CN110493521A - 自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质 - Google Patents
自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110493521A CN110493521A CN201910777437.9A CN201910777437A CN110493521A CN 110493521 A CN110493521 A CN 110493521A CN 201910777437 A CN201910777437 A CN 201910777437A CN 110493521 A CN110493521 A CN 110493521A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- frame rate
- camera
- threshold value
- driving direction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005194 fractionation Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 210000000352 storage cell Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
- G06V20/582—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of traffic signs
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本发明提供一种自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质，自动驾驶摄像头控制方法，包括：获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；若是，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；若否，则关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率。本发明实现低功耗自动驾驶摄像头控制。
Description
技术领域
本发明涉及车辆控制领域，尤其涉及一种自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质。
背景技术
摄像头作为自动驾驶或是驾驶辅助领域一个关键部件，直接影响整个自动驾驶的技术路线，随着自动驾驶集成化程度越来越高带来的功耗问题越越来越严重，怎样降低功耗成为摄像头开发的一个重要议题。
部分现有技术中，存在适用于手机摄像头的降低功耗的方案，其利用感应信号感应是否处于拍照状态，当不在拍照状态时则降低功耗，但是这种发明只适用于对摄像头依赖程度较低的手机摄像头，不适用于车载摄像头使用要求。
发明内容
本发明为了克服上述相关技术存在的缺陷，提供一种自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本发明的一个方面，提供一种自动驾驶摄像头控制方法，包括：
步骤S110：获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
步骤S120：判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
步骤S130：若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S140：若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则执行如下步骤：
步骤S141：关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S142：获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
步骤S143：若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
步骤S144：若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率。
在本发明的一个实施例中，所述步骤S144之后还包括：
判断本车的车辆速度是否为0公里每小时，若本车的车辆速度为0公里每小时，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第三帧速率，所述第三帧速率小于第二帧速率。
在本发明的一个实施例中，所述第一帧速率大于等于所述第二帧速率的两倍，所述第二帧速率大于等于所述第三帧速率的两倍。
在本发明的一个实施例中，所述步骤S141之后还包括：
若本车行驶方向上第二距离阈值之内不存在前侧车辆时，使本车为第一车辆，并使本车的摄像头的采集帧率保持为所述第一帧速率。
在本发明的一个实施例中，所述步骤S142中本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度基于本车的摄像头采集的图像及本车的车辆速度计算。
在本发明的一个实施例中，所述第二帧速率使得本车的摄像头不工作，所述步骤S144之后还包括：
接收本车行驶方向上的前侧车辆的指示信息，所述指示信息本车的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率，其中，本车行驶方向上的前侧车辆的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率时，根据该前侧车辆的摄像头采集的本车的图像计算所采集的本车的车辆速度是否大于第一速度阈值，若是，则该前侧车辆发送所述指示信息至本车。
在本发明的一个实施例中，所述第一车辆的车辆速度大于第一速度阈值时，所述第一车辆根据所述第一车辆的摄像头采集的第一车辆的后侧车辆的图像计算所采集的后侧车辆的车辆速度是否大于第一速度阈值；
若是，则所述第一车辆发送一指示信息指示所采集的后侧车辆的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率。
根据本发明的又一方面，还提供一种自动驾驶摄像头控制装置，包括：
第一获取模块，用于获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
第一判断模块，用于判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
触发模块，用于若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
功耗模块，若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则执行如下步骤：
关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率。
根据本发明的又一方面，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如上所述的步骤。
