本发明专利技术实施例提供了一种路面积水深度的预测方法、装置、电子设备及可读介质。所述方法包括：获取车辆中单目相机采集的前车图像，以及车辆中双目相机采集的前车点云信息；基于所述前车图像以及所述前车点云信息，确定前车车轮的尺寸信息以及前车车轮暴露在积水水面上的水面高度信息；基于所述水面高度信息以及所述前车车轮的尺寸信息，确定路面积水深度。从而可以通过采集前车图像进行分析的方式，快速分析得到路面积水深度，且可以具有较高的准确度和实时性。度和实时性。度和实时性。
【技术实现步骤摘要】
路面积水深度的预测方法、装置、电子设备及可读介质
[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，特别是涉及一种路面积水深度的预测方法、一种路面积水深度的预测装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
技术介绍
[0002]一般来说，自动驾驶车辆在行驶过程中通常会遇到许多复杂的路面情况。其中较为常见的可以是道路出现积水。道路积水通常是因为路面低洼区域在降雨后形成的水坑，或是由于排水不畅和遭遇大雨、暴雨等极端天气形成的洪涝灾害。由于水下情况车辆和驾驶员通常较难感知，如果积水水位超过车辆的安全涉水深度，很有可能会引起发动机熄火，电控系统短路，高压部件漏电等故障，严重威胁乘坐人员的人身和财产安全。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例是提供一种路面积水深度的预测方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，以解决路面积水深度难以感知的问题。
[0004]本专利技术实施例公开了一种路面积水深度的预测方法，其应用于车辆，所述车辆包括单目相机以及双目相机，所述方法包括：
[0005]获取车辆中单目相机采集的前车图像，以及车辆中双目相机采集的前车点云信息；
[0006]基于所述前车图像以及所述前车点云信息，确定前车车轮的尺寸信息以及前车车轮暴露在积水水面上的水面高度信息；
[0007]基于所述水面高度信息以及所述前车车轮的尺寸信息，确定路面积水深度。
[0008]可选地，所述方法还包括；
[0009]将所述前车图像输入预设的目标识别模型中，获取所述目标识别模型输出的车轮标注信息；其中，所述车轮标注信息用于在所述前车图像中标注所述前车车轮所处区域。
[0010]可选地，所述基于所述前车图像以及所述前车点云信息，确定前车车轮的尺寸信息以及前车车轮暴露在积水水面上的水面高度信息的步骤，包括：
[0011]基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的点云信息；
[0012]基于所述前车车轮对应的点云信息，确定前轮车轮的尺寸信息以及前轮车轮暴露在积水水面上的水面高度信息。
[0013]可选地，所述基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的点云信息的步骤，包括：
[0014]基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的待确认点云信息；
[0015]在所述待确认点云信息中去除异常值，得到所述前车车轮对应的目标点云信息。
[0016]可选地，所述方法还包括：
[0017]获取预设时长内预测得到的若干路面积水深度；
[0018]基于预设时长内的所述若干路面积水深度，预测路面积水深度变化。
[0019]可选地，所述基于预设时长内的所述若干路面积水深度，预测路面积水深度变化的步骤，包括：
[0020]以时间为自变量，以路面积水深度为因变量，进行曲线拟合，得到积水深度变化曲线；
[0021]基于积水深度变化曲线，预测路面积水深度变化。
[0022]可选地，所述获取预设时长内预测得到的若干路面积水深度的步骤，包括：
[0023]对于当前时刻获取得到的路面积水深度，将当前时刻获取得到的路面积水深度与上一时刻获取得到的路面积水深度进行比对；
[0024]若当前时刻获取得到的路面积水深度与上一时刻获取得到的路面积水深度之间的偏差大于预设阈值，将当前时刻获取得到的路面积水深度作为异常数据；
[0025]若当前时刻获取得到的路面积水深度与上一时刻获取得到的路面积水深度之间的偏差不大于预设阈值，将当前时刻获取得到的路面积水深度作为正常数据；
[0026]保留预设时长内的正常数据，以得到预设时长内预设得到的若干路面积水深度。
[0027]本专利技术实施例还公开一种路面积水深度的预测装置，其应用于车辆，所述车辆包括单目相机以及双目相机，所述装置包括：
[0028]获取模块，用于获取车辆中单目相机采集的前车图像，以及车辆中双目相机采集的前车点云信息；
[0029]尺寸确定模块，用于基于所述前车图像以及所述前车点云信息，确定前车车轮的尺寸信息以及前车车轮暴露在积水水面上的水面高度信息；
