[发明专利]一种基于传感器融合的图像快速识别方法

说明书

本发明公开了一种基于传感器融合的图像快速识别方法，该方法基于高精度地图离线数据和惯性导航设备定位信息实时获取自动驾驶车辆相对于交通标志的距离和方位信息，并据此确定交通标志在图像中的对应位置，辅助视觉识别算法。本发明利用高精度地图和定位信息辅助视觉定位，可以为视觉识别提供目标位置先验信息，降低计算量，提高识别精度，且无需增加任何硬件成本。

技术领域

本发明涉及组合导航及交通标志识别技术领域，尤其涉及一种基于传感器融合的图像快速识别方法。

背景技术

随着DARPA重启无人车技术研究，并先后于2004年、2005年和2007年举办了三届智能车挑战赛，谷歌大力投入自动驾驶技术研究，近年来全球范围内掀起了自动驾驶技术研究的热潮，自动驾驶领域创业公司也如雨后春笋般应运而生。

自动驾驶技术经过十多年发展，逐渐从实验室研究、到封闭环境技术竞赛、再到固定场景示范应用，虽然取得了长足的进展，但距离实际应用仍有较大距离，只能在封闭场景低速驾驶状态下执行简单确定性任务，并且可靠性较低。并且随着城市化进展及汽车的普及，城市交通拥挤加剧，无人驾驶有可能导致的交通安全问题变得日益突出。

基于计算机视觉的驾驶员支持系统是解决交通安全问题的重要措施之一，主要在交通标志识别、道路识别等领域发挥重要作用。目前，交通标志识别主要是采用计算机视觉系统在没有任何先验信息下的实时检测，然而由于交通标志种类繁多，实时检测情况下抓取的图片背景复杂，光照强度及角度的影响都有可能影响交通标志的正确分类识别；此外实时检测在没有交通标志时也进行识别工作，浪费了大量的计算资源。

发明内容

针对上述不足，本文提供一种基于传感器融合的图像快速识别方法，利用惯导/高精度数字地图导航，预先获取交通标志在图片中的位置，能较为准确地提取交通标志关键特征，解决了传统方法中存在着无交通标志先验信息及计算资源浪费的问题。在预先获取交通标志信息后，再利用机器学习或者深度学习算法，对交通标志进行分类识别。

本发明所采用的技术方案如下：一种基于传感器融合的图像快速识别方法，包括如下步骤：

(1)根据惯导和高精度地图，获得车载惯导和交通标志的经度、纬度高、高度信息，通过姿态矩阵转换和坐标变换，得到相机与交通标志的相对位置和姿态关系；

(2)根据相机坐标系与像平面坐标系的关系，获取交通标志在像平面坐标系的位置，并转换成像素坐标系坐标；

(3)根据交通标志在像素坐标系中位置，提取图片中交通标志重要特征；

(4)对交通标志进行识别。

进一步的，所述步骤(1)具体如下：

(1.1)通过惯导在线解算，获得载体的实时精度B_a、维度L_a、高度H_a，据此获得高精度地图中相对应的交通标志及其经度B_s、纬度L_s、高度H_s，并将载体及对应的交通标志的经度、纬度、高度信息分别转换为WGS84地心坐标系的坐标(x_ia,y_ia,z_ia)和(x_is,y_is,z_is)；

(1.2)建立以惯导载体中心为原点O，以东向为X轴，北向为Y轴，天向为Z轴的导航坐标系O_an-X_anY_anZ_an，通过坐标系转换，得到交通标志位置信息在导航坐标系O_an-X_anY_anZ_an中的坐标(x_an,y_an,z_an)；