本技術涉及車輛環境感知，尤其涉及一種路面類型的識別方法、設備、存儲介質及車輛。

背景技術：

1、隨著人們生活水平的不斷提高和科技的不斷進步，人們對車輛行駛過程中的安全性及舒適性已有更高的要求，路面狀況的好壞將直接影響人們對，因此，在車輛行駛過程中對路面類型進行識別對提高車輛行駛過程中的安全性及舒適性至關重要。

2、相關技術中，一般基于傳感器獲得路面類型信息，然后通過神經網絡綜合各類類型信息，最終預測出路面類型，或者直接將路面信息輸入到神經網絡模型中進行分類，然后預測路面類型結果。但是，這些方法得到的最終路面類型識別結果準確度低。

技術實現思路

1、本技術的目的在于提供一種路面類型的識別方法、設備、存儲介質及車輛，旨在解決相關技術中路面類型的識別結果準確度低的問題。

2、為達到上述目的，本技術采用如下技術方案：

3、第一方面，本技術提供一種路面類型的識別方法，包括：獲道路圖像，將道路圖像進行劃分得到左側區域子圖像和右側區域子圖像；分別對左側區域子圖像和右側區域子圖像進行路面類型識別，確定左側區域子圖像的路面類型和右側區域子圖像的路面類型。

4、本技術實施例提供的路面類型的識別方法，通過將路面圖像分為左右兩部分，對左右兩部分進行分別識別得到左側區域子圖像的路面類型和右側區域子圖像的路面類型，提高了路面類型的識別結果的精度。并且，這樣也有利于在后續車輛控制過程中，在兩側區域對應的路面類型不相同時可以分別對左右輪進行不同的控制，進而提高了車輛駕駛的穩定性和用戶體驗的舒適性。

5、在一些實施例中，上述方法還包括：基于左側區域子圖像的路面類型控制車輛左輪的運動；基于右側區域子圖像的路面類型控制車輛右輪的運動。

6、在一些實施例中，上述分別對左側區域子圖像和右側區域子圖像進行路面類型識別，確定左側區域的路面類型和右側區域的路面類型，包括：對左側區域子圖像和右側區域子圖像中的任一個區域子圖像，對區域子圖像進行路面類型識別，確定區域子圖像的多個候選路面類型，以及多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域；基于多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域，從多個候選路面類型中確定區域子圖像的路面類型。

7、在一些實施例中，上述基于多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域，從多個候選路面類型中確定區域子圖像的路面類型，包括：基于多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域，確定多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像面積；將多個候選路面類型中圖像面積最大的候選路面類型確定為區域子圖像的路面類型。

8、在一些實施例中，上述分別對左側區域子圖像和右側區域子圖像進行路面類型識別，確定左側區域子圖像的路面類型和右側區域子圖像的路面類型，包括：對左側區域子圖像和右側區域子圖像中的任一個區域子圖像，確定區域子圖像與歷史區域子圖像的相似度，歷史區域子圖像是根據道路圖像的拍攝時刻之前的歷史道路圖像分割得到的；在相似度不滿足預設條件的情況下，對區域子圖像進行路面類型識別，得到區域子圖像的路面類型。

9、在一些實施例中，上述方法還包括：在相似度滿足預設條件的情況下，以歷史區域子圖像的路面類型作為區域子圖像的路面類型。

10、在一些實施例中，上述預設條件包括相似度大于或等于閾值。

11、在一些實施例中，上述分別對左側區域子圖像和右側區域子圖像進行路面類型識別，確定左側區域子圖像的路面類型和右側區域子圖像的路面類型，包括：對左側區域子圖像和右側區域子圖像中的任一個區域子圖像，將區域子圖像輸入至路面類型識別模型中，得到區域子圖像的路面類型。

12、在一些實施例中，上述路面類型識別模型為語義分割網絡模型；語義分割網絡模型包括：骨干網絡模塊和后處理模塊；骨干網路模塊用于提取道路圖像的特征；后處理模塊用于根據道路圖像的特征確定道路圖像的路面類型。

