一种公交的掉头检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种公交的掉头检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：确定公交车行驶的路线，在路线上设置有多个站点，若公交车沿路线行驶掉头到达某个站点，则确定围绕站点的区域为目标区域，当公交车沿路线行驶时，分别调用卫星定位单元检测公交车的位置、调用惯性测量单元检测公交车的姿态，当公交车行驶至目标区域时，将位置与姿态转换为多种特征信息，根据多种特征信息检测公交车在目标区域的行驶状态，若行驶状态为掉头，则对目标区域内的站点播报到站信息，联合卫星定位单元与惯性测量单元可以丰富感知数据的维度，从而提高检测公交车掉头的准确率，保证准确地在掉头后播报即将到达的站点的站点信息，方便乘客出行。方便乘客出行。方便乘客出行。

【技术实现步骤摘要】
一种公交的掉头检测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及公共交通的
，尤其涉及一种公交的掉头检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]公交车是用户出行的公共交通工具之一，当公交车到达设定的站点时，会播报站点信息，提示用户做好下车准备。
[0003]目前判断公交车是否到达站点，主要是依赖卫星定位，但是，卫星定位的精度本身较低，且容易受到环境的影响，尤其是在城区高架桥等建筑密集的地方，卫星定位的信号会发生漂移的现象，使得卫星定位的精度进一步变差。
[0004]为了覆盖城区不同的街道，公交车的路线存在折返的情况，公交车可能在某些区域掉头后到达站点，此时，由于卫星定位的精度低，容易导致公交车的定位出错，在拐弯处碰上红绿灯等交通拥堵的地方时尤为明显，公交车频繁启动、刹车，移动距离可能很短，但漂移较大，从而导致站点信息播报错误，给乘客出行带来不便。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提出了一种公交的掉头检测方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决如何提高公交车掉头时定位的精确度，从而准确播报站点信息的问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种公交的掉头检测方法，包括：
[0007]确定公交车行驶的路线，在所述路线上设置有多个站点；
[0008]若所述公交车沿所述路线行驶掉头到达某个所述站点，则确定围绕所述站点的区域为目标区域；
[0009]当所述公交车沿所述路线行驶时，分别调用卫星定位单元检测所述公交车的位置、调用惯性测量单元检测所述公交车的姿态；
[0010]当所述公交车行驶至所述目标区域时，将所述位置与所述姿态转换为多种特征信息；
[0011]根据多种所述特征信息检测所述公交车在所述目标区域的行驶状态；
[0012]若所述行驶状态为掉头，则对所述目标区域内的所述站点播报到站信息。
[0013]可选地，所述若所述公交车沿所述路线行驶掉头到达某个所述站点，则确定围绕所述站点的区域为目标区域，包括：
[0014]获取所述公交车沿所述路线行驶时记录的多条原始轨迹；
[0015]对多条所述原始轨迹计算平均值，作为目标轨迹；
[0016]针对每个所述站点，以所述站点投影至所述目标轨迹的点作为起始的圆心，添加圆形的窗口；
[0017]维持所述窗口的圆心在所述目标轨迹上，沿所述目标轨迹的反方向滑动所述窗口，直至滑动的距离超过预设的阈值；
[0018]在滑动所述窗口的过程中，确定第一目标点、第二目标点，所述第一目标点与所述第二目标点均为所述窗口与所述目标轨迹相交的点；
[0019]计算所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离、第一目标线段与第二目标线段之间的夹角，所述第一目标线段为所述第一目标点与所述圆心之间组成的线段，所述第二目标线段为所述第二目标点与所述圆心之间组成的线段；
[0020]若所述距离小于预设的第一阈值，所述夹角小于预设的第二阈值，则确定所述公交车沿所述路线行驶掉头到达所述站点；
[0021]将围绕所述站点、且覆盖所述第一目标点与所述第二目标点的区域设置为目标区域。
[0022]可选地，所述将所述位置与所述姿态转换为多种特征信息，包括：
[0023]加载第一特征提取网络、第二特征提取网络、第三特征提取网络；
[0024]将所述位置输入所述第一特征提取网络中提取表征位置的特征信息，作为第一目标特征信息；
[0025]将所述姿态输入所述第二特征提取网络中提取表征姿态的特征信息，作为第二目标特征信息；
[0026]将所述位置与所述姿态融合为目标运动状态；
[0027]将所述目标运动状态输入所述第三特征提取网络中提取表征融合的特征信息，作为第三目标特征信息。
[0028]可选地，所述第一特征提取网络中包括多层卷积层、第一全连接层，所述第二特征提取网络中包括多层长短期记忆网络、第二全连接层，所述第三特征提取网络中包括多层时间卷积层、第三全连接层；
[0029]所述将所述位置输入所述第一特征提取网络中提取表征位置的特征信息，作为第一目标特征信息，包括：
[0030]将所述位置依次输入多层所述卷积层中进行处理，以提取空间上的特征信息；
[0031]将所述空间上的特征信息输入所述第一全连接层中映射至指定的第一维度，作为第一目标特征信息；
[0032]所述将所述姿态输入所述第二特征提取网络中提取表征姿态的特征信息，作为第二目标特征信息，包括：
[0033]将所述姿态依次输入多层所述长短期记忆网络中进行处理，以提取时序上的特征信息；
[0034]将所述时序上的特征信息输入所述第二全连接层中映射至指定的第二维度，作为第二目标特征信息；
