【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及圖像通信，具體涉及一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法。
技術介紹
1、無人駕駛礦車被廣泛應用在各種領域，例如大型礦區(qū)中的無人駕駛礦車。為了保證無人駕駛礦車的作業(yè)效率，需要將調(diào)度數(shù)據(jù)傳輸至調(diào)度中心，用于實時監(jiān)控車輛情況，從而優(yōu)化車輛的運輸路線。
2、為確保車輛監(jiān)控的實時性和準確性，需要對調(diào)度數(shù)據(jù)進行壓縮傳輸。無損壓縮能夠完整保留調(diào)度數(shù)據(jù)的所有信息，數(shù)據(jù)精度高，但是壓縮效率低，使得通信效率低；而有損壓縮的壓縮效率高，確保了通信效率，但是會導致調(diào)度數(shù)據(jù)的部分信息丟失，影響調(diào)度數(shù)據(jù)的精度；所以現(xiàn)有壓縮方法無法兼顧調(diào)度數(shù)據(jù)的精度與通信效率。
技術實現(xiàn)思路
1、為了解決上述問題，本專利技術提供一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法：
2、獲得無人駕駛車輛在行駛過程中采集的環(huán)境視頻；
3、針對環(huán)境視頻中的每一幀環(huán)境圖像，根據(jù)環(huán)境圖像的灰度值分布，確定第一灰度值范圍；
4、根據(jù)第一灰度值范圍對環(huán)境圖像中的第一像素點進行定長編碼，第一像素點為灰度值在第一灰度值范圍中的像素點；
5、根據(jù)第二灰度值范圍對環(huán)境圖像中的第二像素點進行定長編碼，第二像素點為灰度值不在第一灰度值范圍中的像素點，第二灰度值范圍包含第一灰度值范圍；
6、根據(jù)環(huán)境圖像中每個像素點的位置、每個像素點的定長編碼的結果和解碼信息，獲得環(huán)境圖像的編碼結果，所述解碼信息包括第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的下限和上限以及第一灰度值范圍的下限；
7、向調(diào)度中心發(fā)送每一幀環(huán)境圖像的編碼結果。
8、優(yōu)選地，所述根據(jù)環(huán)境圖像的灰度值分布，確定第一灰度值范圍，包括：
9、將環(huán)境圖像劃分為多個圖像塊；
10、根據(jù)多個圖像塊的灰度值分布，確定第一定長編碼長度；
11、針對每個圖像塊，根據(jù)第一定長編碼長度和圖像塊的灰度值分布，確定該圖像塊的第一灰度值范圍；
12、所述根據(jù)第一灰度值范圍對環(huán)境圖像中的第一像素點進行定長編碼，第一像素點為灰度值在第一灰度值范圍中的像素點，包括：
13、根據(jù)每個圖像塊的第一灰度值范圍，對該圖像塊中的第一像素點進行定長編碼，該圖像塊中的第一像素點為灰度值在該圖像塊的第一灰度值范圍中的像素點；
14、所述解碼信息包括第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的下限和上限以及第一灰度值范圍的下限，包括：
15、解碼信息包括第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的下限和上限、圖像塊的邊長以及每個圖像塊的第一灰度值范圍的下限。
16、優(yōu)選地，所述根據(jù)多個圖像塊的灰度值分布，確定第一定長編碼長度，包括：
17、針對每個圖像塊，根據(jù)圖像塊中的最小灰度值和最大灰度值，確定圖像塊的第三灰度值范圍；
18、根據(jù)所有圖像塊的第三灰度值范圍的大小的平均值，確定第一定長編碼長度。
19、優(yōu)選地，所述第一定長編碼長度的計算公式包括：
20、
21、式中，b表示第一定長編碼長度，表示所有圖像塊的第三灰度值范圍的大小的平均值，表示以2為底的對數(shù)函數(shù)，表示向上取整。
22、優(yōu)選地，所述根據(jù)第一定長編碼長度和圖像塊的灰度值分布，確定該圖像塊的第一灰度值范圍，包括：
23、根據(jù)第一定長編碼長度，確定第一灰度值范圍的大小；
24、若圖像塊的第三灰度值范圍的大小小于或者等于第一灰度值范圍的大小，則確定該圖像塊的第一灰度值范圍的下限為圖像塊中的最小灰度值；
25、若圖像塊的第三灰度值范圍的大小大于第一灰度值范圍的大小，則針對圖像塊的第三灰度值范圍內(nèi)的每個灰度值，確定以該灰度值作為第一灰度值范圍的下限時，所述圖像塊內(nèi)灰度值在所述第一灰度值范圍內(nèi)的像素點的數(shù)量；確定第三灰度值范圍內(nèi)能夠使得第一灰度值范圍中包含的像素點的數(shù)量最多的灰度值為該圖像塊的第一灰度值范圍的下限；
26、根據(jù)圖像塊的第一灰度值范圍的下限和第一灰度值范圍的大小，確定圖像塊的第一灰度值范圍。
27、優(yōu)選地，所述第一灰度值范圍的大小的計算公式包括：
28、
29、式中，f表示第一灰度值范圍的大小，b表示第一定長編碼長度。
30、優(yōu)選地，所述將環(huán)境圖像劃分為多個圖像塊，包括：
31、將環(huán)境圖像劃分為多個邊長為k的圖像塊，k取遍預設邊長取值范圍中的所有整數(shù)；
32、所述方法還包括：
33、針對不同取值的k，在獲得k對應的第一定長編碼長度和每個邊長為k的圖像塊的第一灰度值范圍后，根據(jù)第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的第二定長編碼長度和每個邊長為k的圖像塊的第一灰度值范圍，確定k對應的編碼數(shù)據(jù)量；
34、確定對應的編碼數(shù)據(jù)量最小的k為最優(yōu)邊長；
35、所述根據(jù)每個圖像塊的第一灰度值范圍，對該圖像塊中的第一像素點進行定長編碼，包括：
