申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-07-30

公开（公告）日：2024-01-05

公开（公告）号：CN115346368B

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G01S13/86;G01S13/91;G08G1/042;H04N23/695

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.05#授权;2022.12.02#实质审查的生效;2022.11.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于远、近景多传感器一体融合的交通路侧感知系统及方法，通过设置摄像头俯仰角以及焦距的大小使得远景摄像头与近景摄像头的横向感知范围大于道路宽度，同时通过相关几何模型推导在毫米波雷达感知区域已知的条件下，远、近景摄像头互相配合所能达到的最优感知范围。本发明通过对远、近景视频的拼接与目标检测，达到了感知重叠区域的数据冗余效果；配合毫米波雷达数据，不仅丰富了目标状态信息，同时引入相关指标对多源传感器的感兴趣区域进行筛选与匹配，达到雷达与摄像头相互辅助的增益效果。克服了单一摄像头视角有限，同样大视域效果下鱼眼镜头畸变过大的缺点；同时通过多源数据融合的方式，提高了感知与定位精度。

主权项：1.一种基于远、近景多传感器一体融合的交通路侧感知方法，其特征在于：包括：1布设远、近景多传感器融合一体机，多传感器由远、近景摄像头与毫米波雷达组成，对远、近景摄像头与毫米波雷达进行时空联合标定；通过几何模型确定路侧传感器布设位置，具体包括：计算道路宽度，远、近景多传感器融合一体机横向感知范围大于道路宽度；确定路侧传感器的工作高度，包括近景摄像头高度，远景摄像头高度以及毫米波雷达高度；确定远景摄像头与近景摄像头的俯仰角；根据摄像头坐标转换推导求解最优有效感知区域，有效感知区域最近点和最远点由毫米波雷达的探测范围确定，近景摄像头与远景摄像头安装高度已知，分别为H1和H2，求解近景摄像头与远景摄像头最佳的俯仰角以及焦距设置；方法如下：利用平面几何得： 其中S1为近景镜头最近边界与近景镜头间的水平距离，与β1分别为近景镜头视角最近视线和最远视线与水平面所成夹角，H1为近景摄像头安装高度，Sn为近景镜头感光区域大小，Z1A为近景镜头最远边界A点在近景镜头坐标系中的距离；下面计算远景与近景包围形成的有效感知区域S2，根据几何关系可得： S2＝H1tanθ2+α2+tanα1-θ1其中X2A为A点在远景镜头坐标系中的距离，β2为远景镜头视角最远视线与水平面所成夹角，Sf为远景镜头感知区域大小，为远景镜头视角最近视线与水平面所成夹角，θ1,θ2分别为近景镜头和远景镜头的俯仰角，α1,α2分别为近景和远景镜头视角角度的二分之一；视线远景镜头和近景镜头的感知区域相邻或者部分重合，满足以下条件： 实现两镜头成像大小一致，根据焦距距离＝图物，即： 变换得：F1F2＝cosα1cosα2其中F1,F2分别为近景和远景镜头的焦距；tanα1＝L2F1；L为感光片已知参数；在最优感知区域的布设条件下，分别对多传感器的ROI感兴趣区域进行匹配，实现目标不同特征在同一感兴趣区域的展示，具体包括：设雷达共有W个感兴趣区域，视频共有M个感兴趣区域，引入相关参数对ROI的关联性进行度量； 式中，Ri表示第i块雷达感兴趣区域，SRi表示第i块雷达感兴趣区域的面积，Vj表示第j块视频感兴趣区域，SVj表示第j块视频感兴趣区域的面积，有1≤i≤W,1≤j≤M；ΔSRi,Vj表示第i块雷达感兴趣区域和第j块视频感兴趣区域重叠部分的面积，PRi,Vj和PVj,Ri分别代表了ΔSRi,Vj占SRi和SVj的百分比；设定阈值Tmatched对雷达和视频重叠的感兴趣区域进行考察，若同时满足下式，则将这两块区域匹配在一起； 匹配后的区域包含图像上的特征，以及目标的空间位置与运动信息；2采集交通流参数和交通路侧视频图像，对远、近景摄像头感知区域进行拼接；3对视频图像进行处理并提取目标静态特征与动态特征；4对毫米波雷达感知区域内目标进行探测，提取动态特征；5对视频与毫米波雷达感知区域内目标特征进行匹配与数据融合；6将感知目标静态与动态特征进行可视化展示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于远、近景多传感器一体融合的交通路侧感知系统及方法

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