本发明专利技术公开了一种环境自适应方法，包括：遍历路侧计算设备的计算需求，对同一计算需求部署多组算法；根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略；在配置完成后，获取待计算需求，运行所述待计算需求对应的多组算法，得到每一组算法对应的算法结果及置信度；根据所述多组算法的算法结果及置信度获取所述待计算需求的计算结果。本发明专利技术针对每个计算需求配置算法组合，通过部署多组计算目标相同的不同算法，以应对不同的设备部署环境或者天气环境，并且优先采信与实际环境更匹配的算法，有效地解决了现有技术在路侧感知与计算系统中采用同一套算法时存在的设备适用性差、准确率易劣化、无法兼顾特异性场景的问题。无法兼顾特异性场景的问题。无法兼顾特异性场景的问题。
【技术实现步骤摘要】
环境自适应方法、装置、介质及路侧感知与计算系统
[0001]本专利技术涉及车联网与人工智能
，尤其涉及一种环境自适应方法、装置、介质及路侧感知与计算系统。
技术介绍
[0002]在车联网与智能交通的应用中，单一的感知设备，比如激光雷达、毫米波雷达、摄像机等均存在各自的短板，难以适用于所有场景。
[0003]现有的路侧感知与计算系统将从不同感知设备获取到的数据进行智能融合，以实现优势互补。具体地，首先在传感器的感知范围内进行基准点的标定，找到多传感器之间的坐标系转换关系，实现不同传感器间的空间同步；再通过设置唯一的时钟源为各设备提供相同的基准时间，各设备根据基准时间校准各自系统的时钟时间，以实现不同设备间的时间同步；然后对来自不同传感器的、已经实现时空同步的数据进行融合；最后，利用机器视觉、点云分割、目标检测、分类与跟踪等算法实现目标物的提取或交通事件的检测，形成结构化数据。不同设备使用的算法存在差异，但一般相同设备在不同部署环境、不同光照条件、不同能见度、不同气象条件下均采用的是同一套算法，设备适用性较差，一旦部署位置、光照条件、气候条件发生了变化时准确率就急剧劣化，更无法兼顾特异性场景。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种环境自适应方法、装置、介质及路侧感知与计算系统，以解决现有技术在路侧感知与计算系统中采用同一套算法时存在的设备适用性差、准确率易劣化、无法兼顾特异性场景的问题。
[0005]一种环境自适应方法，所述方法包括：
[0006]遍历路侧计算设备的计算需求，对同一计算需求部署多组算法；
[0007]根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略；
[0008]在配置完成后，获取待计算需求，运行所述待计算需求对应的多组算法，得到每一组算法对应的算法结果及置信度；
[0009]根据所述多组算法的算法结果及置信度获取所述待计算需求的计算结果。
[0010]可选地，所述环境因子包括设备部署因子和天气因子；
[0011]所述根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略包括：
[0012]针对每一计算需求，获取所述计算需求对应的多组算法；
[0013]遍历每一组算法，根据设备部署因子和天气因子配置所述算法对应的算法策略；
[0014]其中，每个算法对应的算法策略包括算法参数集和算法权重。
[0015]可选地，在根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略之前，所述方法包括：
[0016]对所述设备的环境因子分别设置阈值区间；
[0017]在训练同一计算需求对应的多组算法时，对所述环境因子按照不同的阈值区间进
行组合，得到至少一个环境因子组合集；
[0018]根据环境因子组合集对预设的训练样本进行分类，得到每一个环境因子组合集对应的训练样本子集；
[0019]针对每一环境因子组合集，采用对应的训练样本子集对每一组算法进行训练和参数调优。
[0020]可选地，在完成对算法的训练和参数调优之后，所述方法包括：
[0021]针对每一环境因子组合集，计算每一组算法的算法结果的平均准确率；
[0022]根据所述平均准确率获取所述算法的算法权重；
[0023]其中，平均准确率越高，算法权重越大。
[0024]可选地，在针对每一环境因子组合集，计算每一组算法的算法结果的平均准确率之后，所述方法还包括：
[0025]遍历每一组算法，比较算法结果的平均准确率与预设准确率阈值；
[0026]若所述平均准确率小于所述预设准确率阈值时，获取路侧感知设备从实际环境采集的感知信息；
[0027]采用所述感知信息对所述算法进行适应性训练。
[0028]可选地，所述设备部署因子包括设备安装高度、设备俯仰角；
[0029]所述天气因子包括光照量化指标、能见度量化指标、气象类型。
[0030]可选地，当所述待计算需求为目标分类时，所述根据所述多组算法的算法结果及置信度获取所述待计算需求的计算结果包括：
[0031]计算每一组算法的选举因子，其中选举因子为算法对应的置信度和算法权重之间的乘积；
