车载摄像头清洗方法、装置、车辆、存储介质及芯片与流程

1.本公开涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车载摄像头清洗方法、装置、车辆、存储介质及芯片。


背景技术：

2.随着车辆技术的不断进步，越来越多的车辆开始朝着电动化、智能化方向发展。摄像头正成为车辆智能辅助驾驶及自动驾驶系统中必不可少的传感部件，因此，车辆上安装有非常多的摄像头，例如，360度全景倒车影像、行车自动录像、驻车监控助手等。其中，车载摄像头常安装于车身外部，行驶过程中会在摄像头的镜头上附着灰尘、泥水等，时间久了就会使得成像质量下降，从而影响驾驶辅助系统的正常工作，危害行车安全。因此，为保证车辆正常行驶提高行车安全，需对摄像头的镜头表面进行清洁。


技术实现要素：

3.为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种车载摄像头清洗方法、装置、车辆、存储介质及芯片。
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种车载摄像头清洗方法，包括：获取车辆在当前时刻的前一时段所处场景的历史场景信息；根据所述历史场景信息确定所述车辆的摄像头是否存在脏污；在确定所述摄像头存在脏污的情况下，对所述摄像头进行清洗。
5.可选地，所述历史场景信息包括所述摄像头拍摄的历史场景图像；所述根据所述历史场景信息确定所述车辆的摄像头是否存在脏污，包括：根据所述历史场景图像和预设的脏污识别模型，确定所述车辆的摄像头是否存在脏污，其中，所述脏污识别模型是通过将脏污摄像头和非脏污摄像头拍摄的样本场景图像作为模型输入参数，将用于表征摄像头是否存在脏污的标注结果作为模型输出参数进行训练得到的。
6.可选地，所述历史场景信息包括所述车辆在所述前一时段的行驶过程中所述摄像头拍摄的多帧历史场景图像；所述根据所述历史场景信息确定所述车辆的摄像头是否存在脏污，包括：在所述多帧历史场景图像中确定是否存在灰度一致区域的至少两帧图像；若存在灰度一致区域的至少两帧图像则确定所述车辆的摄像头存在脏污。
7.可选地，所述在确定所述摄像头存在脏污的情况下，对所述摄像头进行清洗，包括：在确定所述车辆的摄像头存在脏污的情况下，确定所述摄像头中脏污区域的大小；根据所述摄像头中脏污区域的大小，确定所述摄像头的清洗策略；根据所述清洗策略，对所述摄像头进行清洗。
8.可选地，所述历史场景信息包括历史天气信息和/或历史行驶路况信息；所述根据所述历史场景信息确定所述车辆的摄像头是否存在脏污，包括：根据所述历史天气信息，确定在所述前一时段内是否存在雨雪天气；若存在所述雨雪天气，则确定所述车辆的摄像头存在脏污；和/或根据所述历史行驶路况信息，确定在所述前一时段内所述车辆行驶的道路上是否存在脏污路段；若存在脏污路段，则确定所述车辆的摄像头存在脏污。
9.可选地，所述车辆内设置有清洗开关；所述在确定所述摄像头存在脏污的情况下，对所述摄像头进行清洗，包括：在确定所述摄像头存在脏污的情况下，输出脏污提示信息；以及在检测到用户对所述清洗开关的开启操作时，对所述摄像头进行清洗。
10.可选地，所述当前时刻为所述车辆处于未行驶状态的任一时刻。
11.根据本公开实施例的第二方面，提供一种车载摄像头清洗装置，包括：获取模块，被配置为获取车辆在当前时刻的前一时段所处场景的历史场景信息；确定模块，被配置为根据所述历史场景信息确定所述车辆的摄像头是否存在脏污；清洗模块，被配置为在确定所述摄像头存在脏污的情况下，对所述摄像头进行清洗。
12.可选地，所述历史场景信息包括所述摄像头拍摄的历史场景图像；所述确定模块包括：第一确定子模块，被配置为根据所述历史场景图像和预设的脏污识别模型，确定所述车辆的摄像头是否存在脏污，其中，所述脏污识别模型是通过将脏污摄像头和非脏污摄像头拍摄的样本场景图像作为模型输入参数，将用于表征摄像头是否存在脏污的标注结果作为模型输出参数进行训练得到的。
13.可选地，所述历史场景信息包括所述车辆在所述前一时段的行驶过程中所述摄像头拍摄的多帧历史场景图像；所述确定模块包括：第二确定子模块，被配置为在所述多帧历史场景图像中确定是否存在灰度一致区域的至少两帧图像；第三确定子模块，被配置为若存在灰度一致区域的至少两帧图像则确定所述车辆的摄像头存在脏污。
14.可选地，所述清洗模块包括：第四确定子模块，被配置为在确定所述车辆的摄像头存在脏污的情况下，确定所述摄像头中脏污区域的大小；第五确定子模块，被配置为根据所述摄像头中脏污区域的大小，确定所述摄像头的清洗策略；第一清洗子模块，被配置为根据所述清洗策略，对所述摄像头进行清洗。
15.可选地，所述历史场景信息包括历史天气信息和/或历史行驶路况信息；所述确定模块包括：第六确定子模块，被配置为根据所述历史天气信息，确定在所述前一时段内是否
存在雨雪天气；第七确定子模块，被配置为若存在所述雨雪天气，则确定所述车辆的摄像头存在脏污；和/或第八确定子模块，被配置为根据所述历史行驶路况信息，确定在所述前一时段内所述车辆行驶的道路上是否存在脏污路段；第九确定子模块，被配置为若存在脏污路段，则确定所述车辆的摄像头存在脏污。
