【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车领域，特别是涉及一种自动紧急制动触发目标属性筛选方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、当前，无论在自动驾驶模式还是辅助驾驶模式，自动紧急制动功能必不可少，但该功能现有的最大技术难点还是误触发，误触发的根本原因还是来自于环境感知输出的目标属性不准确问题。且当载体车辆处于不同的环境下，传感器输出的目标属性不准确的特点也会不同。
2、针对自动紧急制动功能的环境感知输出的目标属性不准确的问题，业内目前有三种可行措施：
3、第一种措施是优化感知效果，视觉感知算法目前优化空间有限，部分问题很难从视觉算法方面优化解决。
4、第二种措施是增加传感器个数及种类，增强鲁棒性，但伴随着的就是高额的硬件成本和不同属性传感器相互之间复杂的融合策略问题。
5、第三种措施是在现有感知不准确的基础上进行大量的道路及仿真测试，总结出可以克服感知问题的目标属性优化方法。
6、但是，上述三种措施仍然无法克服不同场景环境感知输出的目标属性不准确，且在增加硬件成本也不利于方案的推广实施。而由于视觉感知输出目标属性呈现不同的误差特点，导致不同场景下，自动紧急制动会因为不同原因导致误触发。由于误触发的原因不同，造成没有完善解决方案，降低自动紧急制动误触发带来的不利影响。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念,该简化形式的概念均为本领域现有技术简化，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味
2、本专利技术要解决的技术问题是提供一种能避免降低自动紧急制动误触发的自动紧急制动触发目标属性筛选方法。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，包括：
4、s1，根据导航地图信息或视觉感知数据判断当前场景；
5、s2，根据当前场景选择控制策略筛选优化目标属性；
6、s3，根据筛选优化后的目标属性决定是否触发自动紧急制动。
7、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，通过视觉感知数据判断当前场景包括：
8、以当前帧向前查询m个历史帧，m＞1，如果前m个历史帧里存在一帧输入的车辆目标中有大于k个目标的类别为车辆属性且运动属性为静止，k≥2，且其车头朝向角相对于自车朝向角度的绝对值位于第一范围，第一范围为80度～100度，判断当前场景为停车场场景；
9、车辆行驶速度大于零，以当前帧向前查询m个历史帧，如果这个序列帧中存在某个历史帧图像存在隧道轮廓，且在这个序列帧中后续存在某个历史帧图像出现模糊等级或眩目等级大于指定等级，判断当前场景为隧道中场景；
10、除停车场场景和隧道场景之外的场景均判断为公路场景。
11、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，若判断当前场景为停车场场景，执行以下筛选优化；
12、筛选目标属性为车辆且其朝向角和自车朝向角夹角的绝对值位于第一范围的目标；
13、若目标运动状态属性显示为静止，但该目标横纵向速度属性显示其存在横向行驶速度，则信任目标运动状态属性，将该目标横向速度清零。
14、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，若判断当前场景为隧道中场景，执行以下筛选优化；
15、筛选目标属性为车辆且其朝向角和自车朝向角夹角的绝对值位于第一范围的目标；
16、目标类型为行人或自行车，该目标id连续出现的时间大于等于指定时间，若小于指定时间则降低其置信度属性，降低置信度属性的目标则无法触发自动紧急制动。
17、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，若判断当前场景为公共道路场景，执行以下筛选优化；
18、若目标存在向自车方向的行驶速度，则判定其运动状态为迎面而来，不使用该目标原运动状态属性。
19、本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其内部存储有一计算机程序，所述计算机程序被执行时用于实现上述任意一项所述基于视觉感知的自动紧急制动触发目标属性筛选方法中的步骤。
20、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种自动紧急制动触发目标属性筛选模块，包括：
21、输入单元，其用于获取导航地图信息或视觉感知数据；
22、场景判断单元，其根据导航地图信息或视觉感知数据判断当前场景；
23、优化单元，其根据当前场景选择控制策略筛选优化目标属性；
24、输出单元，将筛选优化后的目标属性发送至自动紧急制动控制器。
25、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，场景判断单元通过视觉感知数据判断当前场景包括：
26、以当前帧向前查询m个历史帧，m＞1，如果前m个历史帧里存在一帧输入的车辆目标中有大于k个目标的类别为车辆属性且运动属性为静止，k≥2，且其车头朝向角相对于自车朝向角度的绝对值位于第一范围，第一范围为80度～100度，判断当前场景为停车场场景；
27、车辆行驶速度大于零，以当前帧向前查询m个历史帧，如果这个序列帧中存在某个历史帧图像存在隧道轮廓，且在这个序列帧中后续存在某个历史帧图像出现模糊等级或眩目等级大于指定等级，判断当前场景为隧道中场景；
28、除停车场场景和隧道场景之外的场景均判断为公路场景。
29、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，优化单元判断当前场景为停车场场景，执行以下筛选优化；
30、筛选目标属性为车辆且其朝向角和自车朝向角夹角的绝对值位于第一范围的目标；
31、若目标运动状态属性显示为静止，但该目标横纵向速度属性显示其存在横向行驶速度，则信任目标运动状态属性，将该目标横向速度清零。
32、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，优化单元判断当前场景为隧道中场景，执行以下筛选优化；
33、筛选目标属性为车辆且其朝向角和自车朝向角夹角的绝对值位于第一范围的目标；
34、目标类型为行人或自行车，该目标id连续出现的时间大于等于指定时间，若小于指定时间则降低其置信度属性，降低置信度属性的目标则无法触发自动紧急制动。
35、可选择的，进一步改进所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，优化单元判断当前场景为公共道路场景，执行以下筛选优化；
36、若目标存在向自车方向的行驶速度，则判定其运动状态为迎面而来，不使用该目标原运动状态属性。
37、本专利技术利用导航地图信息或视觉感知场景的特点或者目标物的运动特点来区分几个典型的误触发场景，通过不同场景下图像传感器的感知特点，对其输入的目标属性进行针对性的优化，解决了由于感知不准确导致的误触发。由于针对不同场景本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动紧急制动触发目标属性筛选方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，其特征在于，通过视觉感知数据判断当前场景包括：
3.如权利要求2所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，其特征在于：
5.如权利要求2所述的自动紧急制动触发目标属性筛选方法，其特征在于：
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其内部存储有一计算机程序，所述计算机程序被执行时用于实现权利要求1-5任意一项所述基于视觉感知的自动紧急制动触发目标属性筛选方法中的步骤。
7.一种自动紧急制动触发目标属性筛选模块，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，其特征在于，场景判断单元通过视觉感知数据判断当前场景包括：
9.如权利要求8所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，其特征在于：
10.如权利要求8所述的自动紧急制动触发目标属性筛选模块，其特征在于：
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