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申请/专利权人：福建省高速公路科技创新研究院有限公司;福建省福泉高速公路有限公司

摘要：本发明涉及垃圾清扫技术领域，尤其为基于车路云图联动的高速公路服务区垃圾定位、清扫系统，包括路端监控单元、云监控管理平台和无人驾驶保洁车。本发明通过路端摄像单元获取影像数据，通过云监控管理平台根据影像数据来获取目标的物理位置信息，然后通过生成任务信息发送给服役于服务区的无人驾驶保洁车，利用无人驾驶保洁车与云监控管理平台通讯，使用高精地图，对高速公路服务区内垃圾进行清扫作业。这种方法能够在大区域范围内进行监控地面干净情况，快速并有效的执行垃圾清扫作业，提升清扫效率，解决大量人力成本的问题，整合到同一平台下，实现统一作业。

主权项：1.基于车路云图联动的高速公路服务区垃圾定位、清扫系统，其特征在于：包括：路端监控单元，所述路端监控单元对服务区预设区域进行影像监测，生成影像数据，根据路端监控单元所生成的影像数据，结合其所监控区域的物理数据建立像素映射关系，根据路端监控单元所生成的影像数据，对其所监控区域进行背景建模；云监控管理平台，所述云监控管理平台获取路端监控单元所生成的影像数据，且结合背景建模，利用目标检测算法对监控区域的垃圾进行识别，并确定垃圾在服务区的坐标位置；所述目标检测算法采用YOLOv8算法作为垃圾检测的基础模型，并在此基础上进行改进，首先在C2f模块中引入CBAM模块；其次在Neck网络中将卷积神经网络Conv替换成CoordConv模块；最后，采用Inner-IoU损失函数替代原始的CIoU损失函数，用于计算锚框值以改进目标检测模型，将改进后的YOLOv8算法模型确定为垃圾检测算法模型；垃圾检测算法模型的建立过程包括：步骤一、使用K-means聚类算法计算适合锚框值；步骤二、使用改进后的C2f-CBAM替换原模型的C2f模块，帮助模型聚焦于关键特征；步骤三、将卷积神经网络Conv替换成CoordConv模块，改善目标检测中的定位准确性问题，提升模型对空间位置的感知能力；步骤四、采用Inner-IoU损失函数替代原始的CIoU损失函数，以提高目标检测边界框的回归精度；确定垃圾在服务区的坐标位置的定位计算分为以下步骤：步骤S1：对路端监控摄像头进行标定，完成图像坐标系与世界坐标系的转换映射，获取摄像头的内外参参数；步骤S2：通过已标定的路端监控摄像拍摄单帧图像，由地面上点的像素坐标可以获得观测点在体坐标系下的三维坐标值，进而可以计算出观测点的距离；步骤S3：通过路端监控与地面的夹角，得出目标点相对路端监控的距离；步骤S4：通过物理实际距离在图片像素上纬线等距标注实际距离，得出目标所在坐标，即定位结束；所述云监控管理平台下发任务消息至无人驾驶保洁车，由其根据垃圾的坐标位置，通过高精地图规划路线进行行进至垃圾所在位置进行垃圾清洁作业，并反馈至云监控管理平台；所述云监控管理平台根据任务消息对应垃圾所在区域的路端监控单元生成的影像数据进行前后数据比对，确认垃圾清洁作业完成情况，以结束任务；无人驾驶保洁车，所述无人驾驶保洁车包含识别模块、感知定位模块和清扫与收集模块；所述识别模块用于获取目标垃圾图像，并对云管理平台下发目标垃圾图像进行识别；感知定位模块用于环境感知和自身定位，以及保障车辆的安全运行；清扫收集模块用于处理所下发的清扫任务，并将垃圾储存在车身垃圾容器中。

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