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申请/专利权人：山东高速千方国际科技有限公司

摘要：本发明提供一种高速收费系统的前置激光雷达车型识别方法及系统，涉及激光雷达系统技术领域，本发明通过集成两个不同角度的激光雷达，并结合环境影响系数和清洁度影响系数的动态调整策略，最终通过调整指数来调整激光雷达的扫描参数，并通过第一比对结果和第二比对结果的生成，最终确定夹角θ调整后角度，同时对夹角θ的调整量进行等级划分，对下次车型识别时的第一阈值和第二阈值进行相应数值的微调校准，能够使两个不同角度的激光雷达根据实际环境数据、污染物特征数据，来对夹角θ进行动态调整，提高了车型识别方法输出结果的准确度。

主权项：1.一种高速收费系统的前置激光雷达车型识别方法，该方法应用于激光雷达车型识别模组，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1：确定激光雷达车型识别模组中的两个激光雷达之间夹角为θ，并将垂直向下的激光雷达标记为i，将倾斜向下的激光雷达标记为j；步骤S2：实时收集两个激光雷达周围的环境数据，并分别监测激光雷达i与激光雷达j上探测端表面的污染物特征数据，将环境数据、污染物特征数据通过无线网络传输至中央处理单元，并进行数据预处理；步骤S3：获取经过预处理后的环境数据进行分析，并生成环境影响系数，环境影响系数用于评价环境数据对激光雷达精度的影响程度；步骤S4：获取监测激光雷达i上经过预处理后的污染物特征数据，并进行分析处理，生成第一清洁度影响系数；获取激光雷达j上经过预处理后的污染物特征数据，并进行分析处理，生成第二清洁度影响系数；步骤S5：获取环境影响系数和第一清洁度影响系数，并进行分析处理，构建第一调整指数，第一调整指数用于生成对激光雷达i的扫描参数进行动态调整的第一调整策略；步骤S6：获取环境影响系数和第二清洁度影响系数，并进行分析处理，构建第二调整指数，第二调整指数用于生成对激光雷达j的扫描参数进行动态调整的第二调整策略；步骤S7：设定第一调整策略与第二调整策略的调整阈值，分别为第一阈值和第二阈值，并将第一调整策略与第一阈值进行比对分析，生成第一比对结果；将第二调整策略与第二阈值进行比对分析，生成第二比对结果；步骤S8：获取第一比对结果和第二比对结果后，进行综合分析，并最终确定夹角θ调整后角度；步骤S9：对夹角θ的调整量进行等级划分，调整量越大，等级划分越高，根据不同的调整量等级，对下次车型识别时的第一阈值和第二阈值进行相应数值的微调校准；步骤S10：根据调整后的夹角和扫描参数，通过激光雷达i和激光雷达j进行车辆扫描，得到车辆信息，并通过预训练的神经网络算法完成车型识别工作，将原始数据进行匹配识别，生成输出内容，输出内容包括车型、车高、车长、车速数据。

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