申请/专利权人：山东交通学院

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117589128B

主分类号：G01C9/00

分类号：G01C9/00;G01C19/00;G06F18/2431;G06F18/214;G06F18/15;G06F18/213;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本申请公开了一种路锥姿态变化的识别方法、设备及介质，涉及交通管理技术领域，方法包括：获取路锥的陀螺仪数据，对陀螺仪数据进行特征提取，以得到第一特征向量；根据第一特征向量确定路锥的倾倒状态，其中，倾倒状态包括倾倒和非倾倒；若倾倒状态为倾倒，则通过路锥的陀螺仪获取倾倒数据，并对倾倒数据进行特征提取，以得到第二特征向量；确定预先设置的相似度衡量模型，通过相似度衡量模型对第二特征向量进行推理，以确定路锥的倾倒类型。本申请避免了采用复杂的温度补充算法进行陀螺仪姿态估计；将时间差因素引入到姿态估计算法中，强化了算法在时间上的辨识能力；使用直方图来代替原始数据，使得不同倾倒模式具有更强的区分度。

主权项：1.一种路锥姿态变化的识别方法，其特征在于，包括：获取路锥的陀螺仪数据，对所述陀螺仪数据进行特征提取，以得到第一特征向量；根据所述第一特征向量确定所述路锥的倾倒状态，其中，所述倾倒状态包括倾倒和非倾倒；若所述倾倒状态为倾倒，则通过所述路锥的陀螺仪获取倾倒数据，并对所述倾倒数据进行特征提取，以得到第二特征向量；确定预先设置的相似度衡量模型，通过所述相似度衡量模型对所述第二特征向量进行推理，以确定所述路锥的倾倒类型；对所述陀螺仪数据进行特征提取，具体包括：确定预先设置的特征参数，其中，所述特征参数包括时域统计特征和非线性特征，所述时域统计特征包括最大值、最小值、平均值和标准差，所述非线性特征包括近似熵；根据特征参数对所述陀螺仪数据进行特征提取，以得到所述第一特征向量；对所述倾倒数据进行特征提取，具体包括：对所述倾倒数据进行均值计算，以得到原始均值数据和差分均值数据，并将所述原始均值数据和所述差分均值数据进行拼接，以得到综合均值数据；根据所述综合均值数据进行直方图统计，以得到直方图向量，对所述直方图向量进行拼接，以得到所述第二特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东交通学院 一种路锥姿态变化的识别方法、设备及介质

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