16.可选地，所述车辆内设置有清洗开关；所述清洗模块包括：输出子模块，被配置为在确定所述摄像头存在脏污的情况下，输出脏污提示信息；以及第二清洗子模块，被配置为在检测到用户对所述清洗开关的开启操作时，对所述摄像头进行清洗。
17.可选地，所述当前时刻为所述车辆处于未行驶状态的任一时刻。
18.根据本公开实施例的第三方面，提供一种车辆，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：执行本公开第一方面所提供的所述车载摄像头清洗方法的步骤。
19.根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的车载摄像头清洗方法的步骤。
20.根据本公开实施例的第五方面，提供一种芯片，包括处理器和接口；所述处理器用于读取指令以执行本公开第一方面所提供的车载摄像头清洗方法。
21.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：采用上述技术方案，首先，获取车辆在当前时刻的前一时段所处场景的历史场景信息，接着，根据历史场景信息确定车辆的摄像头是否存在脏污，最后，在确定摄像头存在脏污的情况下对摄像头进行清洗。如此，根据前一时段的历史场景信息自动识别出摄像头是否存在脏污，在存在脏污的情况下，对摄像头进行清洗，提高了对车载摄像头清洗的智能化。此外，在识别出脏污的情况下能够对车载摄像头进行清洗，确保驾驶辅助系统的正常工作，提高行车安全。
22.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
23.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
24.图1是根据一示例性实施例示出的一种车载摄像头清洗方法的流程图。
25.图2是根据一示例性实施例示出的一种在确定车辆的摄像头存在脏污的情况下对摄像头进行清洗的方法的流程图。
26.图3是根据一示例性实施例示出的一种车载摄像头清洗装置的框图。
27.图4是根据一示例性实施例示出的一种用于车载摄像头清洗的装置的框图。
28.图5是根据一示例性实施例示出的一种车辆的功能框图示意图。
具体实施方式
29.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
30.需要说明的是，本技术中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
31.如背景技术所言，若车载摄像头存在脏污，则会导致车载摄像头所采集的图像质量较差，影响驾驶辅助系统的正常工作，危害行车安全。
32.鉴于此，本公开提供一种车载摄像头清洗方法、装置、车辆、存储介质及芯片，以在车载摄像头存在脏污的情况下能够对摄像头进行清洗，确保驾驶辅助系统的正常工作，提高行车安全。
33.图1是根据一示例性实施例示出的一种车载摄像头清洗方法的流程图，该方法可以应用于具有处理能力的电子设备，例如车辆内处理器、控制器等。如图1所示，该方法可以包括以下步骤。
34.在步骤s11中，获取车辆在当前时刻的前一时段所处场景的历史场景信息。
35.在一种可能的方式中，当前时刻可以为任一时刻。然而考虑到在车辆行驶过程中，如果对车辆的摄像头进行清洗会影响摄像头采集图像的质量，从而可能影响驾驶辅助系统的正常工作，不利于行车安全。因此，在另一种可能的方式中，在车辆未行驶的时候对车辆的摄像头进行清洗，即，步骤s11中的当前时刻为车辆处于未行驶状态的任一时刻。示例地，当前时刻可以为车辆即将行驶的时刻，例如，当前时刻为车辆接收到启动信号的时刻。
36.在本公开中，当前时刻的前一时段的时长可以为2min、30min等，本公开对此不作具体限定。
37.在步骤s12中，根据历史场景信息确定车辆的摄像头是否存在脏污。
38.在步骤s13中，在确定摄像头存在脏污的情况下，对摄像头进行清洗。
39.应当理解的是，在本公开中，可以在车辆上设置用于对摄像头进行清洗的清洗装置。在一种可能的方式中，可以采用一个清洗装置对多个摄像头进行清洗，但是，考虑到车辆上摄像头的位置较为分散，如果采用一个清洗装置对多个摄像头进行清洗，则清洗装置需具备一个调节机构以调节清洗装置中喷水口的位置，如此，会导致清洗装置结构较为复杂，因此，在另一种可能的方式中，针对每一摄像头在车辆上均对应安装有一清洗装置，即，一个清洗装置仅对其对应的摄像头进行清洗。
40.采用上述技术方案，首先，获取车辆在当前时刻的前一时段所处场景的历史场景信息，接着，根据历史场景信息确定车辆的摄像头是否存在脏污，最后，在确定摄像头存在脏污的情况下对摄像头进行清洗。如此，根据前一时段的历史场景信息自动识别出摄像头是否存在脏污，在存在脏污的情况下，对摄像头进行清洗，提高了对车载摄像头清洗的智能
化。此外，在识别出脏污的情况下能够对车载摄像头进行清洗，确保驾驶辅助系统的正常工作，提高行车安全。
41.为了便于本领域技术人员更好的理解本公开所提供车载摄像头清洗方法，下面以一个完整的实施例对该方法进行详细描述。