根据本发明的又一方面，还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上所述的步骤。
相比现有技术，本发明的优势在于：提供了一种基于场景的摄像头低功耗控制逻辑，根据地图信息的输入以及摄像头识别到的交通状态动态的调整自己的帧速率即保证必要的输出能力同时也可以减少功率消耗。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示出了根据本发明实施例的自动驾驶摄像头控制方法的流程图。
图2示出了应用本发明具体实施例的自动驾驶摄像头控制方法的流程图。
图3示出了应用本发明实施例的自动驾驶摄像头控制方法的车辆行进的示意图。
图4示出了根据本发明实施例的自动驾驶摄像头控制装置的示意图。
图5示出本发明示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。
图6示出本发明示例性实施例中一种电子设备示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此，实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
图1出了根据本发明实施例的自动驾驶摄像头控制方法的流程图。所述自动驾驶摄像头控制方法包括如下步骤：
步骤S110：获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
步骤S120：判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
步骤S130：若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S140：若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则执行如下步骤：
步骤S141：关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S142：获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
步骤S145：判断所获得的车辆速度是否大于第一速度阈值；
步骤S143：若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
步骤S144：若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率。
在本发明的示例性实施方式的自动驾驶摄像头控制方法中，提供了一种基于场景的摄像头低功耗控制逻辑，根据地图信息的输入以及摄像头识别到的交通状态动态的调整自己的帧速率即保证必要的输出能力同时也可以减少功率消耗。
在本发明的各个实施例中，预定交通标识库包括预定的重要交通标识，例如限速信息，分道信息，红绿灯等等交通信息时，内置或外设于摄像头的数据处理模块设置有基于本车的摄像头的交通标识检测算法，用于基于采集的图像检测不同的交通标识。进一步地，不同的交通标识具有不同的检测算法。当在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发内置或外设于摄像头的数据处理模块执行对应的基于本车的摄像头的交通标识检测算法。地图数据例如是云端或本地获取的，由此，可以地图数据的交通标识作为触发内置或外设于摄像头的数据处理模块执行对应的基于本车的摄像头的交通标识检测算法，从而避免地图数据的交通标识的缺失及车辆定位的偏移。
在本发明的各个实施例中，第一距离阈值例如可以是50米、100米等，本发明并非以此为限制。当若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行，由此以降低，内置或外设于摄像头的数据处理模块的能耗。在本发明的各个实施例中，第一速度阈值例如可以是5公里每小时、10公里每小时、15公里每小时，本发明并非以此为限制。
在本发明的各个实施例中，步骤S142可以获取本车行驶方向上的前侧车辆的车辆速度、本车旁侧车辆的车辆速度或者本车行驶方向上的前侧车辆的车辆速度、本车旁侧车辆的车辆速度。当步骤S142获取多个车辆的车辆速度时，步骤S143所指的车辆速度可以是各车辆速度的平均值。
在本发明的各个实施例中，由于车辆在行驶过程中，车辆的位置及周围车辆的速度在不断变化，上述步骤可以循环执行以对摄像头采集图像的帧速率及内置或外设于摄像头的数据处理模块是否执行检测算法进行能耗的实时管理控制。
在本发明的各个实施例中，本车的摄像头可以是多个摄像头，分别设置于车辆的不同位置。例如包括四个摄像头，分别设置于车辆的四个角；又例如包括两个广角设想有，设置于车辆的前侧和后侧，本发明并非以此为限制。
在本发明的一些具体实施例中，参见图2，图2示出了应用本发明具体实施例的自动驾驶摄像头控制方法的流程图。
所述自动驾驶摄像头控制方法包括如下步骤：
步骤S110：获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
步骤S120：判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
步骤S130：若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S140：若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则执行如下步骤：
步骤S141：关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S142：获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
步骤S145：判断所获得的车辆速度是否大于第一速度阈值；
步骤S143：若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
步骤S144：若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率；
步骤S146：判断本车的车辆速度是否为0公里每小时；
步骤S147：若本车的车辆速度为0公里每小时，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第三帧速率，所述第三帧速率小于第二帧速率。
由此，结合本车车速，进一步对对摄像头采集图像的帧速率进行能耗的降低。
在本发明的上述实施例中，所述第一帧速率大于等于所述第二帧速率的两倍，所述第二帧速率大于等于所述第三帧速率的两倍。例如，所述第一帧速率为44赫兹，所述第二帧速率为22赫兹，所述第三帧速率为10赫兹，本发明并非以此为限制。
在本发明的上述实施例的一些具体实现中，所述步骤S141之后还可以包括如下步骤：若本车行驶方向上第二距离阈值之内不存在前侧车辆时，使本车为第一车辆，并使本车的摄像头的采集帧率保持为所述第一帧速率。参见图3，上述步骤S142至步骤S143用于判断车辆当前是否处于堵车状态，从而根据速度来对摄像头采集图像的帧速率进行调整，当本车201前侧第二距离阈值(例如为0.5米、1米、1.5米)之内不存在车辆时，本车201实际上为堵车路段的车头，通过上述步骤将车辆201设定为第一车辆，由此，即使第一车辆201旁侧的车辆204速度小于第一速度阈值时，也不能认为该第一车辆201处于堵车中，因此，使第一车辆201的摄像头的采集帧率保持为所述第一帧速率，不进行采集帧率的降低。
