[发明专利]一种道路视频数据的采集处理系统及方法

说明书

本发明涉及一种道路视频数据的采集处理系统及方法，该采集处理系统中，目标检测模型对道路视频数据包含的图片帧进行实时的道路目标检测并打标；目标检测提醒模块实时显示检测到的道路目标的类型进行提醒；用户命令接收模块接收用户发出的确认命令后，记录保存对应的图片帧的打标信息；图片抽取模块对道路视频数据转换成的图片帧进行图片抽取；利用深度学习技术辅助人工打标，检测到目标时将识别到目标的图像和目标框显示在电脑屏幕上，车上人员通过观察电脑显示器上出现的目标和车外实景判断识别是否正确，正确则自动记录打点记录相应信息，可以减少打标人员走神漏标和误标的情况的发生，提高了打标正确率，减少了漏标率。

技术领域

本发明涉及数据采集领域，尤其涉及一种道路视频数据的采集处理系统及方法。

背景技术

采集数据作为训练自动驾驶的重要数据来源之一，当前自动驾驶技术更是通过摄像头实时判断目标和场景信息，随着自动驾驶等级的提高，为了让摄像头更加精准的识别到特定目标，对训练数据集图片的要求同样也会迎来数量级的调高，此时就需要更加高效和便捷的方法高效率的获取大量训练图片和对应的打标文件。

传统方法为实车采集，打标人员在副驾驶标记目标类型和时间戳，之后再将采集的视频和打点信息存储在硬盘中寄回后人工对视频中的目标进行筛选、打标，走行过程中走行人员存在遗漏或误标现象，且走行过程中可能遇到堵车、红灯，造成采集到大量重复的场景图片不利于模型的训练，增加人工筛掉重复图片的人力。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种道路视频数据的采集处理系统及方法，解决现有技术中问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种道路视频数据的采集处理系统，包括：目标检测模型、目标检测提醒模块、用户命令接收模块和图片抽取模块；

所述目标检测模型基于深度学习训练得到，对道路视频数据包含的图片帧进行实时的道路目标检测并打标，并在检测到道路目标时将检测到的道路目标的类型发送给所述目标检测提醒模块；

所述目标检测提醒模块包括显示模块，所述显示模块实时显示检测到的道路目标的类型进行提醒；

所述用户命令接收模块接收用户发出的确认命令后，记录保存对应的所述图片帧的打标信息，发出图片抽取命令给所述图片抽取模块；

所述图片抽取模块在收到图片抽取命令后根据所述打标信息对所述道路视频数据转换成的图片帧对进行图片抽取。

一种道路视频数据的采集处理方法，包括：

步骤1，基于深度学习训练得到目标检测模型，通过所述目标检测模型对道路视频数据包含的图片帧进行实时的道路目标检测并打标；

步骤2，通过显示模块实时显示检测到的道路目标的类型对用户进行提醒；

步骤3，接收用户发出的确认命令后，记录保存对应的所述图片帧的打标信息；

步骤4，根据所述打标信息对所述道路视频数据转换成的图片帧对进行图片抽取。

本发明的有益效果是：本发明提出一种道路视频数据的采集处理系统及方法，利用深度学习技术辅助人工打标，其中包含车线、障碍物、信号灯、特殊车辆类型、交通标志牌、道路类型等实时识别打标功能，检测到目标时将识别到目标的图像和目标框显示在电脑屏幕上，车上人员通过观察电脑显示器上出现的目标和车外实景判断识别是否正确，正确则自动记录打点记录相应信息，可以减少打标人员走神漏标和误标的情况的发生，提高了打标正确率，减少了漏标率；同时最终获取的图片，可用于目标检测模型的再训练，不断提升系统的识别能力。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述图片帧的打标信息包括图片帧对应的速度、经纬度信息、时间戳、道路目标的类型和打框位置，所述打标信息以xml文件进行存储；