障碍物识别方法、防碰撞控制系统及训练数据增广方法技术方案

本申请实施例提供一种用于目标识别模型的训练数据增广方法、障碍物识别方法、处理器、防碰撞控制系统、高空作业平台以及机器可读存储介质。训练数据增广方法包括：获取原始图像数据集，原始图像数据集包括多个原始图像；从原始图像中提取出目标障碍物图像；调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像；将扰动图像添加至原始图像，以生成增广图像；将增广图像添加至原始图像数据集，以生成增广图像数据集。通过上述技术方案，可以提高目标识别模型在工作平台抖动、晃动时的识别效果。更重要的是，无需在高空环境、工作平台抖动(晃动)的条件下采集图像数据，数据采集成本低、采集方便(只需在地面采集)。采集方便(只需在地面采集)。采集方便(只需在地面采集)。

【技术实现步骤摘要】
障碍物识别方法、防碰撞控制系统及训练数据增广方法


[0001]本申请涉及高空作业平台安全控制领域，具体地涉及一种用于目标识别模型的训练数据增广方法、障碍物识别方法、处理器、防碰撞控制系统、高空作业平台以及机器可读存储介质。

技术介绍

[0002]高空作业平台(Aerial work platform)是服务于各行业高空作业、设备安装、检修等可移动性高空作业的产品。例如，传统的高空作业平台相关产品可以包括剪叉式高空作业平台、车载式高空作业平台、曲臂式高空作业平台、自行式高空作业平台、铝合金高空作业平台、套缸式高空作业平台等。
[0003]目前高空作业平台在操作过程中，如果操作不当或存在视线盲区，可能出现工作斗和外部环境发生碰撞的现象。一旦发生碰撞，将造成巨大的经济损失，甚至人员伤亡。在高空作业平台上加入防碰撞控制系统，可以通过预警、限动等方式防止碰撞的发生。目前有防碰撞控制系统采用相机和雷达相结合来识别障碍物，通过计算环境图像数据的特征聚类矩阵，并与环境样本数据库中障碍物的特征聚类矩阵进行匹配，从而判断环境图像数据中的障碍物类别。但是，在高空作业场景中，由于：(1)细长臂架的大挠度、臂架系统安装间隙的存在使工作平台在作业时存在抖动，这将导致采集的图像数据经常出现模糊的情况，对视觉模型的准确识别带来困难；(2)随着高空作业平台被举升，其高度不断变化，障碍物在采集图像中的尺度也将发生变化，而以往基于深度学习的视觉模型在训练时往往对输入尺寸有一定约束与限制等高空作业平台自身特点，无法直接使用传统的预训练的视觉模型。<br/>
技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种用于目标识别模型的训练数据增广方法、障碍物识别方法、处理器、防碰撞控制系统、高空作业平台以及机器可读存储介质。
[0005]为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于目标识别模型的训练数据增广方法，目标识别模型应用于高空作业平台的防碰撞控制系统，训练数据增广方法包括：
[0006]获取原始图像数据集，原始图像数据集包括多个原始图像；
[0007]从原始图像中提取出目标障碍物图像；
[0008]调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像；
[0009]将扰动图像添加至原始图像，以生成增广图像；
[0010]将增广图像添加至原始图像数据集，以生成增广图像数据集。
[0011]在本申请实施例中，调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像，包括以下至少一者：
[0012]将目标障碍物图像进行水平和/或竖直移动，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像；
[0013]将目标障碍物图像进行旋转，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像；
[0014]将目标障碍物图像进行缩放，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像。
[0015]在本申请实施例中，调整目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像，还包括：
[0016]增大扰动图像的透明度。
[0017]本申请第二方面提供一种障碍物识别方法，应用于高空作业平台，高空作业平台包括视觉传感器和雷达传感器，障碍物识别方法包括：
[0018]获取视觉传感器采集的高空作业平台周围的环境图像；
[0019]获取雷达传感器采集的高空作业平台周围环境的点云数据；
[0020]将环境图像输入至目标识别模型，以输出障碍物识别结果；
[0021]根据点云数据确定障碍物信息；以及
[0022]将障碍物信息与障碍物识别结果进行关联。
[0023]在本申请实施例中，将障碍物信息与障碍物识别结果进行关联包括：
[0024]确定点云数据中当前数据帧的第一时间戳；
[0025]确定环境图像中的图像帧中时间戳与第一时间戳最近的第二时间戳以及与第二时间戳对应的关联图像帧；
[0026]确定与当前数据帧对应的当前障碍物信息；
[0027]确定与关联图像帧对应的关联障碍物识别结果；
[0028]将当前障碍物信息与关联障碍物识别结果进行关联。
[0029]在本申请实施例中，障碍物信息包括障碍物的位置信息和速度信息，将当前障碍物信息与关联障碍物识别结果进行关联包括：
[0030]使用当前障碍物信息的当前速度信息、第一时间戳以及第二时间戳对当前障碍物信息的当前位置信息进行补偿；
[0031]将补偿后的当前障碍物信息与关联障碍物识别结果进行关联。