42.应当理解的是，针对同一物体，利用存在脏污和不存在脏污的摄像头所拍摄得到的两帧图像是不同的，因此，可以根据摄像头拍摄的场景图像确定摄像头是否存在脏污。
43.在一种实施例中，图1中步骤s11中获取的历史场景信息包括摄像头拍摄的场景图像。在该实施例中，可以采用机器学习的方式，根据历史场景图像来识别拍摄该历史场景图像的摄像头是否存在脏污。示例地，步骤s12的具体实施方式为：根据历史场景图像和预设的脏污识别模型，确定车辆的摄像头是否存在脏污。例如，将历史场景图像输入至预设的脏污识别模型，以得到模型输出的识别结果，该识别结果用于表征车辆的摄像头是否存在脏污。
44.其中，脏污识别模型是通过将脏污摄像头和非脏污摄像头拍摄的样本场景图像作为模型输入参数，将用于表征摄像头是否存在脏污的标注结果作为模型输出参数进行训练得到的。在本公开中，脏污识别模型可以是通过对移动终端使用的神经网络模型如mobile-v3进行训练得到的。例如，利用脏污摄像头和非脏污摄像头拍摄的样本场景图像、以及用于表征拍摄该样本场景图像的摄像头是否存在脏污的标注结果对该神经网络模型进行训练，得到脏污识别模型。其中，具体的训练方式属于较为成熟的技术，本公开对此不再赘述。
45.应当理解的是，在训练得到脏污识别模型之后，可以将脏污识别模型布署在车辆上，以识别车载摄像头是否存在脏污。
46.在另一种实施例中，考虑到在摄像头存在脏污时针对不同的场景所拍摄的多帧图像中会存在灰度相似的区域，因此，在另一种实施例中，历史场景信息包括车辆在前一时段的行驶过程中摄像头拍摄的多帧历史场景图像。相应地，步骤s12的具体实施方式为：在多帧历史场景图像中确定是否存在灰度一致区域的至少两帧图像；若存在灰度一致区域的至少两帧图像则确定车辆的摄像头存在脏污。
47.如上所示，摄像头存在脏污时针对不同的场景所拍摄的多帧图像中会存在灰度相似的区域，因此，在该实施例中，可以根据多帧历史场景图像中是否存在灰度一致区域的至少两帧图像来确定车辆的摄像头是否存在脏污。
48.具体地，首先，对多帧历史场景图像进行高斯模糊处理以去除图像噪声，接着，对高斯模糊处理后的图像进行图像灰度化处理，然后，比较灰度化处理后的图像，若多帧图像中存在灰度一致区域的至少两帧图像，则认为车辆的摄像头存在脏污。
49.示例地，针对多帧历史场景图像中的任意两帧相邻历史场景图像，分别对该两帧相邻历史场景图像进行高斯模糊以及图像灰度化处理，之后，将灰度化处理后的该两帧历史场景图像相减，得到差值图像。在一种方式中，多帧历史场景图像的数量为2，按照上述方式得到一帧差值图像，进而确定所得到的这一帧差值图像中是否存在固定的模式，例如，在一些特定区域（比如圆形区域、矩形区域）灰度一致。若存在则确定车辆的摄像头存在脏污。然而考虑到在车辆行驶过程中同一物体在相邻两帧图像中的灰度也可能会相同，因此，为了提高对摄像头脏污识别的准确度，在另一种方式中，多帧历史场景图像的数量大于2，如此，按照上述方式即可得到多帧差值图像。若在多帧差值图像中均存在固定的模式，即，该
固定的模式能够在多帧差值图像中重现，则认为车辆的摄像头存在脏污。
50.如此，根据多帧历史场景图像来识别车辆的摄像头是否存在脏污，提高了对摄像头脏污识别的准确度。
51.在按照上述两种实施例中的任一实施例确定出摄像头存在脏污的情况下，在一种方式中，可以按照一种固定的清洗策略对摄像头进行清洗。其中，清洗策略可以包括清洗时长和/或清洗强度。然而考虑到针对脏污区域大小不同的摄像头若均采用同一清洗策略进行清洗，在脏污区域较小时会导致清洗时间和水量的浪费，而在脏污区域较大时会导致清洗不干净等问题，因此，在另一种方式中，可以根据脏污区域的大小自动调整清洗策略，以在确保清洗干净的基础上尽可能地缩短清洗时长。
52.示例地，图2是根据一示例性实施例示出的一种在确定车辆的摄像头存在脏污的情况下对摄像头进行清洗的方法的流程图。如图2所示，图1中步骤s13在确定摄像头存在脏污的情况下，对摄像头进行清洗可以包括以下步骤。
53.在步骤s131中，在确定车辆的摄像头存在脏污的情况下，确定摄像头中脏污区域的大小。
54.示例地，可以通过机器学习方式，预先训练得到计算脏污区域大小的模型，进而在确定出摄像头存在脏污的情况下，将该摄像头拍摄的历史场景图像输入至该模型中，进而得到该模型输出的摄像头中脏污区域的大小。其中，计算脏污区域大小的模型可以通过将脏污摄像头拍摄的图像作为输入参数，将用于表示脏污摄像头中脏污区域大小的标注结果作为模型输出参数进行训练得到。
55.又示例地，在历史场景信息包括车辆在前一时段的行驶过程中摄像头拍摄的多帧历史场景图像的情况下，在确定出摄像头存在脏污时，对该摄像头拍摄的多帧历史场景图像进行分析，以得到多帧历史场景图像中灰度一致区域，之后，将该灰度一致区域转换为摄像头中对应的区域，且该摄像头中对应的区域即为摄像头中的脏污区域，进而计算得到摄像头中脏污区域的大小。
56.在步骤s132中，根据摄像头中脏污区域的大小，确定摄像头的清洗策略。
57.在步骤s133中，根据清洗策略对摄像头进行清洗。
