【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种基于车路云的智慧灯杆设备数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着智能交通系统的快速发展，道路上的智慧设备越来越多，例如车路云系统中路侧的基础设施。这些设备如传感设备、通信设备、线缆、卡口可以布设在智慧灯杆上。在智慧交通系统中，交通图像的处理与分析扮演着至关重要的角色，它不仅能够帮助交通管理部门实时掌握交通状况，还能为自动驾驶、智能导航等应用提供关键信息支持。随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（cnn）等深度学习模型的图像处理技术取得了显著进展，能够自动从原始图像中提取高层次的特征表示，有效提升了图像识别的准确性和鲁棒性。然而，在交通图像处理领域，尤其是在涉及多个对象及其相互关系的复杂场景中，单纯依赖cnn等模型进行对象检测与分类已难以满足实际需求。交通图像中不仅包含了大量的对象（如车辆、行人、交通标志等），这些对象之间还存在着复杂的空间关系和交互行为（如跟随、超车、交叉等）。因此，如何有效地捕捉和表示这些关系，成为提升交通图像处理性能的关键。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于车路云的智慧灯杆设备数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述牵涉连接线的共享调试参量，以及所述牵涉连接线两端的两个图谱单元分别对应的图谱单元基础特征，确定所述牵涉连接线对应的连接线基础特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述牵涉连接线的共享调试参量，以及所述牵涉连接线两端的两个图谱单元分别对应的图谱单元基础特征，确定所述牵涉连接线对应的拟标准化连接线特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述牵涉连接线两端的两个图谱单元分...
【技术特征摘要】
1.一种基于车路云的智慧灯杆设备数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述牵涉连接线的共享调试参量，以及所述牵涉连接线两端的两个图谱单元分别对应的图谱单元基础特征，确定所述牵涉连接线对应的连接线基础特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述牵涉连接线的共享调试参量，以及所述牵涉连接线两端的两个图谱单元分别对应的图谱单元基础特征，确定所述牵涉连接线对应的拟标准化连接线特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述牵涉连接线两端的两个图谱单元分别对应的图谱单元类型，确定所述共享调试参量以及所述牵涉连接线对应的拟处理特征集，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述牵涉连接线包括第一连接线，所述第一连接线两端的两个图谱单元包括第一图谱单元以及第二图谱单元；所述对所述牵涉连接线对应的拟标准化连接线特征进行标准化，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：张星智，张超，段琼，杨健龙，任勇，
申请(专利权)人：四川华体照明科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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