本发明涉及摄像头追踪，具体涉及一种摄像头追踪方法、装置、摄像头清洗设备及介质。
背景技术：
1、高速公路监控摄像头作为一种重要的道路基础设施，在交通运营过程中发挥着不可或缺的作用。由于运行环境的特殊性，高速公路摄像头通常布置在室外，直接暴露在风吹日晒和各种极端天气下，而且由于高速公路上来往车辆行驶速度快，扬起灰尘较多，使得摄像头很容易沾染污渍，影响摄像头的清晰度。高速摄像头通常安装在车道上方，清洗难度较大，采用传统人工清洗不仅清洗效率低，还很容易影响车辆正常行驶，甚至造成交通事故。无人机具有飞行速度快，不影响地面交通的特点，是作为清洗高速公路摄像头的理想工具。无人机清洗摄像头的难点主要在于如何通过无人机视觉和定位传感器准确捕捉和锁定待清洗摄像头。因此，如何实现摄像头的追踪定位成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种摄像头追踪方法、装置、摄像头清洗设备及介质，以解决现有公路摄像头在清洗时摄像头难以准确追踪定位的问题。
2、第一方面，本发明提供了一种摄像头追踪方法，所述摄像头设置在目标路段上，该方法包括：
3、分别采集所述目标路段上设置的各个摄像头在清晰状态下第一图像，并对所述第一图像进行特征提取，得到所述第一图像对应的第一特征向量；
4、基于各个摄像头在所述目标路段上的设置位置，确定各摄像头的位置标识；
5、建立所述位置标识与所述第一特征向量的关联关系，并基于所述关联关系对各摄像头对应的所述第一特征向量和所述位置标识进行存储；
6、控制清洗无人机采集包含有待清洗摄像头的第二图像，并获取所述清洗无人机的当前位置，对所述第二图像进行特征提取，得到所述第二图像对应的第二特征向量；
7、将所述当前位置与所述第二特征向量与存储的所述第一特征向量和所述位置标识进行比对，确定目标待清洗摄像头。
8、本发明通过预先采集目标路段设置的各个摄像头在清晰状态下的第一图像进行特征提取得到其特征向量并联合摄像头位置的位置标识进行关联存储，然后通过利用清洗无人机采集包含有待清洗摄像头的第二图像进行图像特征提取并利用清洗无人机的当前位置，与存储的各个摄像头的位置标识和特征向量进行对比，进而确定目标摄像头，实现摄像头的精确追踪，为后续对摄像头进行自动化清洗提供准确的摄像头信息。
9、在一种可选的实施方式中，所述分别采集所述目标路段上设置的各个摄像头在清晰状态下第一图像，包括：
10、在所述目标路段上存在摄像头更新时，获取更新后的摄像头在清晰状态下第一图像，和/或在所述目标路段上存在自动清洗需求时，获取所述目标路段上当前已安装摄像头在清洗状态下的第一图像。
11、本发明通过在目标路段上存储自动清洗需求或摄像头更新时自动获取摄像头的图像，为后续摄像头的追踪提供图像数据基础。
12、在一种可选的实施方式中，所述控制清洗无人机采集包含有待清洗摄像头的第二图像，包括：
13、控制所述清洗无人机飞至所述目标路段上设置有摄像头的目标区域进行图像采集，得到第三图像；
14、以摄像头为目标对所述第三图像进行目标检测，得到包含有待清洗摄像头的第二图像。
15、本发明通过利用清洗无人机进行摄像头图像的采集，然后利用目标检测的方式精确提取包含摄像头的图像，排除了采集图像中其他摄像头或环境对图像的干扰，为后续进行摄像头追踪提供精确的摄像头图像，进一步提高摄像头图像采集的精确性，提高摄像头追踪结果的准确性。
16、在一种可选的实施方式中，所述对所述第一图像或所述第二图像进行特征提取，包括：
17、通过卷积神经网络算法将所述第一图像或所述第二图像转为256维特征向量。
18、本发明通过将包含摄像头的图像通过卷积神经网络转换为高维特征向量，对图像的表达能力更强，进一步提高后续特征向量对比的准确性，进而提高摄像头追踪结果的准确性。
19、在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
20、控制所述清洗无人机对所述目标待清洗摄像头进行清洗。
21、本发明通过利用清洗无人机对追踪到的摄像头进行自动清洗，在不影响道路车辆行驶的同时提高了摄像头的清洗效率。
22、在一种可选的实施方式中，所述将所述当前位置与所述第二特征向量与存储的所述第一特征向量和所述位置标识进行比对，确定目标待清洗摄像头，包括：
23、基于所述当前位置与各摄像头对应的位置标识筛选所述当前位置周围一定范围内的候选摄像头；
24、分别将所述第二特征向量与各候选摄像头对应的第一特征向量进行对比，确定相似度最高的目标待清洗摄像头。
25、本发明通过对两个图像进行特征向量比对的方式，按照特征向量的相似度进行待清洗摄像头的追踪，保障摄像头追踪结果的准确性。
26、在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
27、基于所述位置标识确定所述摄像头的摄像头标识，并建立所述位置标识与所述摄像头标识的对应关系；
28、所述基于所述当前位置与各摄像头对应的位置标识筛选所述当前位置周围一定范围内的候选摄像头，包括：
29、判断当前位置标识与所述当前位置的距离是否小于预设距离阈值；
30、在所述当前位置标识与所述当前位置的距离小于预设距离阈值时，基于所述位置标识与所述摄像头标识的对应关系，确定当前位置标识对应的当前摄像头标识；
31、将所述当前摄像头标识对应的摄像头确定为候选摄像头。
32、本发明通过比较清洗无人机位置与摄像头对应位置标识的距离，进行摄像头的初步筛选，避免其他位置摄像头的干扰，进一步提高摄像头追踪的准确性。
33、第二方面，本发明提供了一种摄像头追踪装置，所述摄像头设置在目标路段上，所述装置包括：
34、第一处理模块，用于分别采集所述目标路段上设置的各个摄像头在清晰状态下第一图像，并对所述第一图像进行特征提取，得到所述第一图像对应的第一特征向量；
35、第二处理模块，用于基于各个摄像头在所述目标路段上的设置位置，确定各摄像头的位置标识；
36、第三处理模块，用于建立所述位置标识与所述第一特征向量的关联关系，并基于所述关联关系对各摄像头对应的所述第一特征向量和所述位置标识进行存储；
37、第四处理模块，用于控制清洗无人机采集包含有待清洗摄像头的第二图像，并获取所述清洗无人机的当前位置，对所述第二图像进行特征提取，得到所述第二图像对应的第二特征向量；
38、第五处理模块，用于将所述当前位置与所述第二特征向量与存储的所述第一特征向量和所述位置标识进行比对，确定目标待清洗摄像头。
39、第三方面，本发明提供了一种摄像头清洗设备，所述摄像头设置在目标路段上，所述设备包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的摄像头追踪方法。
40、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的摄像头追踪方法。
1.一种摄像头追踪方法，所述摄像头设置在目标路段上，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别采集所述目标路段上设置的各个摄像头在清晰状态下第一图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制清洗无人机采集包含有待清洗摄像头的第二图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像或所述第二图像进行特征提取，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前位置与所述第二特征向量与存储的所述第一特征向量和所述位置标识进行比对，确定目标待清洗摄像头，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种摄像头追踪装置，所述摄像头设置在目标路段上，其特征在于，所述装置包括：
9.一种摄像头清洗设备，所述摄像头设置在目标路段上，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的摄像头追踪方法。
