[发明专利]一种获取无人驾驶所需静态交通信息的方法在审
| 申请号： | 201811651097.7 | 申请日： | 2018-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN109635782A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 陈剑;徐涛 | 申请（专利权）人： | 天合光能股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G08G1/0967;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 郭小丽 |
| 地址： | 213022 江苏省常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 交通标识牌 交通信号灯 静态交通信息 图像区域 无人驾驶 车道线 位姿 样本 卷积神经网络 运动控制系统 道路标识牌 路口信号灯 边缘检测 边缘信息 车道信息 道路信息 霍夫变换 角度信息 静态信息 轮廓特征 色彩特征 行驶策略 样本图片 无人车 预测 过滤 捕捉 采集 筛选 制作 | ||
1.一种获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采用星光级摄像头对车道线、交通信号灯和交通标识牌进行拍摄；
(2)制作交通信号灯和交通标识牌的样本图片；
(3)通过交通信号灯和交通标识牌的轮廓特征，筛选出疑似交通信号灯和交通标识牌的图像区域，获得交通信号灯和交通标识牌的待预测样本，将交通信号灯和交通标识牌的图像区域分别输入到对应的卷积神经网络进行识别；
车道线待预测样本通过色彩特征过滤其他非车道信息，然后通过边缘检测的动态阈值来提取边缘信息，再进行霍夫变换得到直线位姿，所述直线位姿包括位置、长度以及角度信息，经由直线位姿的计算比对，得到左右两边的车道线位姿。
2.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，采集交通信号灯和交通标识牌的星光级摄像头的焦距为12mm。
3.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，采集车道线的星光级摄像头的焦距为4mm。
4.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，交通信号灯的样本图片来源于应用路段采集的视频流，交通标识牌的样本图片在德国GTSRB图库的基础上进行筛检得到。
5.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，所述交通信号灯和交通标识牌的轮廓特征包括组成轮廓的边数、高度以及宽度中的至少一种。
6.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，将样本图片变换为64x 64的图像，RGB通道都设置为255。
7.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，所述交通信号灯和交通标识牌的样本图片中80％的样本图片用于训练，20％的样本图片用于测试。
8.如权利要求1所述的获取无人驾驶所需静态交通信息的方法，其特征在于，所述步骤(3)中筛选出来的待预测样本变换为64x 64的图像，RGB通道都设置为255。
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