一种基于三维场景仿真技术的ETC系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于三维场景仿真技术的ETC系统，其获取方法包括如下步骤：获取训练集，建立定位神经网络模型，并采用训练集对定位神经网络模型，得到训练后的定位神经网络；获取ETC实地场景的俯视图，将其输入到训练后的定位神经网络中，得到与其对应的热力图，并将该热力图设置在二维坐标系中，得到其中各光斑在该二维坐标系中的坐标，并根据各光斑在二维坐标系中的坐标得到ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系；建立ETC系统场景的SMPL三维模型，将ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系带入其中，得到基于三维场景仿真技术的ETC系统。本发明专利技术提供的技术方案能够解决现有技术中建立ETC三维模型效率时工作量大的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维场景仿真技术的ETC系统
本专利技术属于ETC系统仿真
，具体涉及一种基于三维场景仿真技术的ETC系统。
技术介绍
全自动电子收费系统(ETC，ElectronicTollCollection)，是智能交通系统的服务功能之一，特别适合在高速公路或交通繁忙的桥隧环境下使用。目前高速公路收费处都有专门的ETC收费通道，车主只要在车辆前挡风玻璃上安装感应卡并预存费用，在通过收费站时便不用人工缴费也无须停车，高速通行费将从卡中自动扣除，即能够实现自动收费。这种收费系统每车收费耗时不到两秒，其收费通道的通行能力是人工收费通道的5至10倍。使用全自动电子收费系统，可以使公路收费走向无纸化、无现金化管理，从根本上杜绝收费票款的流失现象，解决公路收费中的财务管理混乱问题。另外，实施全自动电子收费系统还可以节约基建费用和管理费用。为了使用户更了解ETC系统，需要向用户展示其结构。目前向用户展示ETC系统的方法有如下几种：第一种是通过照片或视频像用户展示ETC系统的结构，这种方法只能从特定的角度来展示ETC系统，展示效果较差。第二种是通过ETC系统的三维模型进行展示。现有技术中建立ETC系统三维模型的方法需要先对ETC系统进行实地测量，然后根据测量结果进行建模，工作量较大过程比较繁琐，效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于三维场景仿真技术的ETC系统，以解决现有技术中建立ETC三维模型效率时工作量大的问题。为实现上述目的，本专利技术的采用如下技术方案：一种基于三维场景仿真技术的ETC系统，其获取方法包括如下步骤：步骤一：获取训练集，建立定位神经网络模型，并采用训练集对定位神经网络模型，得到训练后的定位神经网络；所述训练集中包括多张ETC场景的俯视图以及与各俯视图相对应的热力图，每张俯视图中标注有八个关键点，每张热力图中包括与相应俯视图中关键点位置相应的光斑；所述关键点包括驶入口的两侧、驶出口的两侧、收费中心线的两侧、摄像头和射频接收装置；在训练所述定位神经网络的过程中，以训练集中ETC场景的俯视图为输入，以对应的热力图为输出；步骤二：获取ETC实地场景的俯视图，将其输入到训练后的定位神经网络中，得到与其对应的热力图，并将该热力图设置在二维坐标系中，得到其中各光斑在该二维坐标系中的坐标，并根据各光斑在二维坐标系中的坐标得到ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系；步骤三：建立ETC系统场景的三维模型，将ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系带入其中，得到基于三维场景仿真技术的ETC系统。进一步的，所述训练集的获取方法为：通过航拍获取ETC场景的俯视图，并对其中的关键点进行标注；通过高斯核卷积对标注后的俯视图进行处理，得到各俯视图的热力图。进一步的，所述定位神经网络模型训练时的损失函数为均方差损失函数。进一步的，根据各关键点的二维坐标得到其三维空间坐标的方法为：建立三维空间坐标系，获取训练集时在ETC实地场景的各关键点上设置检测传感器，通过检测传感器检测各关键点所在的位置，然后将其转换到所建立的三维空间坐标系中，得到各关键点在三维空间坐标系中的坐标；建立转换神经网络模型，以俯视图中各关键点在二维坐标系中的坐标为输入，以俯视图中各关键点在三维空间坐标系中的坐标为输出，对所建立的转换神经网络模型进行训练，得到训练后的转换神经网络模型；得到ETC实地场景俯视图中各关键点在二维坐标系中的坐标之后，将其输入到训练后的转换神经网络模型，得到ETC实地场景俯视图中各关键点在三维空间坐标系中的坐标。进一步的，所述判断神经网络模型在训练时的损失函数为均方差损失函数。本专利技术所提供的技术方案，建立定位神经网络和ETC系统场景的SMPL三维模型，只需获取ETC系统的俯视图即可得到其三维模型，与现有技术相比可减少大量的工作量，解决现有技术中建立ETC三维模型效率时工作量大的问题。附图说明图1是本专利技术实施例中基于三维场景仿真技术的ETC系统获取方法的流程图；图2是本专利技术实施例中ETC俯视图的示意图。具体实施方式本实施例提供一种基于三维场景仿真技术的ETC系统，模拟ETC系统，其建立方法包括如下步骤：步骤一：获取训练集。