58.在本公开中，可以预先设置脏污区域的大小与清洗策略之间的对应关系。在确定出摄像头中脏污区域的大小之后，可以根据预设的脏污区域的大小与清洗策略的对应关系，确定摄像头的清洗策略，进而根据该清洗策略对摄像头进行清洗。其中，在脏污区域的大小与清洗策略之间的对应关系中，脏污区域越大其对应的清洗时长越长，或者，对应的清洗强度越大。
59.采用上述技术方案，可以根据摄像头中脏污区域的大小动态调整清洗策略，一方面可以提高对摄像头清洗的灵活性，另一方面还可以在确保清洗干净的基础上尽可能地缩短清洗时长，达到节约水量的目的。
60.应当理解的是，当车辆行驶在泥泞地洼路段时或者当车辆在雨雪天气中行驶或停放时均会造成摄像头脏污，因此，在本公开中，在图1步骤s11中获取的历史场景信息还可以包括历史天气信息。示例地，图1中步骤s12根据历史场景信息确定车辆的摄像头是否存在脏污的具体实施方式为：根据历史天气信息，确定在前一时段内是否存在雨雪天气，若存在雨雪天气确定车辆的摄像头存在脏污。
61.例如，根据车辆的定位装置，例如gps（global positioning system，全球定位系统），获取车辆在当前时刻的前一时段所处的位置，以及网络同步的该位置在该前一时段的天气信息，若存在雨雪天气则确定车辆的摄像头存在脏污。
62.此外，还可以预先设置雨雪天气的降雨量、降雪量或者降雨时长、降雪时长与清洗策略的对应关系，这样，在确定前一时段内存在雨雪天气之后，进一步确定降雨量、降雪量或者降雨时长、降雪时长，进而根据该对应关系确定出清洗策略，并按照该清洗策略对摄像头进行清洗。
63.此外，在图1步骤s11中获取的历史场景信息还可以包括历史行驶路况信息。示例地，图1中步骤s12根据历史场景信息确定车辆的摄像头是否存在脏污的具体实施方式为：根据历史行驶路况信息，确定在前一时段内车辆行驶的道路上是否存在脏污路段；若存在脏污路段，则确定车辆的摄像头存在脏污。其中，脏污路段可以使泥泞路段、低洼路段、水洼路段等。
64.类似地，也可以预先设置脏污路段长度与清洗策略的对应关系，这样，在确定前一时段内车辆行驶的道路上存在脏污路段之后，还可以进一步确定脏污路段的长度，进而根据该对应关系确定出清洗策略，并按照该清洗策略对摄像头进行清洗。
65.在实际应用中，通常会在用户即将驾驶车辆时具有对摄像头清洗的需求，然而清洗需要一定时长，考虑到用户在着急驾驶车辆或者摄像头中存在的脏污区域并不影响行车安全时，若仍对摄像头进行清洗，可能会造成用户使用体验较差的弊端。因此，在本公开中，在确定出摄像头存在脏污的情况下，可以根据用户的清洗指令对摄像头进行清洗。示例地，在确定出摄像头存在脏污的情况下，输出脏污提示信息，其中，该脏污提示信息用于提示用户摄像头存在脏污。
66.在一种实施例中，车辆内设置有语音采集装置。用户在接收到该脏污提示信息之后，如果需要对摄像头进行清洗可以语音输入清洗指令，进而车辆内的语音采集装置可以采集到该清洗指令，并对摄像头进行清洗。
67.在另一种实施例中，车辆内设置有清洗开关，在检测到用户对清洗开关的开启操作时，对摄像头进行清洗。示例地，该清洗开关可以设置在车辆用户界面，例如，在车辆用户界面的摄像头开启界面中加入清洗按键，在该界面中用户可以输入清洗指令以及选择清洗的摄像头，等等。又示例地，可以通过方向盘中的多功能组合按键输入清洗指令，例如，多功能组合按键为雨刷键和音量增加键。
68.用户在接收到脏污提示信息之后，如果需要对摄像头进行清洗用户可以通过对清洗开关的开启操作（例如，开启操作可以为点击摄像头开启界面中的清洗按键的操作，或者向一个方向长按雨刷键和音量增加键的操作），向车辆输入清洗指令。如此，在检测到用户对清洗开关的开启操作时，对摄像头进行清洗。
69.采用上述技术方案，可以根据用户的清洗需求对摄像头进行清洗，提高了对摄像头清洗的灵活性，提升用户的使用体验。
70.基于同一构思，本公开还提供一种车载摄像头清洗装置。图3是根据一示例性实施例示出的一种车载摄像头清洗装置的框图。如图3所示，该车载摄像头清洗装置300可以包括：获取模块301，被配置为获取车辆在当前时刻的前一时段所处场景的历史场景信
息；确定模块302，被配置为根据所述历史场景信息确定所述车辆的摄像头是否存在脏污；清洗模块303，被配置为在确定所述摄像头存在脏污的情况下，对所述摄像头进行清洗。
71.可选地，所述历史场景信息包括所述摄像头拍摄的历史场景图像；所述确定模块302包括：第一确定子模块，被配置为根据所述历史场景图像和预设的脏污识别模型，确定所述车辆的摄像头是否存在脏污，其中，所述脏污识别模型是通过将脏污摄像头和非脏污摄像头拍摄的样本场景图像作为模型输入参数，将用于表征摄像头是否存在脏污的标注结果作为模型输出参数进行训练得到的。
72.可选地，所述历史场景信息包括所述车辆在所述前一时段的行驶过程中所述摄像头拍摄的多帧历史场景图像；所述确定模块302包括：第二确定子模块，被配置为在所述多帧历史场景图像中确定是否存在灰度一致区域的至少两帧图像；第三确定子模块，被配置为若存在灰度一致区域的至少两帧图像则确定所述车辆的摄像头存在脏污。