在本发明的上述实施例中，当本车不为第一车辆201时，例如，本车为车辆202、203、205、206时，所述步骤S142中本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度基于本车的摄像头采集的图像及本车的车辆速度计算。具体而言，可以根据本车的摄像头采集图像的帧速率，确定相邻两帧图像的时间间隔，根据相邻两帧图像中本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的大小变化、移动距离等，可以计算获得本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆相对于本车的相对车速，根据本车的车辆速度及相对车速即可计算获得本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度。
在本发明的上述实施例的一些具体实现中，所述第二帧速率使得本车的摄像头不工作，所述步骤S144之后车辆将无法再根据步骤S142中根据本车的摄像头采集的图像及本车的车辆速度计算前侧车辆和/或旁侧车辆的车辆速度，从而进行摄像头的采集帧率调整，在这样的实现中，所述步骤S144之后可以包括如下步骤：接收本车行驶方向上的前侧车辆的指示信息，所述指示信息本车的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率，其中，本车行驶方向上的前侧车辆的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率时，根据该前侧车辆的摄像头采集的本车的图像计算所采集的本车的车辆速度是否大于第一速度阈值，若是，则该前侧车辆发送所述指示信息至本车。在该实施例中，所述第一车辆的车辆速度大于第一速度阈值时，所述第一车辆根据所述第一车辆的摄像头采集的第一车辆的后侧车辆的图像计算所采集的后侧车辆的车辆速度是否大于第一速度阈值；若是，则所述第一车辆发送一指示信息指示所采集的后侧车辆的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率。
结合图3，所述第一车辆201的车辆速度大于第一速度阈值时，所述第一车辆201根据所述第一车辆201的摄像头采集的第一车辆201的后侧车辆202的图像计算所采集的后侧车辆202的车辆速度是否大于第一速度阈值；若是，则所述第一车辆201发送一指示信息指示所采集的后侧车辆202的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率。车辆203的行驶方向上的前侧车辆202的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率时，根据该前侧车辆202的摄像头采集的本车203的图像计算所采集的本车203的车辆速度是否大于第一速度阈值，若是，则该前侧车辆202发送所述指示信息至本车203，由此，实现堵车路段开始畅通时，由第一车辆逐步反向行驶方向发送指示信息，从而实现摄像头的采集帧率的回调。
以上仅仅是示意性地描述本发明的多个实现方式，上述各实现方式可以单独或组合实现，本发明并非以此为限制。
图4示出了根据本发明实施例的自动驾驶摄像头控制装置的模块图。自动驾驶摄像头控制装置300设置在车辆上。自动驾驶摄像头控制装置300包括第一获取模块310、第一判断模块320、触发模块330及功耗模块340。
第一获取模块310用于获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
第一判断模块320用于判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
触发模块330用于若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则功耗模块340执行如下步骤：
关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率。
在本发明的示例性实施方式的自动驾驶摄像头控制装置中，提供了一种基于场景的摄像头低功耗控制逻辑，根据地图信息的输入以及摄像头识别到的交通状态动态的调整自己的帧速率即保证必要的输出能力同时也可以减少功率消耗。
图4仅仅是示意性的示出本发明提供的自动驾驶摄像头控制装置300，在不违背本发明构思的前提下，模块的拆分、合并、增加都在本发明的保护范围之内。本发明提供的自动驾驶摄像头控制装置300可以由软件、硬件、固件、插件及他们之间的任意组合来实现，本发明并非以此为限。
在本发明的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述自动驾驶摄像头控制方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述自动驾驶摄像头控制方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图5示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在租户计算设备上执行、部分地在租户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在租户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到租户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本发明的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述自动驾驶摄像头控制方法的步骤。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图6描述根据本发明的这种实施方式的电子设备500。图6示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元510、至少一个存储单元520、连接不同系统组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述自动驾驶摄像头控制方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1所示的步骤。
所述存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。
所述存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备500也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得租户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器560可以通过总线530与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的上述自动驾驶摄像头控制方法。
