[发明专利]数据处理方法

说明书

本发明提供了一种数据处理方法，包括：控制单元获取采集装置采集的车辆周围的环境感知数据；环境感知数据包括车辆的位置信息；对环境感知数据进行处理，根据处理结果，获取人脸特征；计算人脸特征和第一数据库中的人脸图片集中每个人脸图片的第一匹配度；确定第一匹配度大于预设的第一匹配度阈值的人脸图片为第一人脸图片；将人脸特征、第一人脸图片和位置信息发送给服务器；服务器计算人脸特征和第二数据库中的人脸图片集中每个人脸图片的第二匹配度；确定第二匹配度大于预设的第二匹配度阈值的人脸图片为第二人脸图片；将人脸特征、第二人脸图片和位置信息发送给第三方服务器。由此，既能利用无人驾驶设备的数据，又能节省城市安防的耗资。

技术领域

本发明涉及安防技术领域，尤其涉及一种无人驾驶设备在运行过程中的环境感知数据的数据处理方法。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

现有技术中，为了进行安防，往往通过布置摄像头，通过摄像头采集的数据，进行人脸识别，从而识别出异常人员。但这种方式往往存在着耗资巨大、监控有死角等缺陷。

无人驾驶设备是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能设备。

它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

现有的无人驾驶车辆在行走过程中，会产生大量的数据，这些数据仅仅用做无人驾驶车辆性能的评估，却没有其他的用途。

因此，如何开发出一种合理的模式，既能利用无人驾驶设备的数据，又能节省城市安防的耗资，是亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种数据处理方法，以解决现有技术中存在的问题。

为解决上述问题，本发明提供了一种数据处理方法，所述数据处理方法包括：

控制单元获取采集装置采集的车辆周围的环境感知数据；所述环境感知数据包括车辆的位置信息；

所述控制单元对所述环境感知数据进行处理，根据处理结果，获取人脸特征；

所述控制单元计算所述人脸特征和第一数据库中的人脸图片集中每个人脸图片的第一匹配度；

所述控制单元确定所述第一匹配度大于预设的第一匹配度阈值的人脸图片为第一人脸图片；

所述控制单元将所述人脸特征、所述第一人脸图片和所述位置信息发送给服务器；

服务器计算所述人脸特征和第二数据库中的人脸图片集中每个人脸图片的第二匹配度；

所述服务器确定所述第二匹配度大于预设的第二匹配度阈值的人脸图片为第二人脸图片；

所述服务器将所述人脸特征、所述第二人脸图片和所述位置信息发送给第三方服务器。

在一种可能的实现方式中，所述环境感知数据包括激光点云数据和视频数据；

所述控制单元对所述环境感知数据进行处理，根据处理结果，获取人脸特征具体包括：

对所述激光点云数据进行分割与跟踪，得到点云分割结果；

对所述点云分割结果进行处理，得到第一人脸特征；

通过人脸检测算法，识别所述视频数据中的人脸区域；

通过人脸特征提取，从所述人脸区域中提取到第二人脸特征；