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一种基于视觉的车辆车速预测及连续定位方法 

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申请/专利权人:重庆首讯科技股份有限公司;重庆高速公路集团有限公司

摘要:本发明公开了一种基于视觉的车辆车速预测及连续定位方法,在每个单目摄像头画面中沿车道方向选取roi区域,即车辆检测框,将roi区域映射到一个矩形上,计算从像素坐标系到参考物理坐标系的单应性矩阵H。然后采用深度学习模型实现单摄像头下的车辆目标检测,并将车辆目标由像素位置转换成相对物理位置,并应用卡尔曼滤波器进行单摄像头下的目标跟踪。利用跟踪计算出车辆的相对物理速度,进行多摄像头间的关联关系标定,从而确定车辆在不同摄像头下位置对应关系,并引入摄像头的桩号计算得到相对位置与绝对位置间的比例关系,从而实现车辆物理位置的定位。

主权项:1.一种基于视觉的车辆车速预测及连续定位方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.在每个单目摄像头画面中沿车道方向选取roi区域,即车辆检测框,将roi区域映射到一个矩形上,计算从像素坐标系到参考物理坐标系的单应性矩阵H;S2.利用基于深度学习的检测模型进行车辆目标检测;S3.计算车辆在参考物理坐标系中沿车道线方向的相对速度vc;S4.利用已有的数据集进行车辆外观重识别特征的深度模型训练,计算车辆外观重识别特征,并绑定到对应的车辆目标轨迹中;S5.在连续的多个摄像头上,重复步骤S1~S4;S6.相邻摄像头间关联标定;S7.引入摄像头桩号信息,计算摄像头直接物理距离与参考物理坐标系单位距离的比例r;S8.车辆定位;使用单应性矩阵H将摄像头下的车辆目标自像素坐标准换为参考物理坐标,参考物理坐标与r相乘,即得车辆与roi起始位置之间的真实物理距离;S9.车辆的连续定位;通过摄像头n+1,对摄像头n中的车辆进行定位计算,定位计算重复步骤S8,从而现车辆的连续定位。

全文数据:

权利要求:

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