[0032]若待计算需求对应的多组算法输出的目标类型均不相同时，获取数值最大的选举因子对应的算法作为目标算法，选举得到的目标类型为所述目标算法输出的目标类型，选举得到的置信度为所述目标算法对应的置信度；
[0033]若待计算需求对应的多组算法输出的目标类型不完全相同时，将输出相同目标类型的多个算法的选举因子进行相加，得到选举因子和值，比较不同目标类型的选举因子和值，获取数值最大的选举因子和值对应的目标类型作为选举得到的目标类型，选举得到的置信度为选举因子和值与所述目标类型对应算法的算法权重之和的比值。
[0034]一种环境自适应装置，所述装置包括：
[0035]部署模块，用于遍历路侧计算设备的计算需求，对同一计算需求部署多组算法；
[0036]配置模块，用于根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略；
[0037]计算模块，用于在配置完成后，获取待计算需求，运行所述待计算需求对应的多组算法，得到每一组算法对应的算法结果及置信度；
[0038]获取模块，用于根据所述多组算法的算法结果及置信度获取所述待计算需求的计算结果。
[0039]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的环境自适应方法。
[0040]一种路侧感知与计算系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在
所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的环境自适应方法。
[0041]本专利技术实施例通过遍历路侧计算设备的计算需求，对同一计算需求部署多组算法；根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略；在配置完成后，获取待计算需求，运行所述待计算需求对应的多组算法，得到算法结果及置信度；根据所述多组算法的算法结果及置信度获取所述待计算需求的计算结果。本专利技术针对每个计算需求配置算法组合，通过部署多组计算目标相同的不同算法，以应对不同的设备部署环境或者天气环境，并且优先采信与实际环境更匹配的算法，有效地解决了现有技术在路侧感知与计算系统中采用同一套算法时存在的设备适用性差、准确率易劣化、无法兼顾特异性场景的问题。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1是本专利技术一实施例提供的环境自适应方法的流程图；
[0044]图2是本专利技术一实施例提供的环境自适应方法中步骤S102本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种环境自适应方法，其特征在于，所述方法包括：遍历路侧计算设备的计算需求，对同一计算需求部署多组算法；根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略；在配置完成后，获取待计算需求，运行所述待计算需求对应的多组算法，得到每一组算法对应的算法结果及置信度；根据所述多组算法的算法结果及置信度获取所述待计算需求的计算结果。2.如权利要求1所述的环境自适应方法，其特征在于，所述环境因子包括设备部署因子和天气因子；所述根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略包括：针对每一计算需求，获取所述计算需求对应的多组算法；遍历每一组算法，根据设备部署因子和天气因子配置所述算法对应的算法策略；其中，每个算法对应的算法策略包括算法参数集和算法权重。3.如权利要求2所述的环境自适应方法，其特征在于，在根据设备的环境因子对不同计算需求对应的多组算法配置算法策略之前，所述方法包括：对所述设备的环境因子分别设置阈值区间；在训练同一计算需求对应的多组算法时，对所述环境因子按照不同的阈值区间进行组合，得到至少一个环境因子组合集；根据环境因子组合集对预设的训练样本进行分类，得到每一个环境因子组合集对应的训练样本子集；针对每一环境因子组合集，采用对应的训练样本子集对每一组算法进行训练和参数调优。4.如权利要求3所述的环境自适应方法，其特征在于，在完成对算法的训练和参数调优之后，所述方法包括：针对每一环境因子组合集，计算每一组算法的算法结果的平均准确率；根据所述平均准确率获取所述算法的算法权重；其中，平均准确率越高，算法权重越大。5.如权利要求4所述的环境自适应方法，其特征在于，在针对每一环境因子组合集，计算每一组算法的算法结果的平均准确率之后，所述方法还包括：遍历每一组算法，比较算法结果的平均准确率与预设准确率阈值；若所述平均准确率小于所述预设准确率阈值时，获取路侧感知设备从实际环境采集的感知信息；采用所述感知信息对所述算法进行适...
【专利技术属性】
技术研发人员：李大成，刘晓青，吴冬升，郑廷钊，陈泰庆，刘双广，
申请(专利权)人：高新兴科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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