数据的处理方法、装置和车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据的处理方法、装置和车辆。其中，该方法包括：获取车辆在行驶过程中的多帧待监测图像；对待监测图像进行识别，得到识别结果，且确定待监测图像中监测对象在识别结果中的置信度，其中，置信度用于表示监测对象的匹配程度；基于置信度，对待监测图像进行验证，得到验证结果，其中，验证结果用于表征对待监测图像进行识别的准确度。本发明专利技术解决了对监测对象定位效果评估准确性差的技术问题。对监测对象定位效果评估准确性差的技术问题。对监测对象定位效果评估准确性差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
数据的处理方法、装置和车辆


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种数据的处理方法、装置和车辆。

技术介绍

[0002]在相关技术中，针对监测对象的识别结果的准确性进行评估的方法通常是依据对监测对象的感知真实区域与预测区域的交并集区域面积的比值进行确定的，上述方式不够直观，存在对监测对象定位效果评估准确性差的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种数据的处理方法、装置和车辆，以至少解决对障碍物定为效果评估准确性差的技术问题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据的处理方法，包括：获取车辆在行驶过程中的多帧待监测图像；对待监测图像进行识别，得到识别结果，且确定待监测图像中监测对象在识别结果中的置信度，其中，置信度用于表示监测对象的匹配程度；基于置信度，对待监测图像进行验证，得到验证结果，其中，验证结果用于表征对待监测图像进行识别的准确度。
[0005]可选地，基于置信度，对待监测图像进行验证，得到验证结果，包括：对识别正确的多帧监测对象进行分类，得到至少一个监测对象组；基于置信度对至少一监测对象组进行分类，得到至少一子监测对象组；确定至少一子监测对象组的子验证结果，得到至少一子验证结果，其中，子验证结果用于表征对多帧待监测图像中同一类监测对象在进行识别的准确度；对子验证结果进行平均计算，确定验证结果。
[0006]可选地，基于置信度对至少一监测对象组进行分类，得到至少一子监测对象组，包括：将至少一所述监测对象组的至少一置信度，划分为至少一置信度组；分别对至少一置信度组进行平滑处理，得到均分的至少一置信度阈值组，其中，置信度阈值组包括对应的置信度组中的置信度；通过至少一置信度阈值组对对应的监测对象组进行分类，得到至少一子监测对象组，其中，置信度阈值数量与子监测对象组数量一一对应。
[0007]可选地，确定每个子监测对象组的子验证结果，包括：确定子监测对象组的识别结果中的检测框与监测对象的真实检测框的交并比；确定子监测对象组中，同一监测对象的身份信息与相邻帧的身份信息相异的数量；基于与相邻帧相异的身份信息相异的数量、交并比和正确次数，确定子验证结果。
[0008]可选地，分别确定至少一监测对象组中子验证结果的最小值，得到至少一最小值，将至少一子验证结果的最小值确定为至少一监测对象组的目标验证结果，其中，目标验证结果数量与监测对象组数量一一对应；对所有目标验证结果进行平均计算，得到验证结果。
[0009]可选地，基于识别结果中的身份信息和监测对象的真实身份信息，确定监测对象进行识别的正确次数；基于正确次数，确定验证结果。
[0010]可选地，基于识别结果中的身份信息和真实身份信息，确定对监测对象进行识别
的正确次数，包括：响应于身份信息和真实身份信息匹配成功，确定监测对象的识别结果正确，对正确次数加一。
[0011]可选地，响应于身份信息和真实身份信息匹配失败，将监测结果中的位置信息与监测对象的真实位置信息进行匹配；响应于位置信息与真实位置信息匹配成功，确定监测对象的识别结果正确，且对正确次数加一。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种数据的处理装置，包括：获取单元，用于获取车辆在行驶过程中的多帧待监测图像；识别单元，用于对待监测图像进行识别，得到识别结果，确定待监测图像中监测对象在识别结果中的置信度，其中，置信度用于表示监测对象的匹配程度；验证单元，用于基于置信度，对待监测图像进行验证，得到验证结果，其中，验证结果用于表征对待监测图像进行识别的准确度。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可短存储介质。该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本专利技术实施例的数据的处理方法。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本专利技术实施例的数据的处理方法。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供一种车辆。该车辆用于执行本专利技术实施例的数据的处理方法。
[0016]在本专利技术实施例中，获取车辆在行驶过程中的多帧待监测图像；对待监测图像进行识别，得到识别结果，且确定待监测图像中监测对象在识别结果中的置信度，其中，置信度用于表示监测对象的匹配程度；基于置信度，对待监测图像进行验证，得到验证结果，其中，验证结果用于表征对待监测图像进行识别的准确度。也就是说，本专利技术实施例通过对行驶过程中的多帧待监测图像进行识别，获取识别结果，并确定识别结果的置信度，后基于置信度，对待监测图像进行验证，可以得到验证结果，通过对监测对象的验证结果进行指标化处理，从而解决了对监测对象定位效果评估准确性差的技术问题，实现了提高监测对象定位效果评估的准确性的技术效果。
附图说明
[0017]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0018]图1是根据本专利技术实施例的一种数据的处理方法的流程图；
[0019]图2是根据本专利技术实施例的障碍物分类结果的示意图；
[0020]图3是本专利技术实施例的一种障碍物规模误差评估方法的流程图；
[0021]图4是根据本专利技术实施例的一种数据的处理装置的示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范
围。
[0023]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0024]实施例1
[0025]根据本专利技术实施例，提供了一种数据的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0026]图1是根据本专利技术实施例的一种数据的处理方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：
[0027]步骤S102，获取车辆在行驶过程中的多帧待监测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：获取车辆在行驶过程中的多帧待监测图像；对所述待监测图像进行识别，得到识别结果，且确定所述待监测图像中监测对象在所述识别结果中的置信度，其中，所述置信度用于表示所述监测对象的匹配程度；基于所述置信度，对所述待监测图像进行验证，得到验证结果，其中，所述验证结果用于表征对所述待监测图像进行识别的准确度。2.根据权利要求1中任意一项所述的方法，其特征在于，基于所述置信度，对所述待监测图像进行验证，得到验证结果，包括：对识别正确的多帧所述监测对象进行分类，得到至少一个监测对象组；基于所述置信度对至少一所述监测对象组进行分类，得到至少一子监测对象组；确定至少一所述子监测对象组的子验证结果，得到至少一所述子验证结果，其中，所述子验证结果用于表征对多帧所述待监测图像中同一类监测对象在进行识别的准确度；对所述子验证结果进行平均计算，确定所述验证结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述置信度对至少一所述监测对象组进行分类，得到至少一子监测对象组，包括：将至少一所述监测对象组中的至少一置信度，划分为至少一置信度组；分别对至少一所述置信度组进行平滑处理，得到均分的至少一置信度阈值组，其中，所述置信度阈值组包括对应的置信度组中的置信度；通过至少一所述置信度阈值组对对应的所述监测对象组进行分类，得到至少一所述子监测对象组，其中，所述置信度阈值数量与所述子监测对象组数量一一对应。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定每个所述子监测对象组的子验证结果，包括：确定所述子监测对象组中所述识别结果中的检测框与所述监测对象的真实检测框的交并比；确定所述子监测对象组中，同一所述监测对象的身份信息与相邻帧的身份信息相异的数量；基于所述与相邻帧的身份信息相异的数量、...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴健宇，鹿强，张黎，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：