一种道路目标检测的困难样本的采集方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于浮动车技术领域，公开了一种道路目标检测的困难样本的采集方法和装置，包括：浮动车采集第一样本，对所有第一样本进行第一分析得到每个第一样本的第一类别和第一置信度，当第一样本的置信度低于预设的第一阈值时，将第一样本作为第一困难样本发送到服务器，以使服务器进行第二分析得到每个第一困难样本的第二类别和第二置信度；比较两次分析结果，将满足条件的第一困难样本收入困难样本库。有益效果：本发明专利技术将困难样本收集的终端设置于浮动车上，可以采集种类更加丰富、数量更加完备的困难样本。通过浮动车初检，服务器端采用集成模型进行更精准的核检的方式收集困难样本，可以更加准确、快速的获得困难样本数据。据。据。

【技术实现步骤摘要】
一种道路目标检测的困难样本的采集方法和装置


[0001]本专利技术涉及浮动车
，特别是涉及一种道路目标检测的困难样本的采集方法和装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着科技的进步和社会的发展，人工智能在许多领域的应用突飞猛进。无人驾驶等汽车自动化、智能化技术不断进步，其中关键技术之一是目标检测机器学习算法，它的开发及提升过程需要使用大量的道路检测目标样本数据。如果按照学习的难易来区分，样本数据可以分为困难样本和容易样本。困难样本指的是难学的样本，容易样本是好学的样本。困难样本对于机器学习的算法训练及能力增强具有重大意义。
[0003]目前机器学习所使用的样本数据主要来自公开的数据集或者通过自己架设固定的摄像装置进行获取。而困难样本的收集主要依靠人力进行特征判断(如人脸识别中的侧脸、遮挡等样本)，或者对在算法训练中效果不好的样本进行整理收集。公开数据集样本数量有限，无法更好的满足实际的机器学习的需求。而架设的固定的摄像装置采集的样本由于位置固定，无法获得大量不同实际的道路状态样本。在有限的样本中获取困难样本更加困难。
[0004]因此需要对现有的道路目标检测的困难样本的采集方法和装置进行改进，从而获得充足的困难样本。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是：对现有的道路目标检测的困难样本的采集方法和装置进行改进，从而获得充足的困难样本。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种道路目标检测的困难样本的采集方法，包括：
[0007]浮动车根据预设的视觉路况条件采集道路目标检测的若干个第一样本；
[0008]浮动车对所有第一样本进行第一分析得到每个第一样本的第一类别和第一置信度，当第一样本的置信度低于预设的第一阈值时，将第一样本作为第一困难样本发送到服务器，以使服务器进行第二分析得到每个第一困难样本的第二类别和第二置信度；
[0009]当第一困难样本的第一类别和第二类别不同或第一置信度和第二置信度的差值超过第二阈值时将第一困难样本收入困难样本库。
[0010]进一步的，所述采集方法还包括：
[0011]浮动车获取高级驾驶辅助系统的第一报警信息，当同时采集到第一样本和第一报警信息时，将采集到的第一样本作为第二困难样本发送到服务器，以使服务器对第二困难样本进行第三分析，判断采集到第一样本时是否应当触发第一报警信息，若是则舍弃第二困难样本，若否则保留第二困难样本到困难样本库。
[0012]进一步的，当第一困难样本或第二困难样本收入困难样本库后，将根据第一困难
样本或第二困难样本的样本类别进行归类，并统计每个类别的困难样本的数量，判断每个类别的样本数量是否满足预设的第一要求，若满足则停止采集该类别的困难样本；判断所有困难样本的数量是否满足预设的第二要求，若满足则停止采集困难样本或更新困难样本采集计划，所述困难样本采集计划包括所需采集的困难样本的类别以及每种类别的困难样本的采集数量。
[0013]进一步的，所述服务器设置有集成模型，所述集成模型包括数据读取模块、多个基学习器和策略组合模块；数据读取模块用于将第一困难样本发送到每个基学习器进行学习，每个基学习器学习后将学习结果发送到策略组合模块，策略组合模块将多个学习结果进行组合得到第一困难样本的第二类别和第二置信度。
[0014]本专利技术还公开了一种道路目标检测的困难样本的采集方法，包括：
[0015]服务器接收浮动车发送的第一困难样本以及每个第一困难样本的第一类别和第一置信度，所述第一困难样本是浮动车根据预设的第一阈值对第一样本的置信度进行筛选得到的，当第一样本的置信度低于预设的第一阈值时，将第一样本作为第一困难样本；所述第一样本是浮动车根据预设的视觉路况条件对道路目标检测得到的；浮动车得到第一样本后，通过第一分析得到每个第一样本的第一类别和第一置信度；
[0016]服务器通过第二分析得到第一困难样本的第二类别和第二置信度，当第一困难样本的第一类别和第二类别不同或第一置信度和第二置信度的差值超过第二阈值时将第一困难样本收入困难样本库。
[0017]进一步的，所述采集方法还包括：
[0018]服务器获取浮动车发送的第二困难样本，所述第二困难样本为浮动车同时采集到第一样本和第一报警信息时，将采集到的第一样本作为第二困难样本得到的，所述第一报警信息为浮动车的高级驾驶辅助系统生成的；
[0019]服务器对采集到的第二困难样本进行第三分析，判断采集到第一样本时是否应当触发第一报警信息，若是则舍弃第二困难样本，若否则保留第二困难样本到困难样本库。
