【技术实现步骤摘要】
基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法
本专利技术涉及车辆测速技术,具体涉及一种基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法。
技术介绍
随着国民经济的发展,我国的汽车保有量持续增长,导致路车矛盾愈发剧烈,仅通过增加交通工具和道路的方法已经无法实现路车协调运作的目标,为了优化道路使用率,提高交通管理能力,需要利用智能交通系统进行车辆测速。当前车辆测速的方法主要有视频测速、地感线圈测速和雷达测速。视频测速是通过计算车辆行驶的像素坐标差比上帧数差,乘上一个固定比例得到车辆的速度,该测速方法简单,但是误差较大。地感线圈测速是将两个线圈间隔固定距离,当车辆驶入第一个线圈开始计时,车辆驶出第二个线圈计时结束,得到时间差,利用距离除上时间得到车辆的行驶速度,该测速方法测速准确度高,但是容易毁坏,维修费用高,只能进行单车辆的测速。雷达测速是利用多普勒效应,根据雷达的发射波频率与接收波频率的频差来完成对车辆的测速,该测速方法不受天气影响,精度高,被广泛应用于智能交通系统,但是单纯使用雷达测速并不能直观地看出道路上车辆行驶的情况。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,提高了车辆测速的精度和测速结果的可视性。实现本专利技术目的的技术解决方案为:一种基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,其特征在于,步骤如下:步骤1、车辆识别跟踪:利用摄像头采集车辆视频信息,进行车辆的识别和跟踪;步骤2、测速测量:利用雷达获取的回波信号,确定车辆的速度、距离和方位信息;步骤3、结果融合:根据雷达检测的车辆距离和方位信息,确定车辆质心坐 ...
【技术保护点】
1.一种基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,其特征在于,步骤如下:步骤1、车辆识别跟踪:利用摄像头采集车辆视频信息,进行车辆的识别和跟踪;步骤2、测速测量:利用雷达获取的回波信号,确定车辆的速度、距离和方位信息;步骤3、结果融合:根据雷达检测的车辆距离和方位信息,确定车辆质心坐标和行驶方向,将其与视频检测得到的车辆质心坐标和行驶方向进行匹配,在视频上显示车辆的速度信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,其特征在于,步骤如下:步骤1、车辆识别跟踪:利用摄像头采集车辆视频信息,进行车辆的识别和跟踪;步骤2、测速测量:利用雷达获取的回波信号,确定车辆的速度、距离和方位信息;步骤3、结果融合:根据雷达检测的车辆距离和方位信息,确定车辆质心坐标和行驶方向,将其与视频检测得到的车辆质心坐标和行驶方向进行匹配,在视频上显示车辆的速度信息。2.根据权利要求1所述的基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,其特征在于,步骤1利用YOLOv3算法进行车辆识别,利用卡尔曼滤波跟踪进行车辆跟踪。3.根据权利要求2所述的基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,其特征在于,步骤1利用YOLOv3算法进行车辆识别的具体方法为:对摄像头读取的一帧图片进行归一化处理,并划分成S×S网格,选择物体中心位置落在的网格负责物体的检测,由于每个边界框拥有5个参数,分别为目标的中心坐标(x0,y0),宽w、高h和边界框置信度,将中心坐标(x0,y0)相对于所在的目标中心单元格归一化到0-1之间,w、h用图像自身的宽和高归一化到0和1之间;根据归一化后的边界框参数确定边界框置信度其中Pr(object)表示边界框含有目标的可能性,当边界框内有目标时,Pr(object)=1,当边界框内没有目标时,Pr(object)=0,表示为边界框的准确度,计算公式为其中Boxtruth代表真实的目标边界框,Boxpred代表预测的目标边界框,根据的阈值去除可能性比较低的窗口,使用非极大值抑制去除冗余窗口,输出最终的目标检测框。4.根据权利要求2所述的基于视频车辆检测和雷达信号融合的车辆测速方法,其特征在于,步骤1的卡尔曼滤波跟踪选取车辆的质心坐标为车辆的跟踪点,将跟踪分为初始化、预测、匹配和更正四个阶段,具体方法为:将车辆出现在第一帧图像中的像素坐标作为卡尔曼滤波跟踪的初始值;对当前所有的运动目标进行卡尔曼滤波预测,由于物体在短时间内的运动可以看作是匀速直线运动,所以定义其状态转移矩阵A为A=[1,0,△t,0;0,1,0,△t;0,0,1,0;0,0,0,1],其中△t表示视频读取一帧的时间,将状态矩阵和当前帧的预测结果代入状态转移方程,得到下一帧的状态预测值;对多个跟踪目标进行匹配,由于视频处理一帧的时间短,所以车辆的行驶距离不会很远,设定一个阈值T,xk+1,xk分别是视频下一帧和当前帧车辆质心的横坐标,yk+1,yk分别是视频下一帧和当前帧车辆质心的纵坐标,匹配时利用车辆出现在视频前后帧中的像素坐标计算出欧氏距离当最小欧氏距离小于阈值T且...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩玉兵,任洁心,王尧,
申请(专利权)人:南京理工大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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