本实施例中的训练集包括多张ETC场景的俯视图以及与各俯视图相对应的热力图，每张俯视图中标注有八个关键点，每张热力图中包括与相应俯视图中关键点位置相应的光斑；关键点包括驶入口的两侧、驶出口的两侧、收费中心线的两侧、摄像头和射频接收装置，如图2所示，其中11为驶入口左侧的关键点，12为驶入口右侧的关键点，21为收费中心线左侧的关键点，22为收费中心线右侧的关键点，31为驶出口左侧的关键点，32为驶出口右侧的关键点，4为射频接收装置，5为摄像头。每个关键点对应热力图中的一个光斑。步骤二：建立定位神经网络模型，采用训练集中的数据对其进行训练，得到训练后的定位神经网络模型。本实施例中所建立的定位神经网络模型为HRNet预测神经网络模型，对定位神经网络模型进行训练的方法为：首先对训练集中各俯视图的各关键点和各热力俯视图中的各光斑进行标注；然后以训练集中的俯视图为输入，以对应的热力图为输出，对定位神经网络模型进行训练，将定位神经网络模型中的数据固化，得到训练后的定位神经网络模型。步骤三：获取ETC实地场景的俯视图，并将其输入到训练后的定位神经网络模型中，输出与其相对应的实地热力图。步骤四：将各实时热力图分别放置到二维坐标系中，得到各实时热力图中各光斑在二维坐标系中的二维坐标，将其作为对应关键点在二维坐标系中的坐标，并根据各俯视图中各关键点的二维坐标得到其三维空间坐标。步骤五：建立ETC系统场景的三维模型，将ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系带入其中，得到基于三维场景仿真技术的ETC系统。本实施例中定位神经网络的损失函数为均方差损失函数：其中，MSN为定位神经网络模型的损失函数，n为训练集中样本的总数，是训练过程中输入为第i张俯视图时定位神经网络模型输出的预测热力图，而yi是的训练集中第i张俯视图对应的热力图。本实施例的步骤(4)中，根据俯视图中各关键点在二维坐标系中的坐标得到其相对位置关系的方法为：建立三维空间坐标系，在获取训练集时，在各关键点上设置检测传感器，通过检测传感器检测各关键点所在的位置，然后将其转换到所建立的三维空间坐标系中，得到各关键点在三维空间坐标系中的坐标；建立转换神经网络模型，本实施例中的转换神经网络模型采用的是TCN神经网络模型；以俯视图中各关键点在二维坐标系中的坐标为输入，以俯视图中各关键点在三维空间坐标系中的坐标为输出，对所建立的转换神经网络模型进行训练，得到训练后的转换神经网络模型；得到实时动作俯视图中各关键点在二维坐标系中的坐标之后，将其输入到训练后的转换神经网络模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维场景仿真技术的ETC系统，其特征在于，其获取方法包括如下步骤：/n步骤一：获取训练集，建立定位神经网络模型，并采用训练集对定位神经网络模型，得到训练后的定位神经网络；/n所述训练集中包括多张ETC场景的俯视图以及与各俯视图相对应的热力图，每张俯视图中标注有八个关键点，每张热力图中包括与相应俯视图中关键点位置相应的光斑；所述关键点包括驶入口的两侧、驶出口的两侧、收费中心线的两侧、摄像头和射频接收装置；/n在训练所述定位神经网络的过程中，以训练集中ETC场景的俯视图为输入，以对应的热力图为输出；/n步骤二：获取ETC实地场景的俯视图，将其输入到训练后的定位神经网络中，得到与其对应的热力图，并将该热力图设置在二维坐标系中，得到其中各光斑在该二维坐标系中的坐标，并根据各光斑在二维坐标系中的坐标得到ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系；/n步骤三：建立ETC系统场景的三维模型，将ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系带入其中，得到基于三维场景仿真技术的ETC系统。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于三维场景仿真技术的ETC系统，其特征在于，其获取方法包括如下步骤：
步骤一：获取训练集，建立定位神经网络模型，并采用训练集对定位神经网络模型，得到训练后的定位神经网络；
所述训练集中包括多张ETC场景的俯视图以及与各俯视图相对应的热力图，每张俯视图中标注有八个关键点，每张热力图中包括与相应俯视图中关键点位置相应的光斑；所述关键点包括驶入口的两侧、驶出口的两侧、收费中心线的两侧、摄像头和射频接收装置；
在训练所述定位神经网络的过程中，以训练集中ETC场景的俯视图为输入，以对应的热力图为输出；
步骤二：获取ETC实地场景的俯视图，将其输入到训练后的定位神经网络中，得到与其对应的热力图，并将该热力图设置在二维坐标系中，得到其中各光斑在该二维坐标系中的坐标，并根据各光斑在二维坐标系中的坐标得到ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系；
步骤三：建立ETC系统场景的三维模型，将ETC实地场景俯视图中各关键点之间的相对位置关系带入其中，得到基于三维场景仿真技术的ETC系统。


2.根据权利要求1所述的基于三维场景仿真技术的ETC系统，其特征在于，所述训练集的获取方法为：通过航拍获取ETC场景的俯视图，并对其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟锋，王东兴，袁欣欣，刘甲亮，靳书冬，
申请(专利权)人：河南东方世纪交通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41