一种场景分类方法、装置、系统及存储介质

本申请涉及智能驾驶，尤其涉及一种场景分类方法、装置、系统及存储介质。

背景技术：

1、自动驾驶场景是指自动驾驶车辆在无人类驾驶员主动干预的情况下，对车辆周围动态环境的描述和理解，从而指导自动驾驶系统进行精准感知、智能决策和有效控制。因此，对场景的准确理解直接影响自动驾驶系统的可靠性，进而保证车辆行驶的安全性和高效性。

2、目前，场景分类方式主要存在以下几种：一、人工分类方式，通过路测方式收集大量的自动驾驶数据，然后专业人员对这些自动驾驶数据进行提取和分类；二、自动化分类方式，采用深度学习技术对路测数据进行自动分类整理，或者，采用仿真技术人为地模拟自动驾驶开发中所需的场景数据，并进行自动分类整理。

3、然而，上述场景分类方式存在以下缺点：一、人工分类方式，需要消耗大量的时间和人力资源，成本较高，并且分类链路繁杂，导致分类效率较低；二、自动化分类方式，虽然提高了数据提取的效率，但其分类准确率相对较低。因此，目前的场景分类方式存在分类效率较低以及分类准确率较低的问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种场景分类方法、装置、系统及存储介质，通过在路测阶段直接进行高效的数据判别和场景分类，实现了实时分类功能，节省了繁琐的大量数据存储和读取步骤，提高了场景分类的效率和准确率，解决了目前的场景分类方式存在分类效率较低以及分类准确率较低的问题。

2、第一方面，本申请提供了一种场景分类方法，应用于场景分类装置，该方法包括：

3、接收并存储自动驾驶控制器发送的自动驾驶数据集，其中，自动驾驶数据集包括至少一类自动驾驶数据；

4、确定目标场景及其对应的标准数据类型；

5、从自动驾驶数据集中提取标准数据类型对应的目标驾驶数据；

6、将目标驾驶数据发送至云服务器。

7、本申请的技术方案，场景分类装置可以接收并存储自动驾驶控制器发送的自动驾驶数据集；确定目标场景及其对应的标准数据类型；从自动驾驶数据集中提取标准数据类型对应的目标驾驶数据；将目标驾驶数据发送至云服务器。上述技术方案中，场景分类装置可以实时接收并存储自动驾驶控制器在路测阶段采集的自动驾驶数据集，实现了实时存储功能，并实时确定自动驾驶数据集对应的目标场景以及目标场景对应的标准数据类型，然后从自动驾驶数据集中提取标准数据类型对应的目标驾驶数据，并实时将目标驾驶数据发送至云服务器，能够直接在路测阶段进行高效的数据判别和场景分类，实现了实时分类功能，节省了繁琐的大量数据存储和读取步骤，提高了场景分类的效率和准确率，解决了目前的场景分类方式存在分类效率较低以及分类准确率较低的问题，从而提升了自动驾驶系统的安全性，保障了用户安全；实时将已确定场景类型的目标驾驶数据上传至云服务器，避免了在本地存储大量数据。

8、第二方面，本申请提供了一种场景分类装置，该场景分类装置包括：

9、至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

10、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本申请任一实施例的场景分类方法。

11、第三方面，本申请提供了一种场景分类系统，包括云服务器、自动驾驶控制器以及用于执行如本申请任一实施例的场景分类装置。

12、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请任一实施例的场景分类方法。

13、本申请中第二方面、第三方面以及第四方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面以及第四方面描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

14、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

15、可以理解的是，在使用本申请各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本申请所涉及个人信息的类型、使用范围以及使用场景等告知用户并获得用户的授权。

16、本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

技术特征：

1.一种场景分类方法，其特征在于，应用于场景分类装置，包括：

2.根据权利要求1所述的场景分类方法，其特征在于，所述确定目标场景及其对应的标准数据类型，包括：

3.根据权利要求1所述的场景分类方法，其特征在于，所述确定目标场景及其对应的标准数据类型，包括：

4.根据权利要求1所述的场景分类方法，其特征在于，所述从所述自动驾驶数据集中提取所述标准数据类型对应的目标驾驶数据，包括：

5.根据权利要求4所述的场景分类方法，其特征在于，所述自动驾驶数据集中所有类型的自动驾驶数据的存储时长等于设定场景库中所有场景对应的标准时长中的最大值。

6.根据权利要求1所述的场景分类方法，其特征在于，所述将所述目标驾驶数据发送至云服务器，包括：

7.根据权利要求1所述的场景分类方法，其特征在于，所述场景分类装置和所述自动驾驶控制器采用不同的电源进行供电。

8.一种场景分类装置，其特征在于，包括：

9.一种场景分类系统，其特征在于，包括云服务器、自动驾驶控制器以及如权利要求8所述的场景分类装置。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的场景分类方法。

技术总结
本申请公开了一种场景分类方法、装置、系统及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法包括：场景分类装置接收并存储自动驾驶控制器发送的自动驾驶数据集；确定目标场景及其对应的标准数据类型；从自动驾驶数据集中提取标准数据类型对应的目标驾驶数据；将目标驾驶数据发送至云服务器。本申请提供的技术方案，能够直接在路测阶段进行高效的数据判别和场景分类，实现了实时分类的功能，节省了繁琐的大量数据存储和读取步骤，提高了场景分类的效率和准确率，从而提升了自动驾驶系统的安全性，保障了用户安全；同时实时将已确定场景类型的目标驾驶数据上传至云服务器，避免了在本地存储大量数据。

技术研发人员：卢贤票,占威,张怡欢,戴一凡
受保护的技术使用者：清华大学苏州汽车研究院（吴江）
技术研发日：
技术公布日：2024/3/31