(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211103237.3 (22)申请日 2022.09.09 (71)申请人 北京京深深向科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区经济开发区地 盛北街1号院21号楼6层2单 元601-11A (72)发明人 廖乃琳　 (74)专利代理 机构 北京市隆安 律师事务所 11323 专利代理师 权鲜枝 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 20/70(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 用于自动驾驶的视频画 面质量评价方法、 装 置、 设备、 存 储介质 (57)摘要 本申请公开一种用于自动驾驶的视频画面 质量评价方法、 装置、 设备、 存储介质， 其中， 所述 方法包括： 获取预设场景中的图像信息； 通过预 先训练的语义分割模型， 得到所述图像信息中的 语义分割结果； 将所述语义分割结果输入预设画 面质量检测模 型， 得到所述图像信息中不同类别 物体的画面质量检测结果； 将所述图像信息中不 同类别物体的画面质量检测结果输入整体画面 评估模型， 输出视频画面质量评价结果。 本申请 中的技术方案使用局部评价完成整体评价， 契合 了图像感知区域有权重差异的情况， 从而提高了 自动驾驶视频图像质量评价的精确性。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 115439450 A 2022.12.06 CN 115439450 A 1.一种用于自动驾驶的视频画面质量评价方法， 其中， 所述方法包括： 获取预设场景中的图像信息； 通过预先训练的语义分割模型， 得到所述图像信息中的语义分割结果； 将所述语义分割结果输入预设画面质量检测模型， 得到所述图像信 息中不同类别物体 的画面质量检测结果； 将所述图像信 息中不同类别物体的画面质量检测结果输入整体画面评估模型， 输出视 频画面质量评价结果， 其中所述预设画面质量检测模型使用预设语义分割集经拉氏变换后得到的正态分布 函数统计模型。 2.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述将所述语义分割结果输入预设画面质量检测模 型， 得到所述图像信息中不同类别物体的画面质量检测结果， 包括： 对所述预设语义分割集中多个语义标签对应的不同类型语义分割结果使用拉普拉斯 卷积核进行卷积， 获得不同类型的拉普拉斯 值； 根据所述 不同类型的拉普拉斯 值， 计算得到正态分布情况； 根据所述正态分布情况， 确定所述输入预设画面质量检测模型的所述分割结果是否异 常或者为正常时的质量检测值； 将输出结果中的异常结果或者为正常时的质量检测值， 作为所述图像信 息中不同类别 物体的画面质量检测结果。 3.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述语义分割 模型为使用多组数据通过机器学习训 练得出， 所述多组数据中的每组数据包括： 局部区域失衡的图像数据以及所述图像数据对 应的语义标签； 所述局部区域 失衡的图像数据包括至少如下之一： 局部区域脱焦图像数据、 局部区域过曝图像数据、 局部区域 欠曝图像数据， 局部区域抖动图像数据。 4.如权利要求3所述的方法， 其中， 所述将所述图像信 息中不同类别物体的画面质量检 测结果输入整体画面评估 模型， 输出视频画面质量评价结果之后， 还 包括： 根据所述视频画面质量评价结果中的异常图像数据， 确定异常图像帧号， 其中所述异 常图像帧号至少包括如下之一： 建筑物过曝图像帧、 车辆欠曝图像帧、 天空过曝图像帧。 5.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述语义分割模型包括： 对图像进行人工分割标注， 获取语义分割数据集， 并将所述数据集划分为训练集、 测试 集； 使用所述训练集对U2 ‑Net卷积神经网络进行训练， 并使用所述测试集对所述U2 ‑Net卷 积神经网络进行验证测试， 获取 所述语义分割模型。 6.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述将所述图像信 息中不同类别物体的画面质量检 测结果输入整体画面评估 模型， 输出视频画面质量评价结果， 包括： 设置类别权重映射矩阵， 并将画面对应的语义分割结果根据所述映射矩阵进行映射， 获取映射结果； 将所述映射结果按照预设条件进行数据统计， 并按照预设评分方式获取数据统计正态 分布图； 根据所述 正态分布图， 输出视频画面质量评价结果， 其中， 所述预设条件包括拉普拉斯值、 明暗度， 所述预设评分方式包括： 获取每个类别权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439450 A 2的均方误差， 根据正态分布图设置类别 分数区间， 将所述类别分数区间与权重图相乘后求 平均得到所述画面分数。 7.一种用于自动驾驶的视频画面质量评价装置， 其中， 所述装置包括： 图像获取模块， 用于获取 预设场景中的图像信息； 语义分割模块， 用于通过预先训练的语义分割模型， 得到所述图像信息中的语义分割 结果； 类别评价模块， 用于将所述语义分割结果输入预设画面质量检测模型， 得到所述图像 信息中不同类别物体的画面质量检测结果； 画面质量评价模块， 用于将所述图像信 息中不同类别物体的画面质量检测结果输入整 体画面评估 模型， 输出视频画面质量评价结果； 其中所述预设画面质量检测模型使用预设语义分割集经拉氏变换后得到的正态分布 函数统计模型。 8.一种用于自动驾驶的视频画面质量评价设备， 包括： 处理器； 以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器， 所述可执行指令在被执行时 使所述处 理器执行所述权利要求1～6之任一所述方法。 9.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序， 所述一 个或多个程序当被包括多个应用程序的用于自动驾驶的视频画 面质量评价设备执行时， 使 得所述设备 执行所述权利要求1～6之任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439450 A 3