[0020]进一步的，当第一困难样本或第二困难样本收入困难样本库后，将根据第一困难样本或第二困难样本的样本类别进行归类，并统计每个类别的困难样本的数量，判断每个类别的样本数量是否满足预设的第一要求，若满足则停止采集该类别的困难样本；判断所有困难样本的数量是否满足预设的第二要求，若满足则停止采集困难样本或更新困难样本采集计划，所述困难样本采集计划包括所需采集的困难样本的类别以及每种类别的困难样本的采集数量。
[0021]进一步的，所述服务器设置有集成模型，所述集成模型包括数据读取模块、多个基学习器和策略组合模块；数据读取模块用于将第一困难样本发送到每个基学习器进行学习，每个基学习器学习后将学习结果发送到策略组合模块，策略组合模块将多个学习结果进行组合得到第一困难样本的第二类别和第二置信度。
[0022]本专利技术还公开了一种道路目标检测的困难样本的采集装置，包括：第一接收模块和第一处理模块。
[0023]所述第一接收模块，用于接收浮动车发送的第一困难样本以及每个第一困难样本的第一类别和第一置信度，所述第一困难样本是浮动车根据预设的第一阈值对第一样本的置信度进行筛选得到的，当第一样本的置信度低于预设的第一阈值时，将第一样本作为第
一困难样本；所述第一样本是浮动车根据预设的视觉路况条件对道路目标检测得到的；浮动车得到第一样本后，通过第一分析得到每个第一样本的第一类别和第一置信度；
[0024]所述第一处理模块，用于通过第二分析得到第一困难样本的第二类别和第二置信度，当第一困难样本的第一类别和第二类别不同或第一置信度和第二置信度的差值超过第二阈值时将第一困难样本收入困难样本库。
[0025]进一步的，所述采集装置还包括：第二接收模块和第二处理模块；
[0026]所述第二接收模块，用于获取浮动车发送的第二困难样本，所述第二困难样本为浮动车同时采集到第一样本和第一报警信息时，将采集到的第一样本作为第二困难样本得到的，所述第一报警信息为浮动车的高级驾驶辅助系统生成的；
[0027]所述第二处理模块，用于对采集到的第二困难样本进行第三分析，判断采集到第一样本时是否应当触发第一报警信息，若是则舍弃第二困难样本，若否则保留第二困难样本到困难样本库。
[0028]本专利技术实施例一种道路目标检测的困难样本的采集方法和装置与现有技术相比，其有益效果在于：本专利技术将困难样本收集的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路目标检测的困难样本的采集方法，其特征在于，包括：浮动车根据预设的视觉路况条件采集道路目标检测的若干个第一样本；浮动车对所有第一样本进行第一分析得到每个第一样本的第一类别和第一置信度，当第一样本的置信度低于预设的第一阈值时，将第一样本作为第一困难样本发送到服务器，以使服务器进行第二分析得到每个第一困难样本的第二类别和第二置信度；当第一困难样本的第一类别和第二类别不同或第一置信度和第二置信度的差值超过第二阈值时将第一困难样本收入困难样本库。2.根据权利要求1所述的一种道路目标检测的困难样本的采集方法，其特征在于，所述采集方法还包括：浮动车获取高级驾驶辅助系统的第一报警信息，当同时采集到第一样本和第一报警信息时，将采集到的第一样本作为第二困难样本发送到服务器，以使服务器对第二困难样本进行第三分析，判断采集到第一样本时是否应当触发第一报警信息，若是则舍弃第二困难样本，若否则保留第二困难样本到困难样本库。3.根据权利要求2所述的一种道路目标检测的困难样本的采集方法，其特征在于，当第一困难样本或第二困难样本收入困难样本库后，将根据第一困难样本或第二困难样本的样本类别进行归类，并统计每个类别的困难样本的数量，判断每个类别的样本数量是否满足预设的第一要求，若满足则停止采集该类别的困难样本；判断所有困难样本的数量是否满足预设的第二要求，若满足则停止采集困难样本或更新困难样本采集计划，所述困难样本采集计划包括所需采集的困难样本的类别以及每种类别的困难样本的采集数量。4.根据权利要求1所述的一种道路目标检测的困难样本的采集方法，其特征在于，所述服务器设置有集成模型，所述集成模型包括数据读取模块、多个基学习器和策略组合模块；数据读取模块用于将第一困难样本发送到每个基学习器进行学习，每个基学习器学习后将学习结果发送到策略组合模块，策略组合模块将多个学习结果进行组合得到第一困难样本的第二类别和第二置信度。5.一种道路目标检测的困难样本的采集方法，其特征在于，包括：服务器接收浮动车发送的第一困难样本以及每个第一困难样本的第一类别和第一置信度，所述第一困难样本是浮动车根据预设的第一阈值对第一样本的置信度进行筛选得到的，当第一样本的置信度低于预设的第一阈值时，将第一样本作为第一困难样本；所述第一样本是浮动车根据预设的视觉路况条件对道路目标检测得到的；浮动车得到第一样本后，通过第一分析得到每个第一样本的第一类别和第一置信度；服务器通过第二分析得到第一困难样本的第二类别和第二置信度，当第一困难样本的第一类别和第二类别不同或第一置信度和第二置信度的差值超过第二阈值时将第一困难样本收入困难样本库。6.根据权利要求5所述的一种道路目标检测的困难样本的采集方法，其特征在于，所述采集方法还包括：服...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘圣阳，罗彬，林钢鑫，郑进锋，周炜，朱贵冬，
申请(专利权)人：广州海格星航信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：