一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法技术

本发明专利技术公开了一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，涉及涉及3D视觉：特征匹配：神经网络：目标识别领域，包括如下步骤：步骤1：通过清扫车辆的前置摄像头与后置摄像头分别采集车辆前方路面与后方路面信息；步骤2：通过视觉里程计算法对前置摄像头采集的视频帧进行处理；步骤3：根据视觉里程计结果，提取道路边缘，获取清扫区域和扫刷到道路边缘的距离；步骤4：通过目标检测算法对后置摄像头采集的图像进行处理；步骤5：根据路面垃圾检测结果，使用路面清洁度打分算法，对路面清洁度进行评分。不仅实现了清扫区域的提取，还实现了扫刷到路缘距离的感知，实现了各种复杂场景下对路面清洁度打分的效果。面清洁度打分的效果。面清洁度打分的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法


[0001]本专利技术涉及3D视觉、特征匹配、神经网络、目标识别领域，特别涉及一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法。

技术介绍

[0002]计算机视觉技术是使计算机模拟人类的视觉过程，具有感受环境的能力，是图像处理：人工智能和模式识别等技术的综合。计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便用机器代替人去做人类难以达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。
[0003]路面垃圾清扫是环卫车辆一项繁琐：耗时：耗能的道路清洁任务，当前环卫车辆的清扫工作主要依靠人工驾驶员观察路面，判断环卫车扫刷与道路边缘的间距以及路面的垃圾种类和面积，从而控制清扫的区域和力度，这种方式导致环卫车辆路面清扫效率低下，容易出现漏扫或扫刷磨损过快的问题，驾驶员容易疲劳驾驶，路面清洁度判定不准确，环卫车辆工作能耗高。智能的沿边清扫和路面清洁度判定是智能环卫装置急需解决的问题。目前现有的方案主要有以下三种：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过清扫车辆的前置摄像头与后置摄像头分别采集车辆前方路面与后方路面信息；步骤2：通过视觉里程计算法对前置摄像头采集的视频帧进行处理；步骤3：根据视觉里程计结果，提取道路边缘，获取清扫区域和扫刷到道路边缘的距离；步骤4：根据步骤3中提取的清扫区域，通过目标检测算法对后置摄像头采集的图像进行处理；步骤5：根据路面垃圾检测结果，使用路面清洁度打分算法，对路面清洁度进行评分；步骤6：根据步骤3得到的扫刷到路缘的距离，和步骤5得到的清洁度评估结果，进行显示或语音提醒。2.根据权利要求1所述的一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，其特征在于，步骤3中，采用视觉里程计算法对道路边缘进行三维重建，精确分割和拟合出道路边缘的同时，计算出扫刷到道路边缘的距离，实现清扫区域和扫刷到路缘的距离的检测。3.根据权利要求1或2所述的一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，其特征在于，步骤3中的检测算法具体包括：步骤3.1：对重建出的点云进行点云处理，提取出道路边界点并拟合道路边缘曲线；步骤3.2：根据得到的点云数据、道路边缘曲线以及相机标定参数，计算出清扫车扫刷到道路边缘的距离；步骤3.3：根据得到的道路边缘曲线、相机标定参数以及车辆的先验信息，提取出清扫作业区域。4.根据权利要求1所述的一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，其特征在于，所述步骤4中的检测算法包括：步骤4.1：根据前视相机视野中提取的清扫区域，使特征匹配算法实现前后相机视野中清扫区域对齐，完成清扫作业后的清扫区域提取；步骤4.2：对得到的清扫区域进行目标检测，获得大垃圾与小垃圾的位置和类别。5.根据权利要求4所述的一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，其特征在于，步骤4.1中的特征匹配算法采用ORB特征，在前后相机采集的图像中分别提取ORB特征，随后通过计算描述之间的汉明距离进行匹配。6.根据权利要求5所述的一种智能沿边清扫与路面清洁度判定集成方法，其特征在于，匹配后，根据前后相机...

【专利技术属性】
技术研发人员：茅洪菊，秦宇，施宝昌，王振，
申请(专利权)人：中国天楹股份有限公司江苏天楹环保能源成套设备有限公司，
类型：发明
国别省市：