[发明专利]车载视频数据异常化处理及仿真方法

说明书

本发明涉及高级驾驶辅助系统技术领域，尤其涉及一种车载视频数据异常化处理及仿真方法，本发明方法首先获取多个图像帧数据集以及异常配置；然后根据异常配置确定多个目标特征以及多个目标图像；接着根据异常配置以及多个目标特征通过特征变异的方式，对多个目标图像进行异常化处理；最后响应于返回的多个仿真特征，根据多个仿真特征以及多个目标特征确定特征还原度。本发明实施方式，通过将视频图像帧边缘化后，提取边缘的特征，并基于边缘特征对图像进行特征模糊以及反差减弱操作，因此，可以模拟图像异常的场景，增多了环境数据应用场景，便于验证高级驾驶辅助系统面对异常视频时的表现，提高高级驾驶辅助系统优化的效率。

技术领域

本发明涉及高级驾驶辅助系统技术领域，尤其涉及一种车载视频数据异常化处理及仿真方法。

背景技术

近几年新能源汽车的蓬勃发展带动了高级驾驶辅助系统(ADAS，AdvancedDriving Assistance System)的发展，高级驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、多路摄像头以及卫星导航)，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。

高级驾驶辅助系统在开发过程中，需要大量的场景数据进行系统的优化，针对系统开发的仿真测试系统应运而生。仿真测试系统是一种通过环境采集设备(例如，视频采集车辆)，将预先采集的大量的环境数据注入到高级驾驶辅助系统中，完成高级驾驶辅助系统的开发和优化。仿真测试系统带来的优点在于高级驾驶辅助系统开发和优化过程的前期不需要上路测试，开发更高效，过程更安全。

现有的仿真测试系统将视频采集车辆采集的多路视频数据进行解码后注入到高级驾驶辅助系统时注入数据的场景相对单一，例如，对于模拟视频系统出现异常的场景的能力就十分有限，缺乏验证高级驾驶辅助系统面对异常视频时的表现的能力。

基于此，需要开发设计出一种车载视频数据异常化处理方法。

发明内容

本发明实施方式提供了一种车载视频数据异常化处理及仿真方法，用于解决现有技术中注入数据的场景相对单一，缺乏验证高级驾驶辅助系统面对异常视频时的表现的能力。

第一方面，本发明实施方式提供了一种车载视频数据异常化处理方法，包括：

获取多个图像帧数据集以及异常配置，其中，图像帧数据集表征同一时间节点的多个视角的图像，所述异常配置表征图像异常的程度；

根据所述异常配置确定多个目标特征以及多个目标图像，其中，目标特征基于目标图像提取获得，目标图像基于图像帧数据集获取；

根据所述异常配置以及所述多个目标特征通过特征变异的方式，对所述多个目标图像进行异常化处理，获得包含表征异常图像的数据的多个异常数据集，其中，特征变异表征对图像特征的调整操作。

在一种可能实现的方式中，基于目标图像提取目标特征，包括：

对目标图像去色和均衡化处理，以使得获得的灰度图的多个灰度值符合预设的分布区间；

对所述灰度图进行模糊化处理，并分别提取水平边缘和竖直边缘；

将所述水平边缘和所述数值边缘进行合成，形成第一复合边缘；

通过非极值处理，窄化所述第一复合边缘的宽度，形成第二复合边缘；

对所述第二复合边缘进行连续化处理，形成包括有多个环的边缘线；

根据所述边缘线确定对应所述多个环的多个特征向量，其中，特征向量包括以下特征至少之一：中心位置特征、长轴长度特征、短轴长度特征、面积特征以及周长特征。