一种积水深度确定方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及车辆，尤其涉及一种积水深度确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在车辆驾驶过程中，路面的实际情况可能会导致驾驶员在驾驶过程中发生意外。例如，在车辆经过时，其经过的路面积水过深，驾驶员未及时得知积水深度，从而引发交通事故。

2、现有的积水检测，通常依赖于部署在路面上方的固定摄像头监控画面或者当前车辆自身配置的摄像头的监控画面进行。然而，若路面积水附近的监控处于盲区，或者当前车辆自身配置的摄像头无法完整拍摄整个积水区域，则会导致积水深度检测的估计误差。因此，亟需提出一种新的方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种积水深度确定方法、装置、电子设备及存储介质。本发明可以减少因实际拍摄过程中，由于拍摄条件或环境因素不同导致的检测结果产生较大误差的问题，提高了积水深度确定的准确性与可靠性。

2、根据本发明的一方面，提供了一种积水深度确定方法，该方法包括：

3、获取待测积水位置的目标图像；

4、分别确定目标图像与样本集中每个样本图像的匹配度，并将匹配度最高的样本图像作为目标样本；

5、根据目标图像的特征矩阵、目标样本的特征矩阵与预先设置的深度预测模型，确定待测积水位置的目标积水深度，其中，深度预测模型为利用样本集对卷积神经网络模型进行训练后得到的用于确定积水深度的模型。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种积水深度确定装置，该装置包括：

7、获取模块，用于获取待测积水位置的目标图像；

8、选择模块，用于分别确定目标图像与样本集中每个样本图像的匹配度，并将匹配度最高的样本图像作为目标样本；

9、确定模块，用于根据目标图像的特征矩阵、目标样本的特征矩阵与预先设置的深度预测模型，确定待测积水位置的目标积水深度，其中，深度预测模型为利用样本集对卷积神经网络模型进行训练后得到的用于确定积水深度的模型。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

11、至少一个处理器；以及

12、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

13、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的积水深度确定方法。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的积水深度确定方法。

15、本发明实施例提供的积水深度确定方法，获取待测积水位置的目标图像；分别确定目标图像与样本集中每个样本图像的匹配度，并将匹配度最高的样本图像作为目标样本；根据目标图像的特征矩阵、目标样本的特征矩阵与预先设置的深度预测模型，确定待测积水位置的目标积水深度。上述技术方案中，一方面，通过计算目标图像与样本集中的每个样本图像的匹配度，确定与目标图像匹配度最高的样本图像作为目标样本，为之后根据目标样本与目标图像确定待测积水位置的积水深度提供了准确的图像基础。另一方面，不仅仅基于目标图像的特征矩阵确定目标积水深度，而是根据目标图像的特征矩阵、与目标图像匹配度最高的目标样本的特征矩阵确定目标积水深度，实现了确定待测积水位置的目标积水深度的同时，利用样本集中与目标图像的拍摄环境虽然不同，但匹配度最高的图像作为参考图像确定目标积水深度，减少因实际拍摄过程中，由于拍摄条件或环境因素不同导致的仅根据目标图像确定目标积水深度会产生较大的计算误差，提高了积水深度确定的准确性与可靠性。

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

技术特征：

1.一种积水深度确定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的积水深度确定方法，其特征在于，所述获取待测积水位置的目标图像，包括：

3.根据权利要求1或2所述的积水深度确定方法，其特征在于，在获取待测积水位置的目标图像后，还包括：

4.根据权利要求1所述的积水深度确定方法，其特征在于，对于所述样本集中的任意一个样本图像，所述确定所述目标图像与所述样本图像的匹配度，包括：

5.根据权利要求1所述的积水深度确定方法，其特征在于，所述样本集中的一个样本图像对应一个标准积水深度；

6.根据权利要求5所述的积水深度确定方法，其特征在于，所述根据所述目标图像的特征矩阵、所述目标样本的特征矩阵与预先设置的深度预测模型，确定深度差值，包括：

7.根据权利要求1所述的积水深度确定方法，其特征在于，训练所述深度预测模型的方法，包括：

8.一种积水深度确定装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的积水深度确定方法。

技术总结
本发明公开了一种积水深度确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待测积水位置的目标图像；分别确定目标图像与样本集中每个样本图像的匹配度，并将匹配度最高的样本图像作为目标样本；根据目标图像的特征矩阵、目标样本的特征矩阵与预先设置的深度预测模型，确定待测积水位置的目标积水深度，其中，深度预测模型为利用样本集对卷积神经网络模型进行训练后得到的用于确定积水深度的模型。本发明提供的方法能减少因实际拍摄过程中，由于拍摄条件或环境因素不同导致的检测结果产生较大误差的问题，提高了积水深度确定的准确性与可靠性。

技术研发人员：袁鲁峰,赵兴科,付振,何金鑫,张俊,刘相超,侯睿,吴红心,王明月,孙建蕾
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/2