【技术实现步骤摘要】
基于车载导航的感兴趣区域选取方法、装置、设备、介质及产品
[0001]本公开涉及人工智能领域中的自动驾驶领域，尤其涉及一种基于车载导航的感兴趣区域选取方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
[0002]在车载导航场景中，特别是增强现实(AR，全称：Augmented Reality)导航场景中，需要使用摄像头采集道路前方视频，并将采集的视频与电子地图进行融合现实。为了提高导航的准确度，可以对视频中的图像帧进行剪裁，也即确定感兴趣区域以利用感兴趣区域进行图像帧的裁剪，使得被裁剪的区域准确包含车道线，以进行车道线的识别，确保输出的地图视频中能够包含准确的车道线，完成实景导航，提高导航的准确度。因此，对感兴趣区域的选择准确度对导航较为重要。实际应用中，不同车型可能使用不同的摄像头，不同摄像头需要针对性设置感兴趣区域，实现感兴趣区域的准确选择。但是，有感兴趣区域的选择通常由人工手动设置，单次选择不准确时，需要重新选择，选择精度以及准确度都不高。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种基于车载导航的感兴趣区域选取...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于车载导航的感兴趣区域选取方法，包括：确定车载摄像头采集的道路视频对应的标准识别结果；利用区域选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域，以获得至少一个候选感兴趣区域；对所述候选感兴趣区域进行车道线识别，以获得待比对识别结果，并根据所述待比对识别结果与所述标准识别结果，确定对应候选感兴趣区域的选取结果；根据至少一个所述候选感兴趣区域分别对应的选取结果，确定选取结果满足结果选择条件的目标识别结果，并确定所述目标识别结果对应的候选感兴趣区域为目标感兴趣区域。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定车载摄像头采集的道路视频对应的标准识别结果，包括：对所述车载摄像头采集的所述道路视频进行校正处理，以获得校正后的校正视频；对所述校正视频进行车道线识别，获得标准识别结果。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述校正视频进行车道线识别，获得标准识别结果，包括：对所述校正视频中至少一个校正图像分别进行车道线识别，获得至少一个所述校正图像分别对应的第一车道线参数；确定至少一个所述校正图像分别对应的第一车道线参数构成所述标准识别结果。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述对所述道路视频进行校正处理，以获得校正后的校正视频，包括：获取所述车载摄像头的相机内参以及畸变系数；利用所述相机内参以及所述畸变系数，对所述道路视频进行校正处理，以获得校正后的所述校正视频。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取所述车载摄像头的相机内参以及畸变校正系数包括：基于预置棋盘格视频对所述车载摄像头进行参数标定处理，获得所述车载摄像头的相机内参以及畸变校正系数。6.根据权利要求1
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5任一项所述的方法，其中，所述对所述候选感兴趣区域进行车道线识别，以获得待比对识别结果，包括：基于所述候选感兴趣区域，对所述道路视频中至少一个图像帧分别进行图像裁剪，获得所述道路视频对应的至少一个区域图像；对至少一个所述区域图像分别进行车道线识别，获得至少一个所述区域图像分别对应的第二车道线参数；确定至少一个所述区域图像分别对应的第二车道线参数构成所述待对比识别结果。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述待比对识别结果与所述标准识别结果，确定对应候选感兴趣区域的选取结果，包括：根据所述待对比车道线识别结果及所述标准车道线识别结果，确定所述候选感兴趣区域的识别准确率；根据所述待对比识别结果，计算所述候选感兴趣区域对应的第一检测率；
确定所述识别准确率以及所述第一检测率构成所述候选感兴趣区域的选取结果。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述待对比识别结果，计算所述候选感兴趣区域对应的第一检测率，包括：根据至少一个所述区域图像分别对应的第二车道线参数，确定至少一个所述区域图像中的第一漏检图像；计算至少一个所述区域图像的第一图像数量与所述第一漏检图像的第二图像数据的差值，获得第三图像数量；计算所述第三图像数量与所述第一图像数量的商，获得所述候选感兴趣区域对应的第一检测率。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述标准识别结果包括：至少一个所述校正图像分别对应的第一车道线参数；至少一个所述校正图像为所述道路图像进行视频校正获得的图像；所述根据所述待对比车道线识别结果及所述标准车道线识别结果，确定所述候选感兴趣区域的识别准确率，包括：针对所述道路视频中至少一个图像帧，确定至少一个所述图像帧分别对应的区域图像以及校正图像；对任一个图像帧的区域图像对应的第二车道线参数以及所述图像帧的校正图像对应的第一车道线参数，计算车道线差值，以获得至少一个所述图像帧分别对应的车道线差值；根据至少一个所述图像帧分别对应的车道线差值，计算车道线方差；对所述车道线方差进行归一化处理，获得所述候选感兴趣区域的识别准确率。10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，所述根据至少一个区域图像分别对应的第二车道线参数，确定至少一个区域图像中的第一漏检图像，包括：从至少一个区域图像分别对应的第二车道线参数中选择参数为空的车道线参数；确定所述空车道线参数对应的区域图像为第一漏检图像。11.根据权利要求7