相比现有技术，本发明的优势在于：提供了一种基于场景的摄像头低功耗控制逻辑，根据地图信息的输入以及摄像头识别到的交通状态动态的调整自己的帧速率即保证必要的输出能力同时也可以减少功率消耗。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由所附的权利要求指出。
Claims (10)
1.一种自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，包括：
步骤S110：获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
步骤S120：判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
步骤S130：若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S140：若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则执行如下步骤：
步骤S141：关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
步骤S142：获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
步骤S143：若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
步骤S144：若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率。
2.如权利要求1所述的自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，所述步骤S144之后还包括：
判断本车的车辆速度是否为0公里每小时，若本车的车辆速度为0公里每小时，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第三帧速率，所述第三帧速率小于第二帧速率。
3.如权利要求1所述的自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，所述第一帧速率大于等于所述第二帧速率的两倍，所述第二帧速率大于等于所述第三帧速率的两倍。
4.如权利要求1所述的自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，所述步骤S141之后还包括：
若本车行驶方向上第二距离阈值之内不存在前侧车辆时，使本车为第一车辆，并使本车的摄像头的采集帧率保持为所述第一帧速率。
5.如权利要求4所述的自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，所述步骤S142中本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度基于本车的摄像头采集的图像及本车的车辆速度计算。
6.如权利要求5所述的自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，所述第二帧速率使得本车的摄像头不工作，所述步骤S144之后还包括：
接收本车行驶方向上的前侧车辆的指示信息，所述指示信息本车的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率，其中，本车行驶方向上的前侧车辆的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率时，根据该前侧车辆的摄像头采集的本车的图像计算所采集的本车的车辆速度是否大于第一速度阈值，若是，则该前侧车辆发送所述指示信息至本车。
7.如权利要求6所述的自动驾驶摄像头控制方法，其特征在于，所述第一车辆的车辆速度大于第一速度阈值时，所述第一车辆根据所述第一车辆的摄像头采集的第一车辆的后侧车辆的图像计算所采集的后侧车辆的车辆速度是否大于第一速度阈值；
若是，则所述第一车辆发送一指示信息指示所采集的后侧车辆的摄像头的采集帧率设置为所述第一帧速率。
8.一种自动驾驶摄像头控制装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取地图数据、本车当前位置及本车行驶方向；
第一判断模块，用于判断在本车行驶方向上第一距离阈值内是否存在预定交通标识库内的交通标识；
触发模块，用于若在本车行驶方向上第一距离阈值内存在预定交通标识库内的交通标识时，则触发基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
功耗模块，若在本车行驶方向上第一距离阈值内不存在预定交通标识库内的交通标识时，则执行如下步骤：
关闭基于本车的摄像头的交通标识检测算法的执行；
获取本车行驶方向上的前侧车辆和/或本车旁侧车辆的车辆速度；
若所获得的车辆速度大于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第一帧速率；
若所获得的车辆速度及本车的车辆速度小于等于第一速度阈值，则使本车的摄像头的采集帧率设定为第二帧速率，所述第二帧速率小于所述第一帧速率。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至8任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910777437.9A CN110493521B (zh) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910777437.9A CN110493521B (zh) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110493521A true CN110493521A (zh) | 2019-11-22 |
| CN110493521B CN110493521B (zh) | 2021-06-15 |
Family
ID=68552790
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910777437.9A Active CN110493521B (zh) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110493521B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112987707A (zh) * | 2019-11-29 | 2021-06-18 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种车辆的自动驾驶控制方法及装置 |
| CN113135193A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-20 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 输出预警信息的方法、设备、存储介质及程序产品 |
