CN112200049B - 对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112200049B CN112200049B CN202011061565.2A CN202011061565A CN112200049B CN 112200049 B CN112200049 B CN 112200049B CN 202011061565 A CN202011061565 A CN 202011061565A CN 112200049 B CN112200049 B CN 112200049B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- vibration signal
- road surface
- similarity
- vehicle
- 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.)
- Active
Links
- 238000012876 topography Methods 0.000 title claims abstract description 82
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 239000000725 suspension Substances 0.000 claims abstract description 65
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 22
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 21
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 8
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000013481 data capture Methods 0.000 claims description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
Images
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
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Vehicle Body Suspensions (AREA)
Abstract
本发明公开了一种对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；以预设的数据截取宽度的滑动窗口对振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；将多段振动信号截取数据与为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；判断相似度值是否大于预设的相似度阈值；若是，将路面图像序列中与相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像。本发明基于悬架振动信号能够自动标注出为目标地形的路面图像。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，可以通过图像识别的算法来对路面地形识别，具体是：车辆在路面行驶的过程中，车辆摄像头拍摄路面图像，将路面图像输入到路面地形识别模型中进行地形识别。其中，路面地形识别模型需要预先训练好，路面地形识别模型的好坏决定了对路面图像的地形识别结果的准确与否。而路面地形识别模型是需要预先根据多张为目标地形的路面图像来进行识别训练的。
目前，路面图像的获取方式为：车辆行驶在试验道路工况下，车辆摄像头对路面进行实时拍摄，得到路面视频，试验员人工对路面视频中的路面图像进行目标地形的识别，并在识别到目标地形时记录好对应的路面图像的时间戳，从而能够根据时间戳自动找到对应的为目标地形的路面图像。但是，这种路面地形的数据标准方式，效率低下，且由于试验员存在反应时间，数据标注的时间精度不足，从而导致数据标注的结果不够准确。
发明内容
本发明实施例提供一种对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质，通过基于悬架振动信号能够自动标注出为目标地形的路面图像，提高数据标注的效率及准确度。
本发明一实施例提供一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法，其包括：
获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形；
以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；
将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；
判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值；
若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像。
作为上述方案的改进，在所述获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据之后，在所述获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据之前，所述方法还包括：
对所述振动信号时序数据进行归一化处理。
作为上述方案的改进，车辆多次重复行驶于试验道路工况下，且振动信号时序数据的数量为多个，则所述以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据，包括：
获取多个不同所述振动信号时序数据中的为中位数的振动信号时序数据；
以预设的数据截取宽度的滑动窗口对为中位数的所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据。
作为上述方案的改进，所述滑动窗口的数据截取宽度与车辆的车速对应，车辆车速越快，数据截取宽度越小；所述滑动窗口的滑动步长与所述悬架传感器的采样频率一致。
作为上述方案的改进，所述将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值，包括：
基于DTW算法，计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
本发明另一实施例对应提供了一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置，其包括：
获取模块，用于获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形；
数据截取模块，用于以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；
相似度计算模块，用于将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；
判断模块，用于判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值；
数据标注模块，用于若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像。
作为上述方案的改进，所述装置还包括：
归一化模块，用于对所述振动信号时序数据进行归一化处理。
作为上述方案的改进，所述相似度计算模块具体用于：
基于DTW算法，计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
本发明另一实施例提供了一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法。
本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法。
相比于现有技术，上述实施例中的一个实施例具有如下优点：
通过获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值；若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像。由此可见，本发明实施例通过对车辆悬架的振动信号的分析，能够自动标注出为目标路面地形的路面图像，提高了数据标注的效率及准确度。当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置的结构示意图；
图3是本发明一实施例提供的一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明一实施例提供的一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法的流程示意图。所述方法由基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的设备执行，所述设备可以是个人电脑、服务器等计算机设备。所述方法包括：
S10，获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形。
其中，车辆行驶于试验道路工况下时，悬架传感器会实时采集车辆悬架的振动并生成振动信号，而根据采集到的振动信号按照采集时间的先后顺序可以生成振动信号时序数据。其中，试验道路工况的路面地形可以有多种，例如坑洼路面地形、路障路面地形、石头路段路面地形等。且所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形。
S11，以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据。
S12，将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；
S13，判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值。
其中，通过设置合适的相似度阈值，可以将非目标地形的振动信号截取数据过滤掉，而只保留与目标地形对应的振动信号截取数据。
S14，若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像。
本发明实施例通过对车辆悬架的振动信号的分析，能够自动标注出为目标路面地形的路面图像，提高了数据标注的效率及准确度。