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10任一项所述的方法，其中，所述根据至少一个所述候选感兴趣区域分别对应的选取结果，确定选取结果满足结果选择条件的目标识别结果，包括：根据至少一个所述候选感兴趣区域分别对应的识别准确率以及第一检测率，确定识别准确率满足第一选择条件且第一检测率满足第二选择条件的目标识别结果。12.根据权利要求1
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11任一项所述的方法，其中，所述根据所述待比对识别结果与所述标准识别结果，确定对应候选感兴趣区域的选取结果之后，还包括：若确定所述候选感兴趣区域的待比对识别结果未触发停止选择条件，则返回至所述利用所述区域选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域的步骤继续执行；若确定所述候选感兴趣区域的待比对识别结果触发停止选择条件，则停止利用所述区域选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域，并获得为所述道路视频选取的所有候选感兴趣区域构成的至少一个候选感兴趣区域。13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述候选感兴趣区域的待比对识别结果是否触发停止选择条件，包括：根据所述候选感兴趣区域的待比对识别结果，结合所述标准识别结果，判断是否触发停止选择条件。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述根据所述候选感兴趣区域的待比对识别结果，结合所述标准识别结果，判断是否触发停止选择条件，包括：根据所述待比对识别结果，计算所述候选感兴趣区域对应的第一检测率；根据所述标准识别结果，计算所述候选感兴趣区域对应的第二检测率；计算所述第一检测率与所述第二检测率的第一比值；若所述第一比值小于停止比例阈值，确定触发停止选择条件；若所述第一比值大于或等于所述停止比例阈值，确定未触发停止选择条件。15.根据权利要求12
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14任一项所述的方法，其中，所述区域选择策略包括至少一个；所述利用区域选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域，包括：根据至少一个所述区域选择策略分别对应的选择顺序，从至少一个所述区域选择策略中确定目标选择策略；利用所述目标选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域。16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述若确定所述候选感兴趣区域的待比对识别结果未触发停止选择条件，返回至所述利用所述区域选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域的步骤继续执行，包括：若确定所述候选感兴趣区域的待比对识别结果未触发停止选择条件，返回至所述利用所述目标选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域继续执行；所述若确定所述候选感兴趣区域的待比对识别结果触发停止选择条件，停止利用所述区域选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域，并获得为所述道路视频选取的所有候选感兴趣区域构成的至少一个候选感兴趣区域，包括：若确定所述候选感兴趣区域的待比对识别结果触发停止选择条件，在至少一个所述区域选择策略未遍历结束时，返回至所述根据至少一个所述区域选择策略分别对应的选择顺序，从至少一个区域选择策略中确定目标选择策略的步骤继续执行；在至少一个所述区域选择策略遍历结束时，停止利用所述目标选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域，并获得为所述道路视频选取的所有候选感兴趣区域构成的至少一个所述候选感兴趣区域。17.根据权利要求15或16所述的方法，其中，所述区域选择策略包括：移动选择策略、放大选择策略以及缩小选择策略中的至少一个；所述按照所述目标选择策略，为所述道路视频选取候选感兴趣区域，包括：确定所述道路视频的图像帧中的基础感兴趣区域；在所述道路视频的图像帧对应的全局区域中，以所述基础感兴趣区域为第一个候选感兴趣区域，以前一个候选感兴趣区域所在区域位置，按照预定移动步长以及移动方向移动顺序移动，获得新的候选感兴趣区域；和/或，在所述道路视频的图像帧对应的全局区域中，以上述基础感兴趣区域为第一个候选感兴趣区域，以前一个候选感兴趣区域所在区域位置，按照预定放大数据对前一个候选感兴趣区域进放大，获得新的候选感兴趣区域；和/或，在所述道路视频的图像帧对应的全局区域中，以上述基础感兴趣区域为第一个候选感兴趣区域，以前一个候选感兴趣区域所在区域位置，按照预定缩小数据对前一个候选感兴趣区域进行缩小，获得新的候选感兴趣区域。
18.一种基于车载导航的感兴趣区域选取装置，包括：标准获取单元，用于确定车载摄像头采集的道路视频对应的标准识别结果；区域选取单元，用于利用...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊法，
申请(专利权)人：阿波罗智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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