73.可选地，所述清洗模块303包括：第四确定子模块，被配置为在确定所述车辆的摄像头存在脏污的情况下，确定所述摄像头中脏污区域的大小；第五确定子模块，被配置为根据所述摄像头中脏污区域的大小，确定所述摄像头的清洗策略；第一清洗子模块，被配置为根据所述清洗策略，对所述摄像头进行清洗。
74.可选地，所述历史场景信息包括历史天气信息和/或历史行驶路况信息；所述确定模块302包括：第六确定子模块，被配置为根据所述历史天气信息，确定在所述前一时段内是否存在雨雪天气；第七确定子模块，被配置为若存在所述雨雪天气，则确定所述车辆的摄像头存在脏污；和/或第八确定子模块，被配置为根据所述历史行驶路况信息，确定在所述前一时段内所述车辆行驶的道路上是否存在脏污路段；第九确定子模块，被配置为若存在脏污路段，则确定所述车辆的摄像头存在脏污。
75.可选地，所述车辆内设置有清洗开关；所述清洗模块303包括：输出子模块，被配置为在确定所述摄像头存在脏污的情况下，输出脏污提示信息；以及第二清洗子模块，被配置为在检测到用户对所述清洗开关的开启操作时，对所述摄像头进行清洗。
76.可选地，所述当前时刻为所述车辆处于未行驶状态的任一时刻。
77.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法
的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
78.本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的车载摄像头清洗方法的步骤。
79.图4是根据一示例性实施例示出的一种用于车载摄像头清洗的装置的框图。例如，装置400可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
80.参照图4，装置400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电源组件406，多媒体组件408，音频组件410，输入/输出接口412，传感器组件414，以及通信组件416。
81.处理组件402通常控制装置400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成车载摄像头清洗方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。
82.存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在装置400的操作。这些数据的示例包括用于在装置400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（sram），电可擦除可编程只读存储器（eeprom），可擦除可编程只读存储器（eprom），可编程只读存储器（prom），只读存储器（rom），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
83.电源组件406为装置400的各种组件提供电力。电源组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置400生成、管理和分配电力相关联的组件。
84.多媒体组件408包括在所述装置400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器（lcd）和触摸面板（tp）。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置400处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
85.音频组件410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风（mic），当装置400处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通信组件416发送。在一些实施例中，音频组件410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
86.输入/输出接口412为处理组件402和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
87.传感器组件414包括一个或多个传感器，用于为装置400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到装置400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述
组件为装置400的显示器和小键盘，传感器组件414还可以检测装置400或装置400一个组件的位置改变，用户与装置400接触的存在或不存在，装置400方位或加速/减速和装置400的温度变化。传感器组件414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件414还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
