[发明专利]行车记录仪的信息处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种行车记录仪的信息处理方法和装置。其中，该方法包括：获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体；确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。本发明解决了相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题。

技术领域

本发明涉及行车记录仪领域，具体而言，涉及一种行车记录仪的信息处理方法和装置。

背景技术

行车记录仪是记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，可为交通事故提供证据，主要用途如下：

①维护司机的合法权益，对横穿公路的行人及骑自行车、摩托车的，万一和他们产生了刮碰，有可能会被敲诈勒索，如果有了行车记录仪，司机可为自己提供有效的证据。

②将监控录像记录回放，事故责任一目了然，交警处理事故快速准确；既可快速撤离现场恢复交通，又可保留事发时的有效证据，营造安全畅通的交通环境。

但传统的行车记录仪需要录制视频，存在以下缺点：

①视频文件巨大，高清视频每分钟高达近百兆，因此对内存卡的写入的速度有着苛刻的要求。若用户采用劣质的低速卡，一定概率造成死机；

②视频录制容量有限，小容量的内存卡不能全天记录；

③因为网络带宽的原因，实时传输受限。

针对相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种行车记录仪的信息处理方法和装置，以至少解决相关技术中的行车记录仪的视频存储方式占用的存储空间较多的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种行车记录仪的信息处理方法，该方法包括：获取行车记录仪采集的图像；通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体；确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息；将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息。

进一步地，通过预设图像识别算法识别图像中存在的所有目标物体包括：对图像执行图像分割处理，其中，图像分割处理用于根据像素值的特征将图像分割为多个区块；对每个区块采用预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个区块是否存在目标物体。

进一步地，对每个区块采用预设图像识别算法进行识别，以分别确定每个区块是否存在目标物体包括：获取至少一个神经网络模型，其中，每个神经网络模型用于识别一种目标物体，每个神经网络模型为通过训练样本集所训练出的神经网络模型；将图像分别输入每个神经网络模型以得到图像中是否存在对应的目标物体的判断结果。

进一步地，确定图像中存在的所有目标物体分别对应的特征信息包括：分别确定图像中存在的每个目标物体的当前位置；获取每个目标物体的历史位置，其中，历史位置为对应的目标物体根据历史图像确定的位置；根据每个目标物体的历史位置和当前位置确定对应的目标物体的运动轨迹；根据每个目标物体的运动轨迹预测对应的目标物体在下一帧图像中的位置，其中，对每个目标物体预测的在下一帧图像中的位置用于作为识别对应的目标物体的依据。

进一步地，在将图像中所有目标物体分别对应的特征信息转换为文本格式的信息之后，该方法还包括以下至少之一：存储文本格式的信息；将文本格式的信息上传至远程服务器；通过社交平台分享文本格式的信息。