本公开涉及自动驾驶，尤其涉及一种镜头遮挡检测方法、装置、设备、介质及车辆。
背景技术：
1、近年来，自动驾驶(包含辅助驾驶和无人驾驶)是智能汽车发展的重要方向，并且越来越多的车辆中开始应用自动驾驶系统来实现车辆的自动驾驶功能。
2、在车辆驾驶过程中，往往需要根据周围环境图像使用车辆上的辅助驾驶功能。周围环境图像通过车辆上的镜头进行采集，如果镜头被遮挡，基于被遮挡的镜头采集的视频图像无法准确的决策是否继续使用辅助驾驶功能，会危及车辆上驾驶员以及乘客的安全。因此，为了决策是否继续使用辅助驾驶功能，从而保证车辆行驶安全，亟需提供一种可靠的镜头遮挡检测方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种镜头遮挡检测方法、装置、设备、介质及车辆。
2、第一方面，本公开提供了一种镜头遮挡检测方法，该方法包括：
3、获取镜头采集的视频；
4、将所述视频的各视频帧切分成多个大小相同的图像块；
5、基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度；
6、确定预设时间段内所述相似度的变化率，并基于所述相似度的变化率判断所述车辆上的镜头是否被遮挡。
7、在本公开一些实施例中，所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧中位置对应的各组图像块之间的相似度，包括：
8、对于所述相邻视频帧中位置对应的各组图像块，确定每个图像块中各像素值对应的像素点数量；
9、基于所述每个图像块中各像素值对应的像素点数量，计算所述相似度。
10、在本公开一些实施例中，所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度，包括：
11、对于所述相邻视频帧内位置对应的各组图像块，基于每个图像块中各像素点的像素值，计算所述每个图像块中各像素点的梯度幅度和梯度角度；
12、基于所述每个图像块中各像素点的梯度幅度和梯度角度，计算所述相似度。
13、在本公开一些实施例中，所述基于所述每个图像块中各像素点的梯度幅度和梯度角度，计算所述相似度，包括：
14、确定所述各梯度角度对应的梯度幅度；
15、基于所述各梯度角度对应的梯度幅度，计算所述相似度。
16、在本公开一些实施例中，所述基于所述相似度的变化率判断所述镜头是否被遮挡，包括：
17、若相邻视频帧中任意一组位置对应的图像块的相似度的变化率大于预设的变化率阈值，则确定所述镜头被遮挡，否则，确定所述镜头未被遮挡。
18、在本公开一些实施例中，在所述确定所述镜头被遮挡之后，所述方法还包括：
19、从所述相邻视频帧中确定所述相似度的变化率大于所述预设的变化率阈值的位置对应的多组目标图像块；
20、将所述位置对应的多组目标图像块的组数与各遮挡程度对应的组数阈值进行比较，确定所述镜头的被遮挡程度。
21、在本公开一些实施例中，还包括：
22、若所述被遮挡程度为严重遮挡程度，则基于所述严重遮挡程度以及所述镜头在车辆上设置的位置，生成辅助功能关闭指令，其中，所述辅助功能关闭指令用于控制关闭所述车辆上已启动的目标辅助功能。
23、在本公开一些实施例中，在所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度之前，所述方法还包括：
24、利用预先训练好的区域识别模型，对所述视频中各视频帧进行区域识别处理，确定所述各视频帧的目标分析区域；
25、则，所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度，包括：
26、对于所述各视频帧，基于所述目标分析区域内每个图像块包含像素点的像素值，计算所述相似度。
27、第二方面，本公开提供了一种镜头遮挡检测装置，该装置包括：
28、获取模块，用于获取镜头采集的视频；
29、切分模块，用于将所述视频的各视频帧切分成多个大小相同的图像块；
30、计算模块，用于基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度；
31、判断模块，用于确定预设时间段内所述相似度的变化率，并基于所述相似度的变化率判断所述镜头是否被遮挡。
32、第三方面，本公开提供了一种镜头遮挡检测设备，包括：
33、处理器；
34、存储器，用于存储可执行指令；
35、其中，处理器用于从存储器中读取可执行指令，并执行可执行指令以实现第一方面的镜头遮挡检测方法。
36、第四方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现第一方面的镜头遮挡检测方法。
37、第五方面，本公开提供了一种车辆，该车辆包括：
38、如第二方面所述的镜头遮挡检测装置；或者，
39、如第三方面所述的镜头遮挡检测设备；或者，
40、如第四方面所述的计算机可读存储介质。
41、本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
42、本公开实施例提供了一种镜头遮挡检测方法、装置、设备、介质及车辆，所述方法包括：获取镜头采集的视频；将视频的各视频帧切分成多个大小相同的图像块；基于各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度；确定预设时间段内相似度的变化率，并基于相似度的变化率判断镜头是否被遮挡。由此，对于通过镜头采集的视频，可以基于每个视频帧中每个图像块的像素信息，来确定相邻视频帧的相似度的变化率，从而基于相似度的变化率判断任意相邻视频帧是否发生较大变化，实现准确的判断出镜头是否被遮挡，进一步决策是否继续使用辅助驾驶功能，最终保证车辆的行驶安全。
1.一种镜头遮挡检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧中位置对应的各组图像块之间的相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个图像块中各像素点的梯度幅度和梯度角度，计算所述相似度，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度的变化率判断所述镜头是否被遮挡，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述确定所述镜头被遮挡之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1～7任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述各视频帧内每个图像块包含像素点的像素值，计算相邻视频帧内位置对应的各组图像块之间的相似度之前，所述方法还包括：
9.一种镜头遮挡检测装置，其特征在于，包括：
10.一种镜头遮挡检测设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现用上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
12.一种车辆，其特征在于，包括：
