【技术实现步骤摘要】
自动驾驶场景筛选方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶场景筛选方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]主车与行人、非机动车辆的交互是自动驾驶中一个重要的算法场景。为了能够研发及迭代更高效的人车交互算法，需要从实际路测数据中选择满足人车交互条件的场景供算法学习和测试。
[0003]由于实际驾驶环境复杂，为了有针对性地测试不同的交互场景，需要对路测数据进行精准筛选，将需求下沉到细分的交互场景，其中最常见的细分交互场景为车辆向前行驶时遇到横穿马路的行人或非机动车辆。
[0004]在现有的技术中，通常是人工从路测数据中识别筛选出满足需求的场景，但庞大的数据量需要巨大的人力和物力，效率低下，且人工识别往往存在客观因素导致的误判和错判，筛选所需场景的精准度低。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种自动驾驶场景筛选方法、装置、设备及存储介质，用于解决不能快速且准确地筛选所需场景的问题，提高筛选的效率和精准度。
[00...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶场景筛选方法，其特征在于，所述自动驾驶场景筛选方法包括：采集路测数据，从所述路测数据的每个视频帧中提取主车信息、关键区域信息和非机动物体信息，所述关键区域信息对应的关键区域为可供非机动物体从道路一侧移动到对面侧的区域；根据每个视频帧中的主车信息和关键区域信息筛选出所述路测数据中主车经过所述关键区域的视频帧，得到至少一个初始关键区域场景，初始关键区域场景为视频帧序列；识别所述至少一个初始关键区域场景的每一帧中与主车有碰撞风险的非机动物体，将识别到的非机动物体确定为候选物体，得到至少一个候选物体和对应的至少一个候选物体信息；根据所述主车信息和所述至少一个候选物体信息确定所述至少一个候选物体与主车的距离，记录每个视频帧中的最小距离以及所述最小距离对应的候选物体信息，得到至少一个候选关键区域场景；从所述至少一个候选关键区域场景中移除主车偏离原始路线的场景。2.根据权利要求1所述的自动驾驶场景筛选方法，其特征在于，所述根据每个视频帧中的主车信息和关键区域信息筛选出所述路测数据中主车经过所述关键区域的视频帧，得到至少一个初始关键区域场景，包括：读取所述路测数据中每个视频帧的时间戳，以每个视频帧的时间戳为基准，向前推第一预设时长、向后推第二预设时长，得到每个视频帧对应的预设时间段；根据每个视频帧中的主车信息和关键区域信息获取每个视频帧中的主车坐标和关键区域范围；判断每个预设时间段内是否存在主车坐标位于关键区域范围内的视频帧，若存在，则保留预设时间段对应的视频帧，若不存在，则移除预设时间段对应的视频帧；以时间戳的连续性为依据，将所述路测数据中保留的视频帧进行划分，得到至少一个视频帧序列，每个视频帧序列为一个初始关键区域场景，得到至少一个初始关键区域场景。3.根据权利要求1所述的自动驾驶场景筛选方法，其特征在于，所述识别所述至少一个初始关键区域场景的每一帧中与主车有碰撞风险的非机动物体，将识别到的非机动物体确定为候选物体，得到至少一个候选物体和对应的至少一个候选物体信息，包括：识别所述至少一个初始关键区域场景的每一帧中在所述主车周边预设距离范围内的非机动物体，所述预设距离包括预设横向距离和预设纵向距离；获取每个识别到的非机动物体的行进速度，并计算每个识别到的非机动物体与同视频帧中主车的朝向夹角；当所述行进速度大于预设速度且所述朝向夹角在预设夹角范围内时，将对应的非机动物体确定为候选物体，得到至少一个候选物体；获取所述至少一个候选物体对应的至少一个候选物体信息。4.根据权利要求1所述的自动驾驶场景筛选方法，其特征在于，所述根据所述主车信息和所述至少一个候选物体信息确定所述至少一个候选物体与主车的距离，记录每个视频帧中的最小距离以及所述最小距离对应的候选物体信息，得到至少一个候选关键区域场景，包括：读取所述至少一个候选物体对应的至少一个候选视频帧，根据所述主车信息和所述至
少一个候选物体信息得到所述至少一个候选视频帧中主车的轮廓信息和至少一个候选物体的坐标点；根据所述至少一个候选视频帧中主车的轮廓信息和至少一个候选物体的坐标点计算每个候选物体与同视频帧中主车之间的距离；记录每个视频帧中的最小距离以及所述最小距离对应的候选物体信息，得到至少一个候选关键区域场景。5.根据权利要求4所述的自动驾驶场景筛选方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂鑫，王薛强，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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