加入所述训练集，得到更新后的训练集；
[0030]通过更新后的所述训练集更新所述网络模型。
[0031]在一种可能的实现方式中，所述行驶数据通过车辆内置的行车记录仪拍摄。
[0032]根据本公开的第二方面，提供了一种车辆碰撞检测装置，所述装置包括：
[0033]数据获取模块，用于在车辆异常的情况下，获取所述车辆的行驶数据；
[0034]图像确定模块，用于基于所述车辆的行驶数据确定待检测图像序列，所述待检测图像序列中至少包含两个车辆；
[0035]碰撞检测模块，用于对所述待检测图像序列进行检测，确认所述车辆是否发生碰撞事件；
[0036]场景检测模块，用于在检测到所述车辆发生碰撞事件的情况下，确认所述车辆碰撞的场景。
[0037]在一种可能的实现方式中，所述数据获取模块包括：
[0038]数据获取子模块，用于在通过车载传感器感知到车辆异常的情况下，获取车辆异常时刻之前和/或之后预设时长的行驶数据。
[0039]在一种可能的实现方式中，所述图像确定模块包括：
[0040]第一图像确定子模块，用于根据所述行驶数据类型确定包括多个车辆图像的图像序列；
[0041]第二图像确定子模块，用于对所述图像序列中各所述车辆图像进行预处理，得到待检测图像序列。
[0042]在一种可能的实现方式中，所述第一图像确定子模块包括：
[0043]第一图像确定单元，用于响应于所述行驶数据包括多个按时间顺序记录车辆移动
过程的第一图像，将各所述第一图像作为所述图像序列；和/或
[0044]第二图像确定单元，用于响应于所述行驶数据包括记录车辆移动过程的视频，将按照预设规则在所述视频中选取的多个第二图像，作为所述图像序列。
[0045]在一种可能的实现方式中，所述第二图像确定子模块包括：
[0046]第一预处理单元，用于按照预设时间间隔，从所述图像序列中抽取车辆图像得到所述待检测图像序列；和/或
[0047]第二预处理单元，用于以预定的尺寸分别裁剪所述待检测图像序列中的各所述车辆图像，得到待检测图像序列；和/或，
[0048]第三预处理单元，用于将所述待检测图像序列中的各所述车辆图像进行归一化处理，得到所述待检测图像序列。
[0049]在一种可能的实现方式中，碰撞检测模块包括：
[0050]图像输入子模块，用于将所述待检测图像序列输入训练得到的网络模型；
[0051]碰撞检测子模块，用于通过所述网络模型提取所述待检测图像序列的碰撞特征向量进行碰撞检测，以确认所述车辆是否发生碰撞事件。
[0052]在一种可能的实现方式中，所述场景检测模块包括：
[0053]向量提取子模块，用于在检测到所述车辆发生碰撞事件的情况下，通过所述网络模型提取所述待检测图像序列的场景特征向量；
[0054]场景检测子模块，用于基于所述场景特征向量检测所述碰撞事件所在的场景。
[0055]在一种可能的实现方式中，所述网络模型通过预先设置的训练集训练获得，所述装置还包括：
[0056]图像标注模块，用于根据车辆实际本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆碰撞检测方法，其特征在于，所述方法包括：在车辆异常的情况下，获取所述车辆的行驶数据；基于所述车辆的行驶数据确定待检测图像序列，所述待检测图像序列中至少包含两个车辆图像；对所述待检测图像序列进行检测，确认所述车辆是否发生碰撞事件；在检测到所述车辆发生碰撞事件的情况下，确认所述车辆碰撞的场景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在车辆异常的情况下，获取所述车辆的行驶数据包括：在通过车载传感器感知到车辆异常的情况下，获取车辆异常时刻之前和/或之后预设时长的行驶数据。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶数据确定待检测图像序列包括：根据所述行驶数据类型确定包括多个车辆图像的图像序列；对所述图像序列中各所述车辆图像进行预处理，得到待检测图像序列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶数据类型确定包括多个车辆图像的图像序列包括：响应于所述行驶数据包括多个按时间顺序记录车辆移动过程的第一图像，将各所述第一图像作为所述图像序列；和/或响应于所述行驶数据包括记录车辆移动过程的视频，将按照预设规则在所述视频中选取的多个第二图像，作为所述图像序列。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述对所述图像序列中各所述车辆图像进行预处理，得到待检测图像序列包括：按照预设时间间隔，从所述图像序列中抽取车辆图像得到所述待检测图像序列；和/或以预定的尺寸分别裁剪所述待检测图像序列中的各所述车辆图像，得到待检测图像序列；和/或，将所述待检测图像序列中的各所述车辆图像进行归一化处理，得到所述待检测图像序列。6.根据权利要求1
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5中任意一项所述的方法，其特征在于，对所述待检测图像序列进行检测，确认所述车辆是否发生碰撞事...
【专利技术属性】
技术研发人员：万治河，刘浩，吴一超，梁鼎，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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