36、根據(jù)每個圖像塊的目標灰度值范圍，對該圖像塊中的第一像素點進行定長編碼，所述目標灰度值范圍為根據(jù)所述最優(yōu)邊長確定的第一灰度值范圍；
37、所述解碼信息包括第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的下限和上限、圖像塊的邊長以及每個圖像塊的第一灰度值范圍的下限，包括：
38、解碼信息包括第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的下限和上限、圖像塊的最優(yōu)邊長以及每個圖像塊的目標灰度值范圍的下限。
39、優(yōu)選地，所述根據(jù)第一定長編碼長度、第二灰度值范圍的第二定長編碼長度和每個邊長為k的圖像塊的第一灰度值范圍，確定k對應的編碼數(shù)據(jù)量，包括：
40、
41、式中，表示k對應的編碼數(shù)據(jù)量，表示k對應的第一定長編碼長度，表示邊長為k的圖像塊的數(shù)量，表示邊長為k的所有圖像塊中第i個圖像塊內(nèi)灰度值在第i個圖像塊的第一灰度值范圍內(nèi)的像素點的數(shù)量，c表示第二灰度值范圍的第二定長編碼長度。
42、優(yōu)選地，所述根據(jù)環(huán)境圖像中每個像素點的位置、每個像素點的定長編碼的結果和解碼信息，獲得環(huán)境圖像的編碼結果，包括：
43、在每個第二像素點的定長編碼的結果前面添加標識編碼，所述標識編碼用來標記第二像素點；
44、環(huán)境圖像中每個像素點的定長編碼的結果、每個第二像素點的定長編碼的結果前面添加的標識編碼和解碼信息，組成環(huán)境圖像的編碼結果。
45、優(yōu)選地，所述第二灰度值范圍，包括：
46、根據(jù)環(huán)境圖像中的最小灰度值和最大灰度值，確定第二灰度值范圍。
47、本專利技術的技術方案的有益效果是：本專利技術根據(jù)環(huán)境圖像的灰度值分布，確定第一灰度值范圍，對于灰度值在第一灰度值范圍中的像素點，根據(jù)第一灰度值范圍進行定長編碼，縮短定長編碼的編碼長度，提高通信效率，對于灰度值不在第一灰度值范圍中的像素點，根據(jù)第二灰度值范圍進行定長編碼，第二灰度值范圍包含第一灰度值范圍，保證調(diào)度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)精度，實現(xiàn)在保證調(diào)度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)精度的同時提高調(diào)度數(shù)據(jù)的本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)環(huán)境圖像的灰度值分布，確定第一灰度值范圍，包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)多個圖像塊的灰度值分布，確定第一定長編碼長度，包括：
4.根據(jù)權利要求3所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述第一定長編碼長度的計算公式包括：
5.根據(jù)權利要求2所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)第一定長編碼長度和圖像塊的灰度值分布，確定該圖像塊的第一灰度值范圍，包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述第一灰度值范圍的大小的計算公式包括：
7.根據(jù)權利要求2-6任一項所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述將環(huán)境圖像劃分為多個圖像塊，包括：
9.根據(jù)權利要求1-6、8任一項所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)環(huán)境圖像中每個像素點的位置、每個像素點的定長編碼的結果和解碼信息，獲得環(huán)境圖像的編碼結果，包括：
10.根據(jù)權利要求1所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述第二灰度值范圍，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)環(huán)境圖像的灰度值分布，確定第一灰度值范圍，包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)多個圖像塊的灰度值分布，確定第一定長編碼長度，包括：
4.根據(jù)權利要求3所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述第一定長編碼長度的計算公式包括：
5.根據(jù)權利要求2所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智能管理方法，其特征在于，所述根據(jù)第一定長編碼長度和圖像塊的灰度值分布，確定該圖像塊的第一灰度值范圍，包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的一種大型礦區(qū)無人駕駛礦車調(diào)度數(shù)據(jù)智...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：楊揚，胡心怡，
申請(專利權)人：上海伯鐳智能科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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