CN111062241A - 基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法与系统 - Google Patents

基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法及系统，包括以下步骤：采集自然驾驶原始视频流数据，解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据；分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。本发明与传统获取自然驾驶测试场景的方法相比，获取测试场景效率和测试场景归类的准确度都得到了很大的提升，大大提升了自动驾驶场景库系统构建的效率。

Description

基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法与系统
技术领域
本发明涉及视频数据处理领域，具体涉及基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法与系统。
背景技术
随着世界范围内自动驾驶技术的高速发展，人们对自动的驾驶的关注度越来越高，而自动驾驶的安全性和可靠性一直该领域的核心问题，所以需要大量的真实的行车场景去进行演示、仿真、推算，从而提升自动驾驶系统在各类场景下的处理能力。
由于之前获取自动驾驶场景是直接从数据存储装置导出大量的原始数据，这些数据量过大，如果想要获取从这些原始数据中获取特定的测试场景，需要人工先进行甄别，在借助其它录屏工具，对数据进行二次处理后，才能达到满足的条件。这样的处理方式，不仅效率慢，模式不灵活，准确率也不是很高，另外在数据量过大之后，会给人产生很大的困境，局限了自动驾驶场景的获取和自动驾驶场景库系统的构建。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法与系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法，包括以下步骤：
采集自然驾驶原始视频流数据，解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据；
分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；
根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。
基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的系统，包括数据采集与解析模块、分析模块、提取与分类存储模块；
所述数据采集与解析模块，用于采集自然驾驶原始视频流数据，解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据；
所述分析模块，用于分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；
所述提取与分类存储模块，用于根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景方法的步骤。
一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景方法的步骤。
本发明的有益效果是：本发明提供的方法及系统不再需要人工的去获取特定的测试场景，并能给测试场景进行归类，用于自动驾驶中测试场景库的系统构建。将自然驾驶的原始数据进行自动化切片，并给这些测试场景自动贴上标签，然后根据这些标签去进行测试场景自动归类。与原先的人为的获取自然驾驶测试场景发方法相比，获取测试场景效率和测试场景归类的准确度都得到了很大的提升，大大提升了自动驾驶场景库系统构建的效率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据，还包括：
将所述原始视频流数据的属性字段数据导出并保存为CSV格式的文本数据。
进一步，所述分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则，包括：
从所述文本数据中提炼出描述各类测试场景的属性字段，将所述属性字段进行分类后形成属性因子表格，将所述属性因子表格内的各类所述属性字段进行组合，以形成各类测试场景的规则。
进一步，所述将所述属性因子表格内的各类所述属性字段进行组合，以形成各类测试场景的规则，包括：
将所述属性因子表格内的每类所述属性字段提取后进行组合，组合后的所述属性字段形成测试场景的规则，每一种所述规则对应描述一类所述测试场景。
进一步，所述根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储，包括：
快速读取导出的所述文本数据中的属性字段，从所述文本数据中找出符合所述规则的测试场景的时间段，根据所述时间段对所述原始视频流数据进行切片，得到最终的特定测试场景视频段，并根据所述规则的属性字段内容打上分类标签，归类保存。
进一步，所述从所述文本数据中找出符合所述规则的测试场景的时间段，还包括：
建立表格，确定符合所述规则的所述测试场景在所述文本数据中的开始时间和结束时间、以及对应的原始视频流数据名称，将所述开始时间、所述结束时间、所述原始视频流数据名称写入表格，算出自然驾驶原始视频流数据的时间段。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明的属性因子表格示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1，采用视频采集工具预先采集自然驾驶原始视频流数据，使用解析工具解析出所述原始视频流数据的属性字段数据，导出并保存为CSV格式的文本数据。
步骤2，分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；具体的，从所述文本数据中提炼出描述各类测试场景的属性字段，将提炼出的所述属性字段进行分类后形成属性因子表格。例如：场景中只有一辆卡车并在自车的左边车道加速行驶。可以提炼目标车的数量，目标车的类型，目标车所在的相对位置，目标车的行驶行为。如图2所示为一个属性因子表格的举例，根据描述测试场景的字段的属性将提取出的属性字段分类为道路的线型、车的速度范围、车的运动行为、车的数量、车的类型、车的相对位置几个大类，每个大类下再次细分为小类，例如：其中道路的线型又分为直道、弯道、匝道，车的速度范围又分为静止、0～20km/h、20～40km/h等，车的运动行为又分为加速、减速、匀速，车的数量又分为1、2、3等，车的类型又分为卡车、小车、行人等，车的相对位置又分为左车道、左并线、右并线等。将提炼出的属性字段进行对应归类到每个类别下。
