本公开涉及图像处理领域，尤其涉及车载相机图像的脏污检测方法、脏污学习装置、脏污检测装置、计算设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品和车辆。
背景技术：
1、随着传感器、人工智能、图像处理、语音识别、车载操作系统以及通信技术等领域的不断推进，车辆正在朝智能化和网联化方向发展。例如，越来越多的车辆开始配备先进的传感器、控制器、执行器等装置来支持智能驾驶(例如，辅助驾驶或者无人驾驶等)，以辅助或取代驾驶员的一部分工作。诸如车载相机(或称摄像头)的传感器正日益应用于各种车辆应用，车载相机通过采集路面图像使车辆具备环境感知能力。然而，此类车载相机大部分暴露于车辆外部，在车辆驾驶过程中可能受到外来物体或条件(例如，灰尘、泥点、油污、树叶、雨滴、雪花覆盖、大雾天气等)等被污染，被污染后的相机拍摄到的图像清晰度变差，难以反映真实的路况信息，并且这些错误的信息如果传输到车辆控制单元，可能严重影响驾驶安全性并导致交通事故。
2、虽然已经提出了一些针对车载相机的脏污检测方法，但是由于脏污种类的不确定性(诸如泥点、雨滴覆盖、大雾天气等)、数据的非完备性(不可能采集到所有场景的图像)和复杂的动态环境(城市道路、高速公路等)等等，都给脏污识别造成了不同程度的困难。此外，车载计算设备的算力有限，而现有脏污检测算法较复杂且算力要求较高，不能很好地保证实时性。
技术实现思路
1、本公开的目的在于克服上述缺陷，提供了车载相机图像的脏污检测方法、脏污学习装置、脏污检测装置、计算设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品和车辆。
2、本公开的第一方面提出了一种车载相机图像的脏污检测方法，该方法包括：从车载相机获取第一图像集合；通过对所述第一图像集合中的图像进行预学习，确定使通过canny边缘检测算法识别图像的脏污性满足目标条件的阈值参数，其中，所述阈值参数包括用于canny边缘检测的目标下限阈值和目标上限阈值、以及用于脏污分类的目标分类阈值；从所述车载相机获取第二图像；基于所确定的阈值参数，通过canny边缘检测算法识别所述第二图像的脏污性。
3、本公开的第二方面提出了一种车载相机图像的脏污检测方法，该方法包括：从车辆外部的装置获取阈值参数，其中，所述阈值参数使通过canny边缘检测算法识别第一图像集合中的图像的脏污性满足目标条件，所述阈值参数包括用于canny边缘检测的目标下限阈值和目标上限阈值、以及用于脏污分类的目标分类阈值；从所述车辆的车载相机获取第二图像；以及基于所述阈值参数，通过canny边缘检测算法识别第二图像的脏污性。
4、本公开的第三方面提出了一种车载相机图像的脏污学习装置，该装置包括：图像获取单元，被配置为从车载相机获取第一图像集合；以及学习单元，被配置为通过对所述第一图像集合中的图像进行预学习，确定使通过canny边缘检测算法识别图像的脏污性满足目标条件的阈值参数，其中，所述阈值参数包括用于canny边缘检测的目标下限阈值和目标上限阈值、以及用于脏污分类的目标分类阈值。
5、本公开的第四方面提出了一种车载相机图像的脏污检测装置，该装置包括：阈值获取单元，被配置为从与车辆相关联的装置获取阈值参数，其中，所述阈值参数使通过canny边缘检测算法识别第一图像集合中的图像的脏污性满足目标条件，所述阈值参数包括用于canny边缘检测的目标下限阈值和目标上限阈值、以及用于脏污分类的目标分类阈值；图像获取单元，被配置为从所述车辆的车载相机获取第二图像；以及识别单元，被配置为基于所获取的阈值参数，通过canny边缘检测算法识别所述第二图像的脏污性。
6、本公开的第五方面提出了一种计算设备，该计算设备包括：处理器；以及存储器，其用于存储计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被执行时使得所述处理器执行根据前述第一方面或第二方面所述的车载相机图像的脏污检测方法。
7、本公开的第六方面提出了一种车辆，该车辆包括根据前述第三方面所述的车载相机图像的脏污学习装置或第四方面所述的车载相机图像的脏污检测装置或根据前述第五方面所述的计算设备。
8、本公开的第七方面提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质具有存储在其上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行根据前述第一方面或第二方面所述的车载相机图像的脏污检测方法。
9、本公开的第八方面例提出了一种计算机程序产品，该计算机程序产品被有形地存储在计算机可读存储介质上，并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行根据前述第一方面或第二方面所述的车载相机图像的脏污检测方法。
10、本公开利用边缘检测算法和基于脏污图像的预学习，可以有效降低脏污检测的复杂性，同时确保脏污判断的准确性和实时性。
1.一种车载相机图像的脏污检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过对所述第一图像集合中的图像进行预学习，确定使通过canny边缘检测算法识别图像的脏污性满足目标条件的阈值参数包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于已标注的所述第一图像集合中的选定图像集合，确定使通过canny边缘检测算法识别图像的脏污性满足目标条件的阈值参数包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于目标阈值集合，确定使通过canny边缘检测算法识别灰度化图像集合中的图像的脏污性满足目标条件的阈值参数包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述边缘信息图像集合，确定与可用检测阈值对相对应的可用分类阈值范围包括：
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，所述目标条件和脏污识别结果的真阳率与假阳率的差值有关，其中，所述真阳率为正确识别为脏污图像的数量与选定图像集合中已标注的脏污图像的数量的比率，所述假阳率为错误识别为脏污图像的数量与选定图像集合中已标注的无脏污图像的数量的比率。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述目标条件包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所确定的阈值参数，通过canny边缘检测算法识别所述第二图像的脏污性包括：
9.根据权利要求2所述的方法，还包括：
10.根据权利要求2所述的方法，还包括：
11.一种车载相机图像的脏污检测方法，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其中，基于所述阈值参数，通过canny边缘检测算法识别第二图像的脏污性包括：
13.一种车载相机图像的脏污学习装置，包括：
14.一种车载相机图像的脏污检测装置，包括：
15.一种计算设备，包括：
16.一种车辆，包括根据权利要求13所述的车载相机图像的脏污学习装置或根据权利要求14或15所述的车载相机图像的脏污检测装置或根据权利要求15所述的计算设备。
17.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有存储在其上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行根据权利要求1-10中任一项所述的车载相机图像的脏污检测方法或根据权利要求11或12所述的车载相机图像的脏污检测方法。
18.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读存储介质上，并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行根据权利要求1-10中任一项所述的车载相机图像的脏污检测方法或根据权利要求11或12所述的车载相机图像的脏污检测方法。
