[发明专利]样本采集方法、装置及设备

权利要求书

1.一种样本采集方法，其特征在于，包括：

第一车辆在行驶过程中实时获取道路中的道路图像信息，其中，所述道路图像信息为内置在所述第一车辆上的影像采集设备采集的；

根据预存的车辆仿真模型集和所述道路图像信息判断在所述道路中是否存在目标车辆；

若所述道路图像信息中存在所述目标车辆，则确定所述第一车辆对所述目标车辆的视角信息；

根据所述目标车辆的车辆仿真模型确定在所述视角信息下所述目标车辆的视角图像信息；

将所述视角图像信息发送至服务器，以作为神经网络训练的样本；

其中，所述根据预存的车辆仿真模型集和所述道路图像信息判断在所述道路中是否存在目标车辆，包括：

提取所述道路图像信息中包括的对象的图形轮廓；

将所述道路图像信息中包括的对象的图形轮廓分别与所述车辆仿真模型集中的车辆仿真模型进行比对，判断在所述道路中是否存在目标车辆；

其中，所述方法还包括：

根据所述道路图像信息确定所述目标车辆对应的目标车辆仿真模型；

根据预存的车辆仿真模型与车辆标识的对应关系确定所述目标车辆仿真模型对应的目标车辆标识；

其中，将所述视角图像信息发送至服务器，以作为神经网络训练的样本，包括：

将所述视角图像信息和所述目标车辆标识发送至服务器，以作为神经网络训练的目标车型的样本；

其中，所述方法还包括：

为每一种车型的车辆分配一个统一的车辆标识，将同一车型的样本统一发送至神经网络进行训练，得到自动驾驶控制模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述道路图像信息中包括的对象的图形轮廓分别与所述车辆仿真模型集中的车辆仿真模型进行比对，判断在所述道路中是否存在目标车辆，包括：

获取所述道路图像信息中包括的对象的图形轮廓与所述车辆仿真模型集中的车辆仿真模型的相似度集；

若所述相似度集中的最大相似度超过预设的相似度阈值，则确定所述道路中存在目标车辆。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一车辆对所述目标车辆的视角信息，包括：

分别获取所述第一车辆的第一位置与所述目标车辆的第二位置；

分别获取所述第一车辆的第一车辆航向角和所述目标车辆的第二车辆航向角；

根据所述第一位置、所述第二位置、所述第一车辆航向角和所述第二车辆航向角确定所述第一车辆与所述目标车辆的相对位置；

根据所述第一车辆与所述目标车辆的相对位置确定所述第一车辆对所述目标车辆的视角信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一车辆上还设有感应传感器；所述方法还包括：

若所述道路图像信息中不存在所述目标车辆，而所述感应传感器感应到道路中存在所述目标车辆，则将所述道路图像信息发送至所述服务器，以作为神经网络训练的样本。