88.通信组件416被配置为便于装置400和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置400可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件416还包括近场通信（nfc）模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别（rfid）技术，红外数据协会（irda）技术，超宽带（uwb）技术，蓝牙（bt）技术和其他技术来实现。
89.在示例性实施例中，装置400可以被一个或多个应用专用集成电路（asic）、数字信号处理器（dsp）、数字信号处理设备（dspd）、可编程逻辑器件（pld）、现场可编程门阵列（fpga）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行车载摄像头清洗方法。
90.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由装置400的处理器420执行以完成车载摄像头清洗方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器（ram）、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
91.上述装置除了可以是独立的电子设备外，也可是独立电子设备的一部分，例如在一种实施例中，该装置可以是集成电路（integrated circuit，ic）或芯片，其中该集成电路可以是一个ic，也可以是多个ic的集合；该芯片可以包括但不限于以下种类：gpu（graphics processing unit，图形处理器）、cpu（central processing unit，中央处理器）、fpga（field programmable gate array，可编程逻辑阵列）、dsp（digital signal processor，数字信号处理器）、asic（application specific integrated circuit，专用集成电路）、soc（system on chip，soc，片上系统或系统级芯片）等。上述的集成电路或芯片中可以用于执行可执行指令（或代码），以实现上述的车载摄像头清洗方法。其中该可执行指令可以存储在该集成电路或芯片中，也可以从其他的装置或设备获取，例如该集成电路或芯片中包括处理器、存储器，以及用于与其他的装置通信的接口。该可执行指令可以存储于该处理器中，当该可执行指令被处理器执行时实现上述的车载摄像头清洗方法；或者，该集成电路或芯片可以通过该接口接收可执行指令并传输给该处理器执行，以实现上述的车载摄像头清洗方法。
92.参阅图5，图5是根据一示例性实施例示出的一种车辆的功能框图示意图。车辆500可以被配置为完全或部分自动驾驶模式。例如，车辆500可以通过感知系统520获取其周围的环境信息，并基于对周边环境信息的分析得到自动驾驶策略以实现完全自动驾驶，或者将分析结果呈现给用户以实现部分自动驾驶。
93.车辆500可包括各种子系统，例如，信息娱乐系统510、感知系统520、决策控制系统530、驱动系统540以及计算平台550。可选的，车辆500可包括更多或更少的子系统，并且每个子系统都可包括多个部件。另外，车辆500的每个子系统和部件可以通过有线或者无线的
方式实现互连。
94.在一些实施例中，信息娱乐系统510可以包括通信系统511，娱乐系统512以及导航系统513。
95.通信系统511可以包括无线通信系统，无线通信系统可以直接地或者经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如，无线通信系统可使用3g蜂窝通信，例如cdma、evd0、gsm/gprs，或者4g蜂窝通信，例如lte。或者5g蜂窝通信。无线通信系统可利用wifi与无线局域网（wireless local area network，wlan）通信。在一些实施例中，无线通信系统可利用红外链路、蓝牙或zigbee与设备直接通信。其他无线协议，例如各种车辆通信系统，例如，无线通信系统可包括一个或多个专用短程通信（dedicated short range communications，dsrc）设备，这些设备可包括车辆和/或路边台站之间的公共和/或私有数据通信。
96.娱乐系统512可以包括显示设备，麦克风和音响，用户可以基于娱乐系统在车内收听广播，播放音乐；或者将手机和车辆联通，在显示设备上实现手机的投屏，显示设备可以为触控式，用户可以通过触摸屏幕进行操作。
97.在一些情况下，可以通过麦克风获取用户的语音信号，并依据对用户的语音信号的分析实现用户对车辆500的某些控制，例如调节车内温度等。在另一些情况下，可以通过音响向用户播放音乐。
