一种无人驾驶矿车的数据分级上传方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于数据处理技术领域，尤其涉及一种无人驾驶矿车的数据分级上传方法及装置。对占用传输资源较多的摄像头数据通过转换成图像数据，然后针对图像中的特征信息多少进行分级处理，从而确定出上传信息的优先级，使重要的图像信息能更快的上传到云端服务器参与运算，这样，不但使数据上传时延有了较大的减小，同时，不重要的信息放弃上传，这样，不必花费昂贵的成本升级数据传输系统，减少了无人驾驶矿场的成本；同时，根据无人驾驶矿车的特点以及实际运行过程中的重要的影响因素，考虑了图像信息中的道路曲率、是否存在多块矿石等障碍物、和道路前方是否存在工人确定数据的优先级，并且，考虑了无人驾驶矿车的速度对分级的影响，使上传的效率和上传特征信息的准确率均有了一定的提高。有了一定的提高。有了一定的提高。

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶矿车的数据分级上传方法和装置


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种无人驾驶矿车的数据分级上传方法和装置。

技术介绍

[0002]无人驾驶技术为利用包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制矿车行驶，随着汽车智能化技术的快速发展以及广泛应用，无人驾驶汽车成为了汽车行业未来的发展趋势，由于具有创新性、实用性、复杂性和多学科交叉等特点，无人驾驶汽车也是目前非常热门的一个研究领域，国际国内多个公司均对无人驾驶技术展开研究。随着通讯手段的逐渐提高，为了提高无人驾驶路径和行车参数预测的实时性，通过将无人驾驶过程中的传感器获取的数据传输到云端服务器实现路径和行车参数预测为如今研究的一大热点，然而，由于无人驾驶矿车中集成的传感器类型众多，尤其是由于一些图像传感器比如RGB相机，摄像头等的存在，使得每秒产生的数据量非常大，而由于无人驾驶的实时性要求，需要在一个极小的时延下将这些数据上传到云端服务器中参与运算，现有技术中在无人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶矿车的数据分级上传方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用无人驾驶矿车的传感器获取无人驾驶矿车行驶过程中的数据；所述传感器包括摄像头；步骤2：将所述摄像头采集的视频数据以帧为单位转换成图像格式；步骤3：采用卷积神经网络模型对每帧的图像进行特征提取，提取出特征信息，并根据特征信息对所述每帧的图像赋值，并根据赋值分数对所述帧图像进行分级；步骤4：根据所述步骤3的分级结果，判断所述帧图像是否上传。2.根据权利要求1所述的无人驾驶矿车的数据分级上传方法，其特征在于，所述步骤3中，所述特征信息包括前方道路的曲率信息，前方道路是否存在矿石障碍物，前方是否有工人。3.根据权利要求2所述的无人驾驶矿车的数据分级上传方法，其特征在于，根据特征信息对所述每帧的图像赋值具体包括：首先，通过获取该图像反应的曲率半径r的大小对所述图像进行赋值；具体地赋值公式为：其中，为针对曲率半径对该帧图像的赋值，r为该帧图像的曲率半径，单位为m；通过检测该帧图像中是否存在多块矿石障碍物，对该帧图像进行赋值；具体的赋值公式为：；其中，为针对矿石障碍物对该帧图像的赋值，q为该帧图像中经过图像识别技术识别出来的体积大于40cm3的矿石的数量；判断道路前方行进道路上是否有工人，若所述帧图像中检测出有工人，则赋值，没有则赋值为；为是否有人的赋值；最后对各项赋值进行求和操作，得到所述帧图像的赋值分数：。4.根据权利要求3所述的无人驾驶矿车的数据分级上传方法，其特征在于，所述步骤3中，根据赋值分数对所述图像进行分级具体包括：若赋值分数,则判定该帧图像优先级别为高，若赋值分数为10
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50之间，则该帧图像应在优先级别为中，若赋值分数小于10，则，该帧图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡心怡，杨扬，
申请(专利权)人：上海伯镭智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：