[0030]深度确定模块，用于基于所述水面高度信息以及所述前车车轮的尺寸信息，确定路面积水深度。
[0031]可选地，所述装置还包括；
[0032]标注模块，用于将所述前车图像输入预设的目标识别模型中，获取所述目标识别模型输出的车轮标注信息；其中，所述车轮标注信息用于在所述前车图像中标注所述前车车轮所处区域。
[0033]可选地，所述尺寸确定模块包括：
[0034]匹配子模块，用于基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的点云信息；
[0035]尺寸确定子模块，用于基于所述前车车轮对应的点云信息，确定前轮车轮的尺寸信息以及前轮车轮暴露在积水水面上的水面高度信息。
[0036]可选地，所述匹配子模块包括：
[0037]匹配单元，用于基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的待确认点云信息；
[0038]异常去除单元，用于在所述待确认点云信息中去除异常值，得到所述前车车轮对
应的目标点云信息。
[0039]可选地，所述装置还包括：
[0040]深度获取模块，用于获取预设时长内预测得到的若干路面积水深度；
[0041]变化预测模块，用于基于预设时长内的所述若干路面积水深度，预测路面积水深度变化。
[0042]可选地，所述深度获取模块包括：
[0043]拟合子模块，用于以时间为自变量，以路面积水深度为因变量，进行曲线拟合，得到积水深度变化曲线；
[0044]深度获取子模块，用于基于积水深度变化曲线，预测路面积水深度变化。
[0045]可选地，所述变化预测模块包括：
[0046]比对子模块，用于对于当前时刻获取得到的路面积水深度，将当前时刻获取得到的路面积水深度与上一时刻获取得到的路面积水深度进行比对；
[0047]异常数据确定子模块，用于若当前时刻获取得到的路面积水深度与上一时刻获取得到的路面积水深度之间的偏差大于预设阈值，将当前时刻获取得到的路面积水深度作为异常数据；
[0048]正常数据确定子模块，用于若当前时刻获取得到的路面积水深度与上一时刻获取得到的路面积水深度之间的偏差不大于预设阈值，将当前时刻获取得到的路面积水深度作为正常数据；
[0049]保留子模块，用于保留预设时长内的正常数据，以得到预设时长内预设得到的若干路面积水深度。
[0050]本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路面积水深度的预测方法，其特征在于，其应用于车辆，所述车辆包括单目相机以及双目相机，所述方法包括：获取车辆中单目相机采集的前车图像，以及车辆中双目相机采集的前车点云信息；基于所述前车图像以及所述前车点云信息，确定前车车轮的尺寸信息以及前车车轮暴露在积水水面上的水面高度信息；基于所述水面高度信息以及所述前车车轮的尺寸信息，确定路面积水深度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述前车图像输入预设的目标识别模型中，获取所述目标识别模型输出的车轮标注信息；其中，所述车轮标注信息用于在所述前车图像中标注所述前车车轮所处区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述前车图像以及所述前车点云信息，确定前车车轮的尺寸信息以及前车车轮暴露在积水水面上的水面高度信息的步骤，包括：基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的点云信息；基于所述前车车轮对应的点云信息，确定前轮车轮的尺寸信息以及前轮车轮暴露在积水水面上的水面高度信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的点云信息的步骤，包括：基于所述车轮标注信息，将所述前车图像中所述前车车轮所处区域与所述前车点云信息匹配，在所述前车点云信息中确定所述前车车轮对应的待确认点云信息；在所述待确认点云信息中去除异常值，得到所述前车车轮对应的目标点云信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取预设时长内预测得到的若干路面积水深度；基于预设时长内的所述若干路面积水深度，预测路面积水深度变化。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预设时长内的所述若干路面...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙书欢，陈凯欣，
申请(专利权)人：北京鉴智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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