其中，在对目标路面地形图像进行标注后，用户可以对这些目标路面地形图像进行核实，以确认该目标路面地形图像所拍摄到的路面是否是目标路面地形。将经过用户确认结果为是的目标路面地形图像所对应的振动信号截取数据作为振动信号数据样本，以用于所述路面地形识别模型的训练。
在上述发明实施例中，进一步地，在所述获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据之后，在所述获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据之前，所述方法还包括：
对所述振动信号时序数据进行归一化处理。
其中，通过对所述振动信号时序数据进行归一化处理，这样能够更有利于后续的数据分析，从而使得数据分析更加准确。
具体的，归一化处理的方式为
其中，X为当前待分析的振动信号数据，Xmin为振动信号时序数据中的最小值，Xmax为振动信号时序数据中的最大值。
在本发明实施例中，示例性地，车辆多次重复行驶于试验道路工况下，且振动信号时序数据的数量为多个，则所述以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据，包括：
获取多个不同所述振动信号时序数据中的为中位数的振动信号时序数据；
以预设的数据截取宽度的滑动窗口对为中位数的所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据。
在本发明实施例中，通过多次重复试验而得到多个振动信号时序数据，并采用为中位数的振动信号时序数据来进行分析，这样可以使得数据的分析更加准确。
在上述实施例中，具体地，所述滑动窗口的数据截取宽度与车辆的车速对应，车辆车速越快，数据截取宽度越小；所述滑动窗口的滑动步长与所述悬架传感器的采样频率一致。
其中，车速越快，那么可以将数据截取宽度设置的小一点，这样可以避免采样到的振动信号包含太多的路面地形情况，理想地可以只包含一种路面地形情况。当车速越慢，那么可以将数据截取宽度设置的大一点，这样可以对路面地形进行比较全面的振动信号的采样。
此外，作为示例的，悬架传感器的采样频率为10ms采样一次，那么滑动窗口每次的滑动步长为10ms。
在上述实施例中，具体地，所述将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值，包括：
基于DTW算法，计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
其中，DTW算法的相似度计算公式为：
参见图2，是本发明一实施例提供的一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置的结构示意图，所述装置包括：
获取模块10，用于获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形；
数据截取模块11，用于以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；
相似度计算模块12，用于将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；
判断模块13，用于判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值；
数据标注模块14，用于若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像。
本发明实施例通过对车辆悬架的振动信号的分析，能够自动标注出为目标路面地形的路面图像，提高了数据标注的效率及准确度。
作为上述方案的改进，所述装置还包括：
归一化模块，用于对所述振动信号时序数据进行归一化处理。
作为上述方案的改进，所述相似度计算模块具体用于：
基于DTW算法，计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
作为上述方案的改进，车辆多次重复行驶于试验道路工况下，且振动信号时序数据的数量为多个，则所述数据截取模块具体用于：
获取多个不同所述振动信号时序数据中的为中位数的振动信号时序数据；
以预设的数据截取宽度的滑动窗口对为中位数的所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据。
作为上述方案的改进，所述滑动窗口的数据截取宽度与车辆的车速对应，车辆车速越快，数据截取宽度越小；所述滑动窗口的滑动步长与所述悬架传感器的采样频率一致。
参见图3，是本发明一实施例提供的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的设备的示意图。该实施例的对路面地形进行数据标注的设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法实施例中的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述对路面地形进行数据标注的设备中的执行过程。
所述对路面地形进行数据标注的设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述对路面地形进行数据标注的设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是对路面地形进行数据标注的设备的示例，并不构成对对路面地形进行数据标注的设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述对路面地形进行数据标注的设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述对路面地形进行数据标注的设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个对路面地形进行数据标注的设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述对路面地形进行数据标注的设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述对路面地形进行数据标注的设备集成的模块/单元如果以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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法，其特征在于，包括：
获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下实时采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形；
以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；
将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；
判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值；
若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像；
所述将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值，包括：
计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
2.如权利要求1所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法，其特征在于，在所述获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据之后，在所述获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据之前，所述方法还包括：
对所述振动信号时序数据进行归一化处理。
3.如权利要求1所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法，其特征在于，车辆多次重复行驶于试验道路工况下，且振动信号时序数据的数量为多个，则所述以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据，包括：
获取多个不同所述振动信号时序数据中的为中位数的振动信号时序数据；
以预设的数据截取宽度的滑动窗口对为中位数的所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据。
4.如权利要求1所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法，其特征在于，所述滑动窗口的数据截取宽度与车辆的车速对应，车辆车速越快，数据截取宽度越小；所述滑动窗口的滑动步长与所述悬架传感器的采样频率一致。
5.如权利要求1所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法，其特征在于，所述将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值，包括：
基于DTW算法，计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
6.一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取由车辆摄像头在车辆行驶于试验道路工况下采集到的路面图像序列，获取由悬架传感器在车辆行驶于试验道路工况下采集到的车辆悬架的振动信号时序数据；所述试验道路工况的路面地形包括有目标路面地形；
数据截取模块，用于以预设的数据截取宽度的滑动窗口对所述振动信号时序数据进行数据的滑动截取，得到多段振动信号截取数据；
相似度计算模块，用于将多段所述振动信号截取数据与目标路面地形所对应的且为预设的振动信号数据模板进行相似度计算，得到对应的相似度值；
判断模块，用于判断所述相似度值是否大于预设的相似度阈值；
数据标注模块，用于若是，将所述路面图像序列中与所述相似度值对应的振动信号截取数据处于相同时间戳的图像标记为目标路面地形图像；
所述相似度计算模块具体用于：
计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
7.如权利要求6所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置，其特征在于，所述装置还包括：
归一化模块，用于对所述振动信号时序数据进行归一化处理。
8.如权利要求6所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的装置，其特征在于，所述相似度计算模块具体用于：
基于DTW算法，计算每段所述振动信号截取数据所形成的曲线段与目标路面地形所对应的且为振动信号数据的曲线模板的相似度，得到对应的相似度值。