13、在一些實施例中，路面類型識別模型通過以下方式訓練得到：獲取訓練樣本集，訓練樣本集包括多個樣本區域子圖像以及多個樣本區域子圖像中每個樣本區域子圖像對應的路面類型標簽；基于訓練樣本集對初始路面類型識別模型進行訓練，得到路面類型識別模型。

14、在一些實施例中，路面類型包括以下至少一項：常規道路、冰雪道路、沙地道路、干燥土路、泥濘道路、涉水道路、草地、礫石道路、巖石道路。

15、第二方面，本技術提供一種路面類型的識別裝置，包括：獲取單元，用于獲取道路圖像，將道路圖像進行劃分得到左側區域子圖像和右側區域子圖像；第一處理單元，用于分別對左側區域子圖像和右側區域子圖像進行路面類型識別，確定左側區域子圖像的路面類型和右側區域子圖像的路面類型。

16、在一些實施例中，上述裝置還包括：第二處理單元，用于基于左側區域子圖像的路面類型控制車輛左輪的運動；基于右側區域子圖像的路面類型控制車輛右輪的運動。

17、在一些實施例中，上述第一處理單元，具體用于對左側區域子圖像和右側區域子圖像中的任一個區域子圖像，對區域子圖像進行路面類型識別，確定區域子圖像的多個候選路面類型，以及多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域；基于多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域，從多個候選路面類型中確定區域子圖像的路面類型。

18、在一些實施例中，上述第一處理單元，具體用于基于多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像區域，確定多個候選路面類型中每個路面類型在區域子圖像中對應的圖像面積；將多個候選路面類型中圖像面積最大的候選路面類型確定為區域子圖像的路面類型。

19、在一些實施例中，上述第一處理單元，具體用于對左側區域子圖像和右側區域子圖像中的任一個區域子圖像，確定區域子圖像與歷史區域子圖像的相似度，歷史區域子圖像是根據道路圖像的拍攝時刻之前的歷史道路圖像分割得到的；在相似度不滿足預設條件的情況下，對區域子圖像進行路面類型識別，得到區域子圖像的路面類型。

20、在一些實施例中，上述第一處理單元，還用于在相似度滿足預設條件的情況下，以歷史區域子圖像的路面類型作為區域子圖像的路面類型。

21、在一些實施例中，上述預設條件包括相似度大于或等于閾值。

22、在一些實施例中，上述第一處理單元，具體用于對左側區域子圖像和右側區域子圖像中的任一個區域子圖像，將區域子圖像輸入至路面類型識別模型中，得到區域子圖像的路面類型。

23、在一些實施例中，上述路面類型識別模型為語義分割網絡模型；語義分割網絡模型包括：骨干網絡模塊和后處理模塊；骨干網路模塊用于提取道路圖像的特征；后處理模塊用于根據道路圖像的特征確定道路圖像的路面類型。

24、在一些實施例中，上述第一處理單元，具體用于獲取訓練樣本集，訓練樣本集包括多個樣本區域子圖像以及多個樣本區域子圖像中每個樣本區域子圖像對應的路面類型標簽；基于訓練樣本集對初始路面類型識別模型進行訓練，得到路面類型識別模型。

25、在一些實施例中，路面類型包括以下至少一項：常規道路、冰雪道路、沙地道路、干燥土路、泥濘道路、涉水道路、草地、礫石道路、巖石道路。

26、第三方面，本技術提供一種電子設備，包括：處理器和被配置為存儲處理器可執行指令的存儲器；其中，處理器被配置為執行該指令，以實現上述第一方面中任一種可選地路面類型的識別方法。

27、第四方面，本技術提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質上存儲有指令，當該計算機可讀存儲介質中的指令由設備執行時，使得該設備能夠執行上述第一方面中任一種可選地路面類型的識別方法。

28、第五方面，本技術提供一種車輛，包括：上述第三方面的電子設備，或第四方面的計算機可讀存儲介質。

29、第六方面，本技術提供一種計算機程序產品，該計算機程序產品包括計算機指令，當該計算機指令在設備的處理器上運行時，使得該設備能夠執行如上述第一方面中任一項可選地路面類型的識別方法。