[发明专利]基于图像的感知场景判断方法、装置及电子设备、存储介质

说明书

本申请公开了一种基于图像的感知场景判断方法、装置及电子设备、存储介质，所述方法包括实时获取相机拍摄图像中的连续帧图像；根据所述连续帧图像的每一帧图像中的预设图像块的占比，判断当前帧图像是否为目标图像；如果判断当前帧图像为目标图像，则监测所述目标图像是否连续出现；如果判断所述目标图像连续出现，则判断相机拍摄图像处于黑暗感知场景。通过本申请排除了局部亮块在黑暗场景中的干扰，使得基于图像对黑暗感知场景的判断更加精准。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于图像的感知场景判断方法、装置及电子设备、存储介质。

背景技术

自动驾驶中的视觉感知模块通过图像或视频数据来了解车辆周围环境，具体的任务包括物体检测和跟踪(2D或3D物体)，语义分割(2D或3D场景)等。在自动驾驶中检测图像是否过暗具有重要的意义，可以判断图像是否过暗进行相应的操作切换或在融合阶段降低置信度。同时，检测图像是否过暗对于车路协同中路侧端也具有重要的意义。路侧端通常背景固定，因此受到外部场景的亮度的影响较大，如果受到亮度影响时图像感知的置信度同样会降低。

相关技术中，通常是通过对图像进行灰度判断，如果灰度阈值小于一定阈值，则认为图像处于暗光状态。但是这样的全局判断往往存在缺陷，比如局部明亮(亮点)的区域会平均整体灰度，使得判断出现错误。

发明内容

本申请实施例提供了基于图像的感知场景判断方法、装置及电子设备、存储介质，以实时判读黑暗感知场景。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种基于图像的感知场景判断方法，其中，所述方法包括：

实时获取相机拍摄图像中的连续帧图像；

根据所述连续帧图像的每一帧图像中的预设图像块的占比，判断当前帧图像是否为目标图像；

如果判断当前帧图像为目标图像，则监测所述目标图像是否连续出现；

如果判断所述目标图像连续出现，则判断相机拍摄图像处于黑暗感知场景。

在一些实施例中，如果判断所述相机拍摄图像处于黑暗感知场景，则向感知融合模块发出报警信号，其中所述感知融合模块可部署在路侧端和/或车端；

根据所述报警信号，降低所述感知融合模块中对于所述相机拍摄图像处于黑暗感知场景下时对应的感知结果的置信度或权重。

在一些实施例中，所述判断相机拍摄图像处于黑暗感知场景，包括：在路侧端和/或车端实时判断所述目标图像连续出现的次数是否达到预设次数。

在一些实施例中，所述判断当前帧图像是否为目标图像，包括：在路侧端和/或车端实时判断当前帧图像中出现的预设图像块中属于暗块以及非暗块的占比是否达到预设占比。

在一些实施例中，所述根据所述连续帧图像的每一帧图像中的预设图像块的占比，判断当前帧图像是否为目标图像，包括：

将所述连续帧图像的每一帧图像进行网格划分，得到M*N个网格块；

如果所述当前帧图像中的所述网格块中的灰度平均值小于第一预设门限阈值，则判断所述当前帧图像中的所述网格块为预设图像块；

根据所述预设图像块在所述当前帧图像中的占比，判断当前帧图像是否为目标图像。

在一些实施例中，所述根据所述预设图像块在所述当前帧图像中的占比，判断当前帧图像是否为目标图像，包括：

统计所述当前帧图像中的全部的所述预设图像块的数量；

如果所述当前帧图像中全部的所述预设图像块的数量占比大于第二预设门限阈值，则判断当前帧图像为目标图像。