[发明专利]车端图像处理方法、装置、车辆、存储介质及芯片

说明书

本公开涉及一种车端图像处理方法、装置、车辆、存储介质及芯片，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：通过车载相机获取基准帧图像与待处理图像；确定该基准帧图像与该待处理图像之间的差异度；响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为关键帧图像回传至数据存储中心，所述关键帧图像用于对图像识别模型进行训练；其中，该基准帧图像为所述车载相机获取到的首帧图像，或确定顺序位于该待处理图像之前的关键帧图像。采用本公开提出的车端图像处理方法，可以输出数量较少的关键帧图像，从而减少人工重新标注关键帧图像的人工处理量。

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车端图像处理方法、装置、车辆、存储介质及芯片。

背景技术

目前，在车辆自动导航的过程中，会采用图像识别模型，来识别车辆周围环境信息中的人、动物、建筑物等等物体的信息，进而来为车辆规划自动避障的驾驶路径。

相关技术中，是将多帧图像输入至图像识别模型中，图像识别模型从多帧图像中识别出关键帧图像以及关键帧图像的定位框与类别，工作人员再对关键帧图像的定位框以及类别进行重新标注，最后将重新标注后的关键帧图像输入至图像识别模型中，对图像识别模型进行重新训练。

然而，图像识别模型所识别出的关键帧图像的数量庞大，导致工作人员所需要标注的关键帧图像的数量较多，人工标注数量较多的关键帧图像费时费力。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种车端图像处理方法、装置、车辆、存储介质及芯片。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种车端图像处理方法，包括：

通过车载相机获取基准帧图像与待处理图像；

确定所述基准帧图像与所述待处理图像之间的差异度；

响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为关键帧图像回传至数据存储中心，所述关键帧图像用于对图像识别模型进行训练；

其中，所述基准帧图像为所述车载相机获取到的首帧图像，或确定顺序位于所述待处理图像之前的关键帧图像。

可选地，所述响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为关键帧图像，包括：

确定所述基准帧图像中的物体数量与所述待处理图像的物体数量的差值；

在所述差值大于预设差值的情况下，确定所述差异度大于所述预设差异度；

响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为所述关键帧图像。

可选地，所述响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为关键帧图像，包括：

确定所述基准帧图像中物体的第一类别与所述待处理图像中物体的第二类别；

在所述第一类别与所述第二类别不同的情况下，确定所述差异度大于所述预设差异度；

响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为所述关键帧图像。

可选地，所述响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为关键帧图像，包括：

确定所述基准帧图像中物体的第一定位框与所述待处理图像中物体的第二定位框；

在所述第一定位框与所述第二定位框之间的相似度小于预设相似度的情况下，确定所述差异度大于所述预设差异度；

响应于所述差异度大于预设差异度的状态，将所述待处理图像作为关键帧图像。

可选地，在确定所述基准帧图像与所述待处理图像之间的差异度之前，所述方法还包括：