本發(fā)明涉及圖像識別領(lǐng)域，以及輔助駕駛領(lǐng)域，具體而言，涉及一種行駛控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、輔助駕駛系統(tǒng)通過攝像頭等傳感器獲取車輛周圍環(huán)境的圖像信息，并利用圖像識別技術(shù)對這些信息進行處理和分析，以實現(xiàn)對交通標志、車道線、行人、車輛等關(guān)鍵因素的識別，這種環(huán)境感知能力是輔助駕駛系統(tǒng)做出正確決策和采取相應措施的基礎(chǔ)。

2、基于圖像識別的結(jié)果，輔助駕駛系統(tǒng)能夠為駕駛員提供預警、避障、車道保持等輔助功能，甚至在某些情況下實現(xiàn)部分自動駕駛。這些功能的實現(xiàn)高度依賴于圖像識別的準確性和實時性。相關(guān)技術(shù)中圖像識別模型的訓練需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)支持，但在實際應用中，由于數(shù)據(jù)采集、標注等環(huán)節(jié)的復雜性，往往難以獲得足夠且準確的數(shù)據(jù)集，從而影響模型的訓練效果和識別能力，在一定程度上限制了輔助駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。

3、針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例提供了一種行駛控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在圖像識別結(jié)果的質(zhì)量，降低車輛控制準確性的技術(shù)問題。

2、根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種行駛控制方法，包括：確定包括指示牌的初始圖像；基于所述初始圖像對應的物體特征，確定目標數(shù)據(jù)增強策略；采用所述目標數(shù)據(jù)增強策略，對所述初始圖像進行處理，得到目標圖像；采用目標模型，對所述目標圖像進行識別，得到對所述指示牌的識別結(jié)果，其中，所述目標模型為基于采用多個數(shù)據(jù)特征的圖像進行訓練得到的，所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應不同的候選數(shù)據(jù)增強策略；基于所述識別結(jié)果，確定車輛的行駛控制策略。

3、可選地，所述基于所述初始圖像對應的物體特征，確定目標數(shù)據(jù)增強策略，包括：對所述初始圖像進行特征提取，確定所述指示牌的物體大小，位置分布，以及顏色特征；基于所述物體大小，所述位置分布，以及所述顏色特征，在多個候選數(shù)據(jù)策略中確定所述目標數(shù)據(jù)增強策略。

4、可選地，所述方法還包括：將所述多個數(shù)據(jù)特征的圖像，輸入所述目標模型進行處理，確定所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的訓練狀態(tài)；基于所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的訓練狀態(tài)，對所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的初始數(shù)據(jù)增強策略進行更新，得到所述多個候選數(shù)據(jù)策略。

5、可選地，所述初始數(shù)據(jù)增強策略中包括多個處理，所述訓練狀態(tài)包括訓練損失值和模型收斂速度，所述基于所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的訓練狀態(tài)，對所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的初始數(shù)據(jù)增強策略進行更新，得到所述多個候選數(shù)據(jù)策略，包括：基于所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的訓練損失值，確定所述多個處理分別對應的應用概率；基于所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的模型收斂速度，確定所述多個處理分別對應的應用強度；依據(jù)所述多個處理分別對應的應用概率和應用強度，確定所述多個候選數(shù)據(jù)策略。

6、可選地，所述多個處理包括以下至少之一：旋轉(zhuǎn)處理、縮放處理、平移處理、顏色變換處理、模糊處理、噪聲添加處理。

7、可選地，所述采用所述目標數(shù)據(jù)增強策略，對所述初始圖像進行處理，得到目標圖像，包括：獲取所述車輛所在區(qū)域的天氣信息；確定所述天氣信息對應的圖像調(diào)整策略；采用所述目標數(shù)據(jù)增強策略，對所述初始圖像進行處理，得到中間圖像；基于所述圖像調(diào)整策略，對所述中間圖像進行調(diào)整，得到所述目標圖像。