| CN113870561A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-31 | 珠海研果科技有限公司 | 一种分布式车辆超速检测系统及方法 |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102320273A (zh) * | 2011-07-05 | 2012-01-18 | 惠州市德赛西威汽车电子有限公司 | 机动车数字图像变频记录系统与方法 |
| CN103424148A (zh) * | 2013-08-29 | 2013-12-04 | 长城汽车股份有限公司 | 车辆及用于车辆的电子扇的在线监测系统 |
| CN104221066A (zh) * | 2012-03-30 | 2014-12-17 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
| CN105246747A (zh) * | 2013-04-26 | 2016-01-13 | 马自达汽车株式会社 | 车辆的控制装置及控制方法 |
| CN106004438A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-10-12 | 广汽菲亚特克莱斯勒汽车有限公司 | 车载智能交通灯联动方法及系统 |
| CN106585638A (zh) * | 2015-10-16 | 2017-04-26 | 中国移动通信集团公司 | 车辆安全预警控制方法、装置、平台及系统 |
| US20170132521A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | Leauto Intelligent Technology (Beijing) Co. Ltd. | Driving behavior evaluating method and device |
| US20170174227A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Igor Tatourian | Dynamic sensor range in advanced driver assistance systems |
| CN107272687A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-10-20 | 深圳市海梁科技有限公司 | 一种自动驾驶公交车辆的驾驶行为决策系统 |
| CN107776573A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 车辆推进系统和方法 |
| CN108569296A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-09-25 | 蔚来汽车有限公司 | 自适应匹配辅助驾驶系统的方法及其实现模块 |
| CN207916880U (zh) * | 2018-06-13 | 2018-09-28 | 北京华开领航科技有限责任公司 | 一种列车车速检测设备、列车图像采集系统 |
| CN108932762A (zh) * | 2017-05-26 | 2018-12-04 | 长城汽车股份有限公司 | 行车记录装置 |
| CN109353345A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备、介质和车辆 |
| CN109492507A (zh) * | 2017-09-12 | 2019-03-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 红绿灯状态的识别方法及装置、计算机设备及可读介质 |
| CN109606358A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 禾多科技（北京）有限公司 | 应用于智能驾驶汽车的图像采集装置及其采集方法 |
| CN109857002A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-06-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-08-22 CN CN201910777437.9A patent/CN110493521B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102320273A (zh) * | 2011-07-05 | 2012-01-18 | 惠州市德赛西威汽车电子有限公司 | 机动车数字图像变频记录系统与方法 |
| CN104221066A (zh) * | 2012-03-30 | 2014-12-17 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
| CN105246747A (zh) * | 2013-04-26 | 2016-01-13 | 马自达汽车株式会社 | 车辆的控制装置及控制方法 |
| CN103424148A (zh) * | 2013-08-29 | 2013-12-04 | 长城汽车股份有限公司 | 车辆及用于车辆的电子扇的在线监测系统 |
| CN106585638A (zh) * | 2015-10-16 | 2017-04-26 | 中国移动通信集团公司 | 车辆安全预警控制方法、装置、平台及系统 |
| US20170132521A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | Leauto Intelligent Technology (Beijing) Co. Ltd. | Driving behavior evaluating method and device |
| US20170174227A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Igor Tatourian | Dynamic sensor range in advanced driver assistance systems |
| CN106004438A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-10-12 | 广汽菲亚特克莱斯勒汽车有限公司 | 车载智能交通灯联动方法及系统 |
| CN107776573A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 车辆推进系统和方法 |
| CN108932762A (zh) * | 2017-05-26 | 2018-12-04 | 长城汽车股份有限公司 | 行车记录装置 |
| CN107272687A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-10-20 | 深圳市海梁科技有限公司 | 一种自动驾驶公交车辆的驾驶行为决策系统 |
| CN109492507A (zh) * | 2017-09-12 | 2019-03-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 红绿灯状态的识别方法及装置、计算机设备及可读介质 |