98.导航系统513可以包括由地图供应商所提供的地图服务，从而为车辆500提供行驶路线的导航，导航系统513可以和车辆的全球定位系统521、惯性测量单元522配合使用。地图供应商所提供的地图服务可以为二维地图，也可以是高精地图。
99.感知系统520可包括感测关于车辆500周边的环境的信息的若干种传感器。例如，感知系统520可包括全球定位系统521（全球定位系统可以是gps系统，也可以是北斗系统或者其他定位系统）、惯性测量单元（inertial measurement unit，imu）522、激光雷达523、毫米波雷达524、超声雷达525以及摄像装置526。感知系统520还可包括被监视车辆500的内部系统的传感器（例如，车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等）。来自这些传感器中的一个或多个的传感器数据可用于检测对象及其相应特性（位置、形状、方向、速度等）。这种检测和识别是车辆500的安全操作的关键功能。
100.全球定位系统521用于估计车辆500的地理位置。
101.惯性测量单元522用于基于惯性加速度来感测车辆500的位姿变化。在一些实施例中，惯性测量单元522可以是加速度计和陀螺仪的组合。
102.激光雷达523利用激光来感测车辆500所位于的环境中的物体。在一些实施例中，激光雷达523可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器，以及其他系统组件。
103.毫米波雷达524利用无线电信号来感测车辆500的周边环境内的物体。在一些实施例中，除了感测物体以外，毫米波雷达524还可用于感测物体的速度和/或前进方向。
104.超声雷达525可以利用超声波信号来感测车辆500周围的物体。
105.摄像装置526用于捕捉车辆500的周边环境的图像信息。摄像装置526可以包括单目相机、双目相机、结构光相机以及全景相机等，摄像装置526获取的图像信息可以包括静态图像，也可以包括视频流信息。
106.决策控制系统530包括基于感知系统520所获取的信息进行分析决策的计算系统
531，决策控制系统530还包括对车辆500的动力系统进行控制的整车控制器532，以及用于控制车辆500的转向系统533、油门534和制动系统535。
107.计算系统531可以操作来处理和分析由感知系统520所获取的各种信息以便识别车辆500周边环境中的目标、物体和/或特征。目标可以包括行人或者动物，物体和/或特征可包括交通信号、道路边界和障碍物。计算系统531可使用物体识别算法、运动中恢复结构（structure from motion，sfm）算法、视频跟踪等技术。在一些实施例中，计算系统531可以用于为环境绘制地图、跟踪物体、估计物体的速度等等。计算系统531可以将所获取的各种信息进行分析并得出对车辆的控制策略。
108.整车控制器532可以用于对车辆的动力电池和引擎541进行协调控制，以提升车辆500的动力性能。
109.转向系统533可操作来调整车辆500的前进方向。例如在一个实施例中可以为方向盘系统。
110.油门534用于控制引擎541的操作速度并进而控制车辆500的速度。
111.制动系统535用于控制车辆500减速。制动系统535可使用摩擦力来减慢车轮544。在一些实施例中，制动系统535可将车轮544的动能转换为电流。制动系统535也可采取其他形式来减慢车轮544转速从而控制车辆500的速度。
112.驱动系统540可包括为车辆500提供动力运动的组件。在一个实施例中，驱动系统540可包括引擎541、能量源542、传动系统543和车轮544。引擎541可以是内燃机、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合，例如汽油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎541将能量源542转换成机械能量。
113.能量源542的示例包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源542也可以为车辆500的其他系统提供能量。
114.传动系统543可以将来自引擎541的机械动力传送到车轮544。传动系统543可包括变速箱、差速器和驱动轴。在一个实施例中，传动系统543还可以包括其他器件，比如离合器。其中，驱动轴可包括可耦合到一个或多个车轮544的一个或多个轴。
115.车辆500的部分或所有功能受计算平台550控制。计算平台550可包括至少一个处理器551，处理器551可以执行存储在例如存储器552这样的非暂态计算机可读介质中的指令553。在一些实施例中，计算平台550还可以是采用分布式方式控制车辆500的个体组件或子系统的多个计算设备。