9.一种基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的基于车辆悬架振动信号对路面地形进行数据标注的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011061565.2A CN112200049B (zh) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | 对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011061565.2A CN112200049B (zh) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | 对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112200049A CN112200049A (zh) | 2021-01-08 |
| CN112200049B true CN112200049B (zh) | 2023-03-31 |
Family
ID=74013579
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011061565.2A Active CN112200049B (zh) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | 对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112200049B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114676774B (zh) * | 2022-03-25 | 2025-01-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106503653A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-03-15 | 深圳地平线机器人科技有限公司 | 区域标注方法、装置和电子设备 |
| CN106650705A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-05-10 | 深圳地平线机器人科技有限公司 | 区域标注方法、装置和电子设备 |
| CN107521500A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-29 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 信息获取方法和装置 |
| CN108512888A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-09-07 | 达闼科技（北京）有限公司 | 一种信息标注方法、云端服务器、系统、电子设备及计算机程序产品 |
| CN109766793A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-17 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 数据处理方法和装置 |
| CN109949439A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-28 | 星觅(上海)科技有限公司 | 行车实景信息标注方法、装置、电子设备和介质 |
| CN110377024A (zh) * | 2018-04-13 | 2019-10-25 | 百度（美国）有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的自动数据标注 |
| CN111348047A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-06-30 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 一种道路路面状况分析方法、装置和存储介质 |
-
2020
- 2020-09-30 CN CN202011061565.2A patent/CN112200049B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106503653A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-03-15 | 深圳地平线机器人科技有限公司 | 区域标注方法、装置和电子设备 |
| CN106650705A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-05-10 | 深圳地平线机器人科技有限公司 | 区域标注方法、装置和电子设备 |
| CN107521500A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-29 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 信息获取方法和装置 |
| CN108512888A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-09-07 | 达闼科技（北京）有限公司 | 一种信息标注方法、云端服务器、系统、电子设备及计算机程序产品 |
| CN110377024A (zh) * | 2018-04-13 | 2019-10-25 | 百度（美国）有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的自动数据标注 |
| CN109766793A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-17 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 数据处理方法和装置 |
| CN109949439A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-28 | 星觅(上海)科技有限公司 | 行车实景信息标注方法、装置、电子设备和介质 |
| CN111348047A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-06-30 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 一种道路路面状况分析方法、装置和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112200049A (zh) | 2021-01-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3564854B1 (en) | Facial expression recognition method, apparatus, electronic device, and storage medium | |
| CN110147722B (zh) | 一种视频处理方法、视频处理装置及终端设备 | |
| CN109657564B (zh) | 一种人员在岗检测方法、装置、存储介质及终端设备 | |
| CN111898594B (zh) | 基于悬架振动信号的路面地形识别方法、装置及存储介质 | |
| CN107945198B (zh) | 用于标注点云数据的方法和装置 | |
| CN109710780B (zh) | 一种归档方法及装置 | |
| CN111312256A (zh) | 语音身份识别的方法、装置及计算机设备 | |
| CN112949437B (zh) | 一种手势识别方法、手势识别装置及智能设备 | |
| US20240005468A1 (en) | Image distortion evaluation method and apparatus, and computer device | |
| CN110610127A (zh) | 人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN110443224A (zh) | 翻页检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110599520B (zh) | 一种旷场实验数据分析方法、系统及终端设备 | |
| CN110414375B (zh) | 低空目标的识别方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN111179265A (zh) | 基于图像的指纹质量评估方法、装置及电子设备 | |
| CN112200049B (zh) | 对路面地形进行数据标注的方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111210402A (zh) | 人脸图像质量评分方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN116824135A (zh) | 基于机器视觉的大气自然环境试验工业产品识别分割方法 | |
| CN110490065B (zh) | 人脸识别方法及装置、存储介质、计算机设备 | |
| CN115985331B (zh) | 一种用于野外观测的音频自动分析方法 | |
| CN112418089A (zh) | 一种手势识别方法、装置及终端 | |
| CN115690747B (zh) | 车辆盲区检测模型测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116091481A (zh) | 一种小穗计数方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN112215118B (zh) | 车辆传感器数据特征自动提取方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN115770055A (zh) | 基于脑电信号的k复合波检测方法、装置及系统 | |
| CN113676654B (zh) | 一种图像截取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
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 |