| CN108569296A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-09-25 | 蔚来汽车有限公司 | 自适应匹配辅助驾驶系统的方法及其实现模块 |
| CN207916880U (zh) * | 2018-06-13 | 2018-09-28 | 北京华开领航科技有限责任公司 | 一种列车车速检测设备、列车图像采集系统 |
| CN109353345A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备、介质和车辆 |
| CN109606358A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-12 | 禾多科技（北京）有限公司 | 应用于智能驾驶汽车的图像采集装置及其采集方法 |
| CN109857002A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-06-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112987707A (zh) * | 2019-11-29 | 2021-06-18 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种车辆的自动驾驶控制方法及装置 |
| CN113135193A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-20 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 输出预警信息的方法、设备、存储介质及程序产品 |
| CN113135193B (zh) * | 2021-04-16 | 2024-02-13 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 输出预警信息的方法、设备、存储介质及程序产品 |
| CN113870561A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-31 | 珠海研果科技有限公司 | 一种分布式车辆超速检测系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110493521B (zh) | 2021-06-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3523155B1 (en) | Method and system for detecting vehicle collisions | |
| CN110795523B (zh) | 车辆定位方法、装置以及智能车辆 | |
| CN109213155B (zh) | 用于多机器人相互避让的调度方法、装置及服务器 | |
| CN110493521A (zh) | 自动驾驶摄像头控制方法、装置、电子设备、存储介质 | |
| KR20190115040A (ko) | 운전 거동 결정 방법, 디바이스, 장비 및 저장 매체 | |
| CN108089571A (zh) | 用于预测无人驾驶车辆的车辆交通行为以做出驾驶决策的方法和系统 | |
| CN107943016A (zh) | 用于自主车辆的群体驾驶风格学习框架 | |
| BR112019011455A2 (pt) | processamento de imagem com restrições de largura de banda para veículos autônomos | |
| CN109064763A (zh) | 自动驾驶车辆的测试方法、装置、测试设备和存储介质 | |
| CN109353345B (zh) | 车辆控制方法、装置、设备、介质和车辆 | |
| US11242050B2 (en) | Reinforcement learning with scene decomposition for navigating complex environments | |
| CN110910673B (zh) | 一种提醒行人碰撞车辆的方法及系统、摄像头、移动终端 | |
| CN113330395B (zh) | 一种多屏交互的方法、装置、终端设备和车辆 | |
| CN108891413A (zh) | 车载防疲劳驾驶系统、方法、设备及存储介质 | |
| CN107839598B (zh) | 车内生命检测警告系统、方法、设备及存储介质 | |
| Jayaweera et al. | Autonomous driving without a burden: View from outside with elevated LiDAR | |
| US20210253046A1 (en) | Supercapacitor power buffer for vehicle power system | |
| CN109878512A (zh) | 自动驾驶控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN108819881A (zh) | 一种智能驾驶控制系统 | |
| CN109637148A (zh) | 车载鸣笛监控系统、方法、存储介质及设备 | |
| WO2023108364A1 (zh) | 驾驶员状态检测方法、装置及存储介质 | |
| CN110371025A (zh) | 超车工况的前置碰撞检测的方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN104401256B (zh) | 控制车辆预警的方法及装置 | |
| CN110435653A (zh) | 自车驶离提醒控制方法、装置、电子设备、存储介质 | |
| CN109649168A (zh) | 一种延迟加速方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PP01 | Preservation of patent right |
Effective date of registration: 20230131 Granted publication date: 20210615 |
|
| PP01 | Preservation of patent right | ||
| PD01 | Discharge of preservation of patent |
Date of cancellation: 20240108 Granted publication date: 20210615 |
|
| PD01 | Discharge of preservation of patent | ||
| PP01 | Preservation of patent right |
Effective date of registration: 20240227 Granted publication date: 20210615 |
|
| PP01 | Preservation of patent right |