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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通安全智能检测,尤其是涉及一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法和系统。
技术介绍
1、地下车库是一个特殊的道路交通运行场景,与开阔的公路、城市道路等相比,它更具有挑战性。这是因为地下车库的空间狭小,车道数量有限,同时具有很多特殊的交通结构,如十字交叉、直角转弯等。此外,地下车库的环境特点使其不可避免地拥有大量的结构柱、承重柱等立柱,这些立柱多分布在这类特殊道路交通结构附近,成为驾驶员视线遮挡的主要原因。随着新建地下车库的车位数量不断上升,地下车库的交通安全问题越来越受到关注。
2、雷视融合技术是一种利用雷达和摄像头数据进行融合的技术,具有很好的应用前景。在智能驾驶方向,摄像头和激光雷达的相互联系能够大大提高车辆前方目标定位的精确度。中国专利cn109978954a公开了一种基于箱体的雷达和相机联合标定的方法和装置,该专利技术将点云检测在40米处的误差控制在2cm以内,从而提高机器人驾驶交通工具自动驾驶的安全性,但并未将联合标定方法用于地下车库的场景中,也并未对地下车库盲区的交通安全问题做出改进。
3、因此,利用雷视融合技术来消除地下车库中环境遮挡带来的交通安全隐患具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法和系统,通过使用雷视融合技术,有效解决地下车库环境结构造成的盲区问题,使得行驶安全性提高。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:<
...【技术保护点】
1.一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,S1中,所述棋盘格标定法采用以下转换矩阵:
3.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,S1中,通过求解标定矩阵转换方程或使用监督学习计算转换矩阵,确定雷达的内外参数,得到雷达点云数据集Q,所述转换矩阵如下:
4.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,S2中,所述采用FGR算法进行数据融合包括以下步骤:
5.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,S1中,对雷达点云数据集Q采用目标检测算法和目标跟踪算法,采用目标检测算法将雷达点云数据集Q进行目标检测和分类,以确定场景中的车辆,并采用目标跟踪算法对车辆进行跟踪。
6.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,S1中,对于图像数据集P采用基于计算机视觉技术的目标跟踪和目标识别算法,所述目标识别算法用于对
7.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,S3中,所述二维投影变换具体为:将包含场景信息和车辆位置信息的点云数据集进行投影,将三维点投影到一个平面上,得到二维的点集,根据采集的图像数据集,将纹理信息贴在生成的二维投影上。
8.一种基于雷视融合的地下车库盲区显示系统,其特征在于,包括感知模块、通信模块、计算模块和显示模块;
9.根据权利要求8所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示系统,其特征在于,所述显示模块包括激光投影机,所述激光投影机为可调节光源亮度和投射范围,使投影区域固定于柱面,不干扰其他区域。
10.根据权利要求8所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示系统,其特征在于,所述感知模块包括视频感知模块和雷达感知模块;
...【技术特征摘要】
1.一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,s1中,所述棋盘格标定法采用以下转换矩阵:
3.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,s1中,通过求解标定矩阵转换方程或使用监督学习计算转换矩阵,确定雷达的内外参数,得到雷达点云数据集q,所述转换矩阵如下:
4.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,s2中,所述采用fgr算法进行数据融合包括以下步骤:
5.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其特征在于,s1中,对雷达点云数据集q采用目标检测算法和目标跟踪算法,采用目标检测算法将雷达点云数据集q进行目标检测和分类,以确定场景中的车辆,并采用目标跟踪算法对车辆进行跟踪。
6.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的地下车库盲区显示方法,其...
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