8、可選地，所述基于所述識別結(jié)果，確定車輛的行駛控制策略，包括：基于所述識別結(jié)果指示的限速數(shù)值，確定所述行駛控制策略為：調(diào)整所述車輛的當前車速，以使得調(diào)整后的當前車速小于所述限速數(shù)值；并且設(shè)置所述車輛的最高車速為所述限速數(shù)值；響應于所述識別結(jié)果指示為解除限速，確定所述行駛控制策略為：解除對所述最高車速的限制。

9、根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，提供了一種行駛控制裝置，包括：圖像采集模塊，用于確定包括指示牌的初始圖像；策略確定模塊，用于基于所述初始圖像對應的物體特征，確定目標數(shù)據(jù)增強策略；圖像處理模塊，用于采用所述目標數(shù)據(jù)增強策略，對所述初始圖像進行處理，得到目標圖像；識別模塊，用于采用目標模型，對所述目標圖像進行識別，得到對所述指示牌的識別結(jié)果，其中，所述目標模型為基于采用多個數(shù)據(jù)特征的圖像進行訓練得到的，所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應不同的候選數(shù)據(jù)增強策略；控制模塊，用于基于所述識別結(jié)果，確定車輛的行駛控制策略。

10、根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，提供了一種非易失性存儲介質(zhì)，所述非易失性存儲介質(zhì)存儲有多條指令，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行任意一項所述的行駛控制方法。

11、根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：一個或多個處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序，其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)任意一項所述的行駛控制方法。

12、在本發(fā)明實施例中，通過確定包括指示牌的初始圖像；基于所述初始圖像對應的物體特征，確定目標數(shù)據(jù)增強策略；采用所述目標數(shù)據(jù)增強策略，對所述初始圖像進行處理，得到目標圖像；采用目標模型，對所述目標圖像進行識別，得到對所述指示牌的識別結(jié)果，其中，所述目標模型為基于采用多個數(shù)據(jù)特征的圖像進行訓練得到的，所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應不同的候選數(shù)據(jù)增強策略；基于所述識別結(jié)果，確定車輛的行駛控制策略。達到了提高圖像識別精度與魯棒性的目的，實現(xiàn)了提高輔助駕駛控制準確性的技術(shù)效果，進而解決了相關(guān)技術(shù)中存在圖像識別結(jié)果的質(zhì)量，降低車輛控制準確性的技術(shù)問題。

技術(shù)特征：

1.一種行駛控制方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始圖像對應的物體特征，確定目標數(shù)據(jù)增強策略，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始數(shù)據(jù)增強策略中包括多個處理，所述訓練狀態(tài)包括訓練損失值和模型收斂速度，所述基于所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的訓練狀態(tài)，對所述多個數(shù)據(jù)特征分別對應的初始數(shù)據(jù)增強策略進行更新，得到所述多個候選數(shù)據(jù)策略，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述多個處理包括：旋轉(zhuǎn)處理、縮放處理、平移處理、顏色變換處理、模糊處理、噪聲添加處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述目標數(shù)據(jù)增強策略，對所述初始圖像進行處理，得到目標圖像，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述識別結(jié)果，確定車輛的行駛控制策略，包括：

8.一種行駛控制裝置，其特征在于，包括：

9.一種非易失性存儲介質(zhì)，其特征在于，所述非易失性存儲介質(zhì)存儲有多條指令，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任意一項所述的行駛控制方法。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：一個或多個處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序，其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任意一項所述的行駛控制方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種行駛控制方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：確定包括指示牌的初始圖像；基于初始圖像對應的物體特征，確定目標數(shù)據(jù)增強策略；采用目標數(shù)據(jù)增強策略，對初始圖像進行處理，得到目標圖像；采用目標模型，對目標圖像進行識別，得到對指示牌的識別結(jié)果，其中，目標模型為基于采用多個數(shù)據(jù)特征的圖像進行訓練得到的，多個數(shù)據(jù)特征分別對應不同的候選數(shù)據(jù)增強策略；基于識別結(jié)果，確定車輛的行駛控制策略。本發(fā)明解決了相關(guān)技術(shù)中存在圖像識別結(jié)果的質(zhì)量，降低車輛控制準確性的技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員：段明杉,張銳
受保護的技術(shù)使用者：北京鋼鐵俠科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19