[发明专利]一种车载相机镜头的污染处理方法及系统

权利要求书

1.一种车载相机镜头的污染处理方法，其特征在于，所述方法包括：

当目标车辆的车速超过预设污染检测启动阈值时，采用已训练的深度学习模型对所述车载相机镜头采集的图像帧进行污染检测，以确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型；

根据所述车载相机镜头的污染类型生成镜头污染信号，并将所述镜头污染信号发送至与所述车载相机镜头关联的应用装置中，以由所述应用装置根据所述镜头污染信号进行污染处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述污染处理至少包括如下的一种或结合：

发出污染提示；

对所述车载相机镜头进行清洁；

暂停基于所述车载相机镜头的驾驶辅助功能。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述采用已训练的深度学习模型对所述车载相机镜头采集的图像帧进行污染检测，以确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型，包括：

将所述车载相机镜头采集的图像帧输入至已训练的深度学习模型，以由所述深度学习模型将所述图像帧划分成多个图像子区域并计算各图像子区域的污染概率；

根据各图像子区域的污染概率，确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各图像子区域的污染概率，确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型，包括：

当输入至所述深度学习模型的图像帧的数量达到预设数量时，将所述预设数量的图像帧中区域位置相同的图像子区域的污染概率进行均值运算，得到各区域位置的区域污染概率；

若存在区域污染概率大于或等于预设污染阈值的区域位置，则确定所述车载相机镜头为污染类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，输入至所述深度学习模型的图像帧的帧间间隔根据所述目标车辆的车速确定。

6.一种车载相机镜头的污染处理系统，其特征在于，所述系统包括：

车速获取模块，用于获取车速传感器检测的目标车辆的车速，并将所述车速发送至镜头污染检测模块；

车载相机镜头，用于采集图像帧；

镜头污染检测模块，用于当判定目标车辆的车速超过预设污染检测启动阈值时，获取所述车载相机镜头采集的图像帧，采用已训练的深度学习模型对获取的图像帧进行污染检测，以确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型；

信号生成模块，用于根据所述车载相机镜头的污染类型生成镜头污染信号，并将所述镜头污染信号发送至与所述车载相机镜头关联的应用装置，以由所述应用装置根据所述镜头污染信号进行污染处理。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述应用装置至少包括如下的一种或结合：

提示装置，用于发出污染提示；

清洁装置，用于对所述车载相机镜头进行清洁；

高级驾驶辅助ADAS装置，用于暂停基于所述车载相机镜头的驾驶辅助功能。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述镜头污染检测模块包括：

污染概率确定子模块，用于将所述车载相机镜头采集的图像帧输入至已训练的深度学习模型，以由所述深度学习模型将所述图像帧划分成多个图像子区域并计算各图像子区域的污染概率；

污染类型确定子模块，用于根据各图像子区域的污染概率，确定所述车载相机镜头存在污染时为污染类型。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述污染类型确定子模块具体用于：

当输入至所述深度学习模型的图像帧的数量达到预设数量时，将所述预设数量的图像帧中区域位置相同的图像子区域的污染概率进行均值运算，得到各区域位置的区域污染概率；

若存在区域污染概率大于或等于预设污染阈值的区域位置，则确定所述车载相机镜头为污染类型。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，输入至所述深度学习模型的图像帧的帧间间隔根据所述目标车辆的车速确定。