(19)中华 人民共和国 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 202111681772.2 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 南京领行科技股份有限公司 地址 211100 江苏省南京市江宁区苏源大 道19号九龙湖国际企业总部园B4栋2 层 （江宁开发区） (72)发明人 程慧　邓志伟　唐立羿　杨宁　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 代理人 刘亚威 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/40(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 网约车环境信息的处 理方法及相关装置 (57)摘要 本申请涉及图像处理技术领域， 尤其涉及网 约车环境信息的处理方法及相关装置， 用以解决 如何帮助乘客了解路况的问题。 该方法中， 首先， 采集网约车的环境图像， 并提取该环 境图像的特 征信息， 然后基于特征信息生 成用于描述车辆所 处环境的动漫图像， 最后， 将动漫图像输出显示。 本申请实施例中， 可以输出到乘 客的终端设备上 展示， 也可以输出到网约车的车载显示设备中展 示。 能够就目前的技术条件下， 利用车载上的摄 像头记录实景情况， 然后通过一些信号处理来动 漫化， 能够在汽 车车载显示设备或者乘客的终端 设备上展示， 充分利用了智能终端的展示效果， 有利于乘客了解路况， 提高乘客的乘车体验。 权利要求书2页 说明书12页 附图5页 CN 114332798 A 2022.04.12 CN 114332798 A 1.一种网约车环境信息的处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 采集网约车的环境图像； 提取所述环境图像的特 征信息； 基于所述特 征信息生成用于描述车辆所处环境的动漫图像并推送展示。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述特征信 息中包括多个候选对象的特征 以及各候选对象在所述环境图像中的位置信息； 所述基于所述特征信息生成用于描述车辆 所处环境的动漫图像， 具体包括： 根据每个候选对象的特 征， 对所述 候选对象进行分类处 理； 若识别到所述 候选对象所属的类别， 则获取 所述候选对象所属的类别对应动画模型； 将所述动画模型作为所述候选对象在所述动漫图像中的图像内容， 并将所述动画模型 设置在所述动漫图像中的所述 候选对象的所述 位置信息处。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 若未识别到所述 候选对象所属的类别， 则输出提 示信息； 和/或， 若未识别 到所述候选对象所属的类别， 则基于所述候选对象在所述环境图像中的截图 构建所述 候选对象的动画模型。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个候选对象的特征， 对所述候 选对象进行分类处 理， 包括： 采用卷积神经网络对所述 候选对象的特 征进行特征提取， 得到分类特 征； 将所述分类特 征与预设特 征库中的特 征进行匹配操作； 若匹配到特 征库中的特 征， 则将匹配到的特 征对应的类别作为所述 候选对象的类别； 若未匹配到特 征库中的特 征， 则确定未识别到所述 候选对象所属的类别。 5.根据权利要求1 ‑4中任一所述的方法， 其特征在于， 所述提取所述环境图像的特征信 息， 包括： 从所述环境图像中识别各个候选对象的像素块； 针对每个候选对象的像素块， 对所述像素块执行多尺度融合操作， 得到所述候选对象 的特征， 其中各候选对象的特征和候选对象在所述环境图像中的位置信息用于描述所述特 征信息。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述特征信 息生成用于描述车辆 所处环境的动漫图像， 包括： 将所述特 征信息输入生成对抗网络， 得到所述环境图像对应的所述动漫图像。 7.一种网约车环境信息的处 理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 图像采集模块， 用于采集网约车的环境图像； 特征提取模块， 用于提取 所述环境图像的特 征信息； 图像生成模块， 用于基于所述特征信 息生成用于描述车辆所处环境的动漫图像并推送 展示。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述特征信 息中包括多个候选对象的特征 以及各候选对象在所述环境图像中的位置信息； 执行所述基于所述特征信息生成用于描述 车辆所处环境的动漫图像， 所述图像生成模块具体用于： 根据每个候选对象的特 征， 对所述 候选对象进行分类处 理；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114332798 A 2若识别到所述 候选对象所属的类别， 则获取 所述候选对象所属的类别对应动画模型； 将所述动画模型作为所述候选对象在所述动漫图像中的图像内容， 并将所述动画模型 设置在所述动漫图像中的所述 候选对象的所述 位置信息处。 9.根据权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 所述图像生成模块还用于： 若未识别到所述 候选对象所属的类别， 则输出提 示信息； 和/或， 若未识别 到所述候选对象所属的类别， 则基于所述候选对象在所述环境图像中的截图 构建所述 候选对象的动画模型。 10.根据权利要求8所述的装置， 其特征在于， 执行所述根据每个候选对象的特征， 对所 述候选对象进行分类处 理， 所述图像生成模块用于： 采用卷积神经网络对所述 候选对象的特 征进行特征提取， 得到分类特 征； 将所述分类特 征与预设特 征库中的特 征进行匹配操作； 若匹配到特 征库中的特 征， 则将匹配到的特 征对应的类别作为所述 候选对象的类别； 若未匹配到特 征库中的特 征， 则确定未识别到所述 候选对象所属的类别。 11.根据权利要求7 ‑10中任一所述的装置， 其特征在于， 执行所述提取所述环境图像的 特征信息， 所述特 征提取模块用于： 从所述环境图像中识别各个候选对象的像素块； 针对每个候选对象的像素块， 对所述像素块执行多尺度融合操作， 得到所述候选对象 的特征， 其中各候选对象的特征和候选对象在所述环境图像中的位置信息用于描述所述特 征信息。 12.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 执行所述基于所述特征信息生成用于描 述车辆所处环境的动漫图像， 所述图像生成模块用于： 将所述特 征信息输入生成对抗网络， 得到所述环境图像对应的所述动漫图像。 13.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1 ‑6中任一项所述的网约 车环境信息的处 理方法的步骤。 14.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 当所述计算机可读存储介质中的指令由电 子设备的处理器执行时， 使得所述电子设备能够执行如权利要求1 ‑6中任一项所述的网约 车环境信息的处 理方法的步骤。 15.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑6中任一项所述的网约车环境信息的处 理方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114332798 A 3