116.处理器551可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的cpu。可替换地，处理器551还可以包括诸如图像处理器（graphic process unit，gpu），现场可编程门阵列（field programmable gate array，fpga）、片上系统（system on chip，soc）、专用集成芯片（application specific integrated circuit，asic）或它们的组合。尽管图5功能性地图示了处理器、存储器、和在相同块中的计算机的其它元件，但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机、或存储器实际上可以包括可以或者可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机、或存储器。例如，存储器可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机的外壳内的其它存储介质。因此，对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或者可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行
此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。
117.在本公开实施方式中，处理器551可以执行上述的车载摄像头清洗方法。
118.在此处所描述的各个方面中，处理器551可以位于远离该车辆并且与该车辆进行无线通信。在其它方面中，此处所描述的过程中的一些在布置于车辆内的处理器上执行而其它则由远程处理器执行，包括采取执行单一操纵的必要步骤。
119.在一些实施例中，存储器552可包含指令553（例如，程序逻辑），指令553可被处理器551执行来执行车辆500的各种功能。存储器552也可包含额外的指令，包括向信息娱乐系统510、感知系统520、决策控制系统530、驱动系统540中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。
120.除了指令553以外，存储器552还可存储数据，例如道路地图、路线信息，车辆的位置、方向、速度以及其它这样的车辆数据，以及其他信息。这种信息可在车辆500在自主、半自主和/或手动模式中操作期间被车辆500和计算平台550使用。
121.计算平台550可基于从各种子系统（例如，驱动系统540、感知系统520和决策控制系统530）接收的输入来控制车辆500的功能。例如，计算平台550可利用来自决策控制系统530的输入以便控制转向系统533来避免由感知系统520检测到的障碍物。在一些实施例中，计算平台550可操作来对车辆500及其子系统的许多方面提供控制。
122.可选地，上述这些组件中的一个或多个可与车辆500分开安装或关联。例如，存储器552可以部分或完全地与车辆500分开存在。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。
123.可选地，上述组件只是一个示例，实际应用中，上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除，图5不应理解为对本公开实施例的限制。
124.在道路行进的自动驾驶汽车，如上面的车辆500，可以识别其周围环境内的物体以确定对当前速度的调整。物体可以是其它车辆、交通控制设备、或者其它类型的物体。在一些示例中，可以独立地考虑每个识别的物体，并且基于物体的各自的特性，诸如它的当前速度、加速度、与车辆的间距等，可以用来确定自动驾驶汽车所要调整的速度。
125.可选地，车辆500或者与车辆500相关联的感知和计算设备（例如计算系统531、计算平台550）可以基于所识别的物体的特性和周围环境的状态（例如，交通、雨、道路上的冰、等等）来预测识别的物体的行为。可选地，每一个所识别的物体都依赖于彼此的行为，因此还可以将所识别的所有物体全部一起考虑来预测单个识别的物体的行为。车辆500能够基于预测的识别的物体的行为来调整它的速度。换句话说，自动驾驶汽车能够基于所预测的物体的行为来确定车辆将需要调整到（例如，加速、减速、或者停止）何种稳定状态。在这个过程中，也可以考虑其它因素来确定车辆500的速度，诸如，车辆500在行驶的道路中的横向位置、道路的曲率、静态和动态物体的接近度等等。
126.除了提供调整自动驾驶汽车的速度的指令之外，计算设备还可以提供修改车辆500的转向角的指令，以使得自动驾驶汽车遵循给定的轨迹和/或维持与自动驾驶汽车附近的物体（例如，道路上的相邻车道中的车辆）的安全横向和纵向距离。
127.上述车辆500可以为各种类型的行驶工具，例如，轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、娱乐车、火车等等，本公开实施例不做特别的限定。
128.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的车载摄像头清洗方法的代码部分。
129.本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
130.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。