本申请涉及一种车辆控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；基于当前图像帧，获取涉水参数，涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及当前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；在涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；确定水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于差值，确定涉水通过类别；在涉水通过类别为需要抬高车身的情况下，根据差值，通过空气悬架控制车身抬高。采用本方法能够提高车辆控制安全性。抬高。采用本方法能够提高车辆控制安全性。抬高。采用本方法能够提高车辆控制安全性。
【技术实现步骤摘要】
车辆控制方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及汽车辅助系统
，特别是涉及一种车辆控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]车辆在行驶过程时，难免经过涉水路段，若车辆涉水过深，易导致车辆熄火甚至发动机进水、损坏发动机、车门无法开启、电池断电等故障，威胁驾乘人员的人身安全及车辆自身行驶安全。
[0003]现有的车辆控制方法中，往往是检测到路面有水就进行涉水报警提醒，驾驶员仍然需要主观判断涉水风险，存在车辆控制安全性不高的问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述车辆控制安全性不高的问题，提供一种能够提高车辆控制安全性的车辆控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种车辆控制方法。所述方法包括：
[0006]获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；
[0007]基于当前图像帧，获取涉水参数，涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及当前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；
[0008]根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；
[0009]在涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；
[0010]确定水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于差值，确定涉水通过类别；
[0011]在涉水通过类别为需要抬高车身的情况下，根据差值，通过空气悬架控制车身抬高。
[0012]在其中一个实施例中，基于当前图像帧，获取涉水参数，包括：
[0013]对当前图像帧进行预处理，获得预处理后的图像；
[0014]通过卷积神经网络模型对预处理后的图像进行分割，获得涉水图像；
[0015]基于涉水图像，获取涉水参数。
[0016]在其中一个实施例中，对当前图像帧进行预处理，获得预处理后的图像，包括：
[0017]判断当前图像帧的类型，当前图像帧的类型包括鱼眼图像或者平面图像；
[0018]若当前图像帧的类型为鱼眼图像，则根据当前图像帧，通过畸变校正和透视变化，获得校正后的图像；对校正后的图像进行图像增强，获得预处理后的图像；
[0019]若当前图像帧的类型为平面图像，则对当前图像帧进行图像增强，获得预处理后的图像。
[0020]在其中一个实施例中，根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别，包括：
[0021]将涉水图像的涉水面积和预设面积阈值进行比较，得到第一比较结果；
[0022]将水面混浊程度和预设程度阈值进行比较，得到第二比较结果；
[0023]将图像变化率和预设变化阈值进行比较，得到第三比较结果；
[0024]在第一比较结果、第二比较结果和第三比较结果均满足相应的条件时，则确定涉水风险类别为无涉水风险；
[0025]在第一比较结果、第二比较结果和第三比较结果中任一结果不满足相应的条件时，则确定涉水风险类别为有涉水风险。
[0026]在其中一个实施例中，通过雷达检测水位深度，包括：
[0027]获取雷达的发射波和反射波之间的相隔时长，基于相隔时长确定探测距离；
[0028]根据探测距离和雷达的安装角度，确定水位深度。
[0029]在其中一个实施例中，基于差值，确定涉水通过类别，包括：
[0030]若差值在预设预警范围内，则确定涉水通过类别为需要抬高车身；
[0031]若差值大于预设预警范围的最大值，则确定涉水通过类别为正常涉水通过；
[0032]若差值小于预设预警范围的最小值，则确定涉水通过类别为无法涉水通过。
[0033]第二方面，本申请还提供了一种车辆控制装置。所述装置包括：
[0034]图像获取模块，用于获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；
[0035]参数获取模块，用于基于当前图像帧，获取涉水参数，涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及当前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；
[0036]第一确定模块，用于根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；
[0037]检测模块，用于在涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；
[0038]第二确定模块，用于确定水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于差值，确定涉水通过类别；
[0039]控制模块，用于在涉水通过类别为需要抬高车身的情况下，根据差值，通过空气悬架控制车身抬高。
[0040]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0041]获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；
[0042]基于当前图像帧，获取涉水参数，涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及当前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；
[0043]根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；
[0044]在涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；
[0045]确定水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于差值，确定涉水通过类别；
[0046]在涉水通过类别为需要抬高车身的情况下，根据差值，通过空气悬架控制车身抬高。
[0047]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0048]获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；
[0049]基于当前图像帧，获取涉水参数，涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及当
前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；
[0050]根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；
[0051]在涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；
[0052]确定水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于差值，确定涉水通过类别；
[0053]在涉水通过类别为需要抬高车身的情况下，根据差值，通过空气悬架控制车身抬高。
[0054]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0055]获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；
[0056]基于当前图像帧，获取涉水参数，涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及当前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；
[0057]根据涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；
[0058]在涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；
[0059]确定水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于差值，确定涉水通过类别；
[0060]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像采集装置采集的视频流中的当前图像帧；基于所述当前图像帧，获取涉水参数，所述涉水参数包括：涉水面积、水面混浊程度、以及所述当前图像帧相对于前一图像帧的图像变化率中的至少一种；根据所述涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别；在所述涉水风险类别为有涉水风险的情况下，通过雷达检测水位深度；确定所述水位深度与预设的最小安全进水高度的差值，并基于所述差值，确定涉水通过类别；在所述涉水通过类别为需要抬高车身的情况下，根据所述差值，通过空气悬架控制车身抬高。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前图像帧，获取涉水参数，包括：对所述当前图像帧进行预处理，获得预处理后的图像；通过卷积神经网络模型对所述预处理后的图像进行分割，获得涉水图像；基于所述涉水图像，获取涉水参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述当前图像帧进行预处理，获得预处理后的图像，包括：判断所述当前图像帧的类型，所述当前图像帧的类型包括鱼眼图像或者平面图像；若所述当前图像帧的类型为所述鱼眼图像，则根据所述当前图像帧，通过畸变校正和透视变化，获得校正后的图像；对所述校正后的图像进行图像增强，获得预处理后的图像；若所述当前图像帧的类型为所述平面图像，则对所述当前图像帧进行图像增强，获得预处理后的图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述涉水参数进行涉水风险判断，确定涉水风险类别，包括：将所述涉水图像的涉水面积和预设面积阈值进行比较，得到第一比较结果；将所述水面混浊程度和预设程度阈值进行比较，得到第二比较结果；将所述图像变化率和预设变化阈值进行比较，得到第三比较结果；在所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果均满足相应的条件时，则确定涉水风险类别为无涉水风险；在所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔健，张辉，杜洁，
申请(专利权)人：一汽解放汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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