[0035]所述将所述目标运动状态输入所述第三特征提取网络中提取表征融合的特征信息，作为第三目标特征信息，包括：
[0036]将所述目标运动状态依次输入多层所述时间卷积层中进行处理，以提取空间与时序上的特征信息；
[0037]将所述空间与时序上的特征信息输入所述第三全连接层中映射至指定的第三维度，作为第三目标特征信息。
[0038]可选地，所述将所述位置与所述姿态融合为目标运动状态，包括：
[0039]分别查询所述卫星定位单元检测所述位置的第一频率与所述惯性测量单元检测所述姿态的第二频率；
[0040]若所述第一频率大于所述第二频率，则以所述姿态作为基准，将所述位置对齐所述姿态；
[0041]若至少两个所述位置对齐同一个所述姿态，则将至少两个所述位置融合为新的位置；
[0042]将所述姿态拼接至对齐之后的所述位置之后，获得目标运动状态；
[0043]若所述第一频率小于所述第二频率，则以所述位置作为基准，将所述姿态对齐所述位置；
[0044]若至少两个所述姿态对齐同一个所述位置，则将至少两个所述姿态融合为新的姿态；
[0045]将所述位置拼接至对齐之后的所述姿态之后，获得目标运动状态。
[0046]可选地，所述特征信息包括表征位置的第一目标特征信息，表征姿态的第二目标特征信息，表征位置与姿态融合的第三目标特征信息；
[0047]所述根据多种所述特征信息检测所述公交车在所述目标区域的行驶状态，包括：
[0048]加载方向预测网络；
[0049]获取第四目标特征信息，其中，若融合时所述位置在所述姿态之后，则所述第四目标特征信息的拼接顺序为所述第二目标特征信息、所述第三目标特征信息、所述第一目标特征信息，若融合时所述姿态在所述位置之后，则所述第四目标特征信息的拼接顺序为所述第一目标特征信息、所述第三目标特征信息、所述第二目标特征信息；
[0050]将所述第四目标特征信息输入所述方向预测网络中，以预测所述公交车在所述目标区域内行驶的第一方向；
[0051]若所述第一方向与所述公交车行驶至所述目标区域之前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种公交的掉头检测方法，其特征在于，包括：确定公交车行驶的路线，在所述路线上设置有多个站点；若所述公交车沿所述路线行驶掉头到达某个所述站点，则确定围绕所述站点的区域为目标区域；当所述公交车沿所述路线行驶时，分别调用卫星定位单元检测所述公交车的位置、调用惯性测量单元检测所述公交车的姿态；当所述公交车行驶至所述目标区域时，将所述位置与所述姿态转换为多种特征信息；根据多种所述特征信息检测所述公交车在所述目标区域的行驶状态；若所述行驶状态为掉头，则对所述目标区域内的所述站点播报到站信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述公交车沿所述路线行驶掉头到达某个所述站点，则确定围绕所述站点的区域为目标区域，包括：获取所述公交车沿所述路线行驶时记录的多条原始轨迹；对多条所述原始轨迹计算平均值，作为目标轨迹；针对每个所述站点，以所述站点投影至所述目标轨迹的点作为起始的圆心，添加圆形的窗口；维持所述窗口的圆心在所述目标轨迹上，沿所述目标轨迹的反方向滑动所述窗口，直至滑动的距离超过预设的阈值；在滑动所述窗口的过程中，确定第一目标点、第二目标点，所述第一目标点与所述第二目标点均为所述窗口与所述目标轨迹相交的点；计算所述第一目标点与所述第二目标点之间的距离、第一目标线段与第二目标线段之间的夹角，所述第一目标线段为所述第一目标点与所述圆心之间组成的线段，所述第二目标线段为所述第二目标点与所述圆心之间组成的线段；若所述距离小于预设的第一阈值，所述夹角小于预设的第二阈值，则确定所述公交车沿所述路线行驶掉头到达所述站点；将围绕所述站点、且覆盖所述第一目标点与所述第二目标点的区域设置为目标区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述位置与所述姿态转换为多种特征信息，包括：加载第一特征提取网络、第二特征提取网络、第三特征提取网络；将所述位置输入所述第一特征提取网络中提取表征位置的特征信息，作为第一目标特征信息；将所述姿态输入所述第二特征提取网络中提取表征姿态的特征信息，作为第二目标特征信息；将所述位置与所述姿态融合为目标运动状态；将所述目标运动状态输入所述第三特征提取网络中提取表征融合的特征信息，作为第三目标特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取网络中包括多层卷积层、第一全连接层，所述第二特征提取网络中包括多层长短期记忆网络、第二全连接层，所述第三特征提取网络中包括多层时间卷积层、第三全连接层；所述将所述位置输入所述第一特征提取网络中提取表征位置的特征信息，作为第一目
标特征信息，包括：将所述位置依次输入多层所述卷积层中进行处理，以提取空间上的特征信息；将所述空间上的特征信息输入所述第一全连接层中映射至指定的第一维度，作为第一目标特征信息；所述将所述姿态输入所述第二特征提取网络中提取表征姿态的特征信息，作为第二目标特征信息，包括：将所述姿态依次输入多层所述长短期记忆网络中进行处理，以提取时序上的特征信息；将所述时序上的特征信息输入所述第二全连接层中映射至指定的第二维度，作为第二目标特征信息；所述将所述目标运动状态输入所述第三特征提取网络中提取表征融合的特征信息，作为第三目标特征信息，包括：将所述目标运动状态依次输入多层所述时间卷积层中进行处理，以提取空间与时序上的特征信息；将所述空间与时序上的特征信息输入所述第三全连接层中映射至指定的第三维度，作为第三目标特征信息。5.根据权利要求3所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建军，黄梓斌，钱剑港，邢映彪，
申请(专利权)人：广州通巴达电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：