【技术实现步骤摘要】
一种车路协同时频异构数据交通状态感知系统
[0001]本专利技术涉及交通状态管控
,更具体地说,它涉及一种车路协同时频异构数据交通状态感知系统。
技术介绍
[0002]交通运行状态的精准感知是交通运行分析、交通运行管控、交通安全风险分析与预警的基础。近年来,对于交通运行状态的精准感知受到了极高的重视,交通运行状态的动态精准感知成为我国道路交通运输行业亟须解决的关键技术问题。
[0003]目前的交通状态感知系统中用户无法随时查看交通状况和对历史交通状况进行回放,用户无法对交通事故进行标注,进而无法高效的对交通事故进行分析。
技术实现思路
[0004]针对现有技术存在的不足,本专利技术的目的在于提供一种车路协同时频异构数据交通状态感知系统。
[0005]为实现上述目的,本专利技术提供了如下技术方案:一种车路协同时频异构数据交通状态感知系统,包括路端监控设备、远程服务器、用户设备;所述路端监控设备用于控制相机通过以太网连接ROS系统设备,以及控制毫米波雷达通过CAN将数据传输到ROS系统设备, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车路协同时频异构数据交通状态感知系统,其特征在于,包括路端监控设备、远程服务器、用户设备;所述路端监控设备用于控制相机通过以太网连接ROS系统设备,以及控制毫米波雷达通过CAN将数据传输到ROS系统设备,ROS系统设备通过数据融合交通目标检测方法将交通目标检测结果以视频的方式进行topic发布,通过RTMP方式将检测结果的视频,通过IP地址传输协议的方式并加密,连接网络进行实时推流;数据融合交通目标检测方法具体包括如下步骤:步骤一:通过张氏标定和人工标定的方式,将毫米波雷达与相机进行数据同步;步骤二:将同步好的毫米波雷达和相机数据进行处理,判断毫米波雷达与相机的失效情况;步骤三:当相机和毫米波雷达都正常时,对毫米波雷达与相机进行特征融合:1)对相机图像信息进行特征提取,将主干网络加入FPN进行特征金字塔处理,从特征网络中融合出不同深度的3层图像特征图;2)对毫米波雷达进行特征提取,构造RF图像并在此基础上通过CFAR算法进行峰值判断提取出关键地物位置节点,同时根据目标的距离、径向速度和垂直与径向的速度形成3张毫米波雷达热力特征图;3)将3张毫米波雷达热力特征图根据3层图像特征图与原始图像缩放比例,在3层图像特征图中的每一层都加入3张毫米波雷达热力特征图,形成3层融合特征图;4)将毫米波雷达获得的位置节点投影到3层融合特征图中,此时在每一层融合特征图的节点附近形成多个提议框,将3层的多个提议框根据每一层的缩放比例,综合到一层中,并对提议框进行极大值抑制的方式筛选出有效的提议框,然后再将提议框分配到各自层中;5)对各层的提议框内的特征进行缩放,并判断提议框内容目标物的类型、边界框、距离、速度信息;步骤四:当相机正常而毫米波雷达失效时,采用基于CenterNet视觉的目标检测方法,判断目标类型、边界框、距离,此时没有速度,设置为None;步骤五:当相机失效而毫米波雷达正常时,采用毫米波雷达聚类框...
【专利技术属性】
技术研发人员:仝盼盼,杨丽艳,
申请(专利权)人:镇江同润智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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