【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动公交车定位，特别涉及一种基于视觉的电动公交车定位方法、系统及相关装置。
技术介绍
1、随着电动公交车在公共交通中的作用日益增强，精确对接充电站成为了一个技术挑战，尤其是对于驾驶技能不足的司机。传统的辅助驾驶系统（adas）依赖于gps等技术进行定位，但在城市环境中gps信号容易受到干扰，且定位精度通常无法满足精确对接的需求。
2、为了解决这个问题，研究者们提出了基于单目视觉系统的定位方法。这种方法假设充电站是一个已知对象，并利用单目摄像头系统检测充电站上的选定特征点进行定位。该方法结合了几何方法估计姿态和深度学习模型检测关键点。具体来说，关键点的检测和充电站的初始识别是通过神经网络模型完成的，这些模型能够从图像中学习并识别出充电站的特征点。
3、现有技术的技术方案包括以下几个关键点：
4、单目视觉系统：使用单个高分辨率摄像头来捕捉充电站的图像，避免了立体视觉系统需要校准的复杂性。
5、特征点定位：通过摄像头检测充电站上的特征点，这些点在充电站的三维模型中有已知的位置。p>
6、神经网本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述标注包括充电站上的关键点位置，具体是充电站头部的四个角点、自然角落点或人工标记点。
3.根据权利要求1所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述神经网络模型为RKN架构和MRHKN架构。
4.根据权利要求3所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述RKN架构由多个卷积层组成，用于提取图像特征，并通过关键点检测模块预测关键点位置；
5.根据权利要求1所述的基于视觉的电动公交车定...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述标注包括充电站上的关键点位置，具体是充电站头部的四个角点、自然角落点或人工标记点。
3.根据权利要求1所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述神经网络模型为rkn架构和mrhkn架构。
4.根据权利要求3所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述rkn架构由多个卷积层组成，用于提取图像特征，并通过关键点检测模块预测关键点位置；
5.根据权利要求1所述的基于视觉的电动公交车定位方法，其特征在于，所述mrhkn 架构采用均方误差作为损失函数，优化目标是最小化预测的关键点位置与真实位置之间的差距：
6.根据权利要求1所述的基于视觉的电动...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨茜，高瑞年，雷永智，王亮，王柯婷，赵铁聪，邵宇麒，付豪，高子祺，惠琛星，
申请(专利权)人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。