当需要某一种测试场景时，将所述属性因子表格内的每类所述属性字段提取后进行组合，组合这些属性字段形成算法公式，组合后的所述属性字段形成测试场景的规则，每一种所述规则对应描述一类所述测试场景。
步骤3，根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。具体的，根据所述公式快速读取导出的所述文本数据中的属性字段，从所述文本数据中找出并筛选符合所述规则的测试场景的时间段，根据所述时间段对所述原始视频流数据进行切片，得到最终的特定测试场景视频段，并根据所述规则的属性字段内容打上分类标签，上传至服务器，归类保存。
进一步，步骤3中，所述从所述文本数据中找出符合所述规则的测试场景的时间段，还包括：
建立excel表格，确定符合所述规则的所述测试场景在所述文本数据中的开始时间和结束时间、以及对应的原始视频流数据名称，将所述开始时间、所述结束时间、所述原始视频流数据名称写入excel表格中做好标记，并对文本数据片段的开始时间和结束时间进行校准，算出自然驾驶原始视频流数据的时间段。
基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的系统，包括数据采集与解析模块、分析模块、提取与分类存储模块；
所述数据采集与解析模块，用于采集自然驾驶原始视频流数据，解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据；
所述分析模块，用于分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；
所述提取与分类存储模块，用于根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景方法的步骤。
一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景方法的步骤。
需要说明的是，上述的存储器、存储介质中的计算机软件程序指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明提出的是一种从多角度层次结合并获取测试场景的方法，先把原始的动态采集数据按照设定的规则解析为文本数据；再根据驾驶的行车行为，提炼多种属性因子，并把这些属性因子组合成特定规则；其后利用这些规则，结合文本数据，从原始的动态采集数据中自动的获取相应场景，并做分类。本发明提供的方法及系统不再需要人工的去获取特定的测试场景，并能给测试场景进行归类，用于自动驾驶中测试场景库的系统构建。将自然驾驶的原始数据进行自动化切片，并给这些测试场景自动贴上标签，然后根据这些标签去进行测试场景自动归类。与原先的人为的获取自然驾驶测试场景发方法相比，获取测试场景效率和测试场景归类的准确度都得到了很大的提升，大大提升了自动驾驶场景库系统构建的效率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集自然驾驶原始视频流数据，解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据；
分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；
根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据，还包括：
将所述原始视频流数据的属性字段数据导出并保存为CSV格式的文本数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则，包括：
从所述文本数据中提炼出描述各类测试场景的属性字段，将所述属性字段进行分类后形成属性因子表格，将所述属性因子表格内的各类所述属性字段进行组合，以形成各类测试场景的规则。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述属性因子表格内的各类所述属性字段进行组合，以形成各类测试场景的规则，包括：
将所述属性因子表格内的每类所述属性字段提取后进行组合，组合后的所述属性字段形成测试场景的规则，每一种所述规则对应描述一类所述测试场景。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储，包括：
读取导出的所述文本数据中的属性字段，从所述文本数据中找出符合所述规则的测试场景的时间段，根据所述时间段对所述原始视频流数据进行切片，得到最终的特定测试场景视频段，并根据所述规则的属性字段内容打上分类标签，归类保存。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述文本数据中找出符合所述规则的测试场景的时间段，还包括：
建立表格，确定符合所述规则的所述测试场景在所述文本数据中的开始时间和结束时间、以及对应的原始视频流数据名称，将所述开始时间、所述结束时间、所述原始视频流数据名称写入表格，算出自然驾驶原始视频流数据的时间段。
7.一种基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景的系统，其特征在于，包括数据采集与解析模块、分析模块、提取与分类存储模块；
所述数据采集与解析模块，用于采集自然驾驶原始视频流数据，解析出所述原始视频流数据的属性字段数据并导出为文本数据；
所述分析模块，用于分析所述文本数据，提炼出描述测试场景的属性字段，组合所述属性字段以形成规则；
所述提取与分类存储模块，用于根据所述规则，将所述原始视频流数据切片、分割成符合所述规则的测试场景，对获取的所述测试场景进行标签绑定并分类存储。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于自然驾驶原始数据自动获取测试场景方法的步骤。
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