[0032]在本申请实施例中，使用当前障碍物信息的当前速度信息、第一时间戳以及第二时间戳对当前障碍物信息的当前位置信息进行补偿包括使用以下公式对当前障碍物信息的当前位置信息进行补偿：
[0033]x
t_image
＝x
t_radar
+(t_image
‑
t_radar)
×
v
x
[0034]y
t_image
＝y
t_radar
+(t_image
‑
t_radar)
×
v
y
[0035]其中，x
t_image
，y
t_image
分别为补偿后的障碍物横坐标和纵坐标，x
t_radar
，y
t_radar
分别当前位置信息中的障碍物横坐标和纵坐标，v
x
，v
y
分别为当前速度信息中障碍物在横轴方向和纵轴方向的速度，t_radar，t_image分别为第一时间戳和第二时间戳。
[0036]在本申请实施例中，障碍物识别方法，还包括：
[0037]如果在一融合周期内存在未关联的障碍物识别结果，则仅输出障碍物识别结果；
[0038]如果在融合周期内存在未关联的障碍物信息，则根据障碍物信息确定输出的障碍物识别结果。
[0039]在本申请实施例中，融合周期为视觉传感器的采样周期和雷达传感器的采样周期的最小公倍数。
[0040]在本申请实施例中，目标识别模型是使用上述的用于目标识别模型的训练数据增广方法得到的增广图像数据集训练得到的。
[0041]本申请第三方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于目标识别模型的训练数据增广方法。
[0042]本申请第四方面提供一种处理器，被配置成执行上述的障碍物识别方法。
[0043]本申请第五方面提供一种防碰撞控制系统，应用于高空作业平台，防碰撞控制系统包括：
[0044]视觉传感器，被配置成采集高空作业平台周围的环境图像；
[0045]雷达传感器，被配置成采集高空作业平台周围环境的点云数据；以及
[0046]上述的处理器。
[0047]本申请第六方面提供一种高空作业平台，包括：
[0048]工作平台；以及
[0049]上述的防碰撞控制系统。
[0050]本申请第七方面提供一种机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于目标识别模型的训练数据增广方法，其特征在于，所述目标识别模型应用于高空作业平台的防碰撞控制系统，所述训练数据增广方法包括：获取原始图像数据集，所述原始图像数据集包括多个原始图像；从所述原始图像中提取出目标障碍物图像；调整所述目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像；将所述扰动图像添加至所述原始图像，以生成增广图像；将增广图像添加至所述原始图像数据集，以生成增广图像数据集。2.根据权利要求1所述的训练数据增广方法，其特征在于，所述调整所述目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像，包括以下至少一者：将所述目标障碍物图像进行水平和/或竖直移动，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像；将所述目标障碍物图像进行旋转，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像；将所述目标障碍物图像进行缩放，以生成目标障碍物的至少一个扰动图像。3.根据权利要求2所述的训练数据增广方法，其特征在于，所述调整所述目标障碍物图像的参数，以生成目标障碍物的扰动图像，还包括：增大所述扰动图像的透明度。4.一种障碍物识别方法，其特征在于，应用于高空作业平台，所述高空作业平台包括视觉传感器和雷达传感器，所述障碍物识别方法包括：获取所述视觉传感器采集的所述高空作业平台周围的环境图像；获取所述雷达传感器采集的所述高空作业平台周围环境的点云数据；将所述环境图像输入至目标识别模型，以输出障碍物识别结果；根据所述点云数据确定障碍物信息；以及将所述障碍物信息与所述障碍物识别结果进行关联。5.根据权利要求4所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述将所述障碍物信息与所述障碍物识别结果进行关联包括：确定所述点云数据中当前数据帧的第一时间戳；确定所述环境图像中的图像帧中时间戳与所述第一时间戳最近的第二时间戳以及与所述第二时间戳对应的关联图像帧；确定与所述当前数据帧对应的当前障碍物信息；确定与所述关联图像帧对应的关联障碍物识别结果；将所述当前障碍物信息与所述关联障碍物识别结果进行关联。6.根据权利要求5所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物信息包括所述障碍物的位置信息和速度信息，所述将所述当前障碍物信息与所述关联障碍物识别结果进行关联包括：使用所述当前障碍物信息的当前速度信息、所述第一时间戳以及所述第二时间戳对所述当前障碍物信息的当前位置信息进行补偿；将补偿后的当前障碍物信息与所述关联障碍物识别结果进行关联。7.根据权利要求6所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述使用所述当前障碍物信息的当前速度信息、所述第一时间戳以及所述第二时间戳对所述当前障碍物信息的当前位置
信息进行补偿包括使用以下公式对所述当前障碍物信息的当...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯力玮，刘润华，李育，马昌训，
申请(专利权)人：湖南中联重科智能高空作业机械有限公司，
类型：发明
国别省市：