[发明专利]一种面向自动驾驶的车路协同行人重识别方法和系统有效
申请号: | 202010133125.7 | 申请日: | 2020-03-01 |
公开(公告)号: | CN111460891B | 公开(公告)日: | 2023-05-26 |
发明(设计)人: | 汪洋;丁丽琴;曾奕欣;孙晨阳 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) |
主分类号: | G06V20/58 | 分类号: | G06V20/58;G06V10/40;G06V10/77;G06V10/75;G06V10/94;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人: | 郭燕;彭家恩 |
地址: | 518052 广东省深圳市南*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 自动 驾驶 协同 行人 识别 方法 系统 | ||
1.一种面向自动驾驶的车路协同行人重识别方法,其特征在于,包括:
分别获取车辆侧图像和路侧图像,并对所述车辆侧图像和路侧图像进行特征提取,得到车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征;
分别对所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征进行降维处理,得到车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征;
分别计算所述车辆侧图像的低维深度特征和所有路侧图像的低维深度特征之间的特征距离,将距离最小的两个图像相匹配,并将与车辆侧图像距离最小的路侧图像作为目标图像;
分别对所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征进行降维处理,得到车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征包括:
采用局部敏感哈希算法分别对所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征进行降维处理,得到车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征;
分别计算所述车辆侧图像的低维深度特征和所有路侧图像的低维深度特征之间的特征距离,将距离最小的两个图像相匹配包括:
计算所述车辆侧图像的低维深度特征和所有路侧图像的低维深度特征之间的汉明距离,将汉明距离最小的两个图像相匹配;
计算所述车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征之间的汉明距离之前还包括:
检测所述车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征传输时的信道状态是否满足预设的稳定状态,若不满足预设的稳定状态则在下一次进行降维处理时进一步降低所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征。
2.一种面向自动驾驶的车路协同行人重识别系统,其特征在于,包括第一图像获取装置和第二图像获取装置;
所述第一图像获取装置用于设置在车辆上以获取车辆侧图像以及其特征信息,其包括:
第一视觉传感器,用于设置在车辆上以获取车辆侧图像;
第一特征提取模块,用于对所述车辆侧图像进行特征提取获取所述车辆侧图像的高维深度特征;
第一降维模块,用于对所述车辆侧图像的高维深度特征进行降维处理,得到车辆侧图像的低维深度特征;
所述第二图像获取装置用于设置在路侧以获取路侧图像以及其特征信息,其包括:
第二视觉传感器,用于设置在路侧上以获取路侧图像;
第二特征提取模块,用于对所述路侧图像进行特征提取获取所述路侧图像的高维深度特征;
第二降维模块,用于对所述路侧图像的高维深度特征进行降维处理,得到车辆侧图像的低维深度特征;
特征匹配模块,用于计算所述车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征之间的特征距离,将距离最小的路侧图像作为目标图像并将其与所述车辆侧图像进行匹配;
输出模块,用于输出所述目标图像及图像的相关信息,所述图像的相关信息至少包括获取图像的时间和地点;
所述计算所述车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征之间的特征距离,将距离最小的路侧图像作为目标图像并将其与所述车辆侧图像进行匹配包括:计算所述车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征之间的汉明距离,将汉明距离最小的路侧图像作为目标图像并将其与所述车辆侧图像进行匹配;
所述第一图像获取装置还包括第一通信模块,所述第二图像获取装置还包括第二通信模块,所述第一通信模块用于和所述第二通信模块进行无线通信,以将所述车辆侧图像低维深度特征发送给所述特征匹配模块;
所述第二图像获取装置还包括信道感知模块和降维控制模块;
所述信道感知模块用于实时感知所述第一通信模块和第二通信模块之间的信道状态,所述降维控制模块用于根据所述信道状态确定降维策略并生成对应的降维控制信号,以修改所述第一降维模块和第二降维模块输出的图像的低维深度特征的维度;
所述第二通信模块还用于将所述降维控制信号通过第一通信模块发送给所述第一降维模块;
所述降维策略包括:增加输出图像的特征维度、减少输出图像的特征维度以及保持输出图像的特征维度不变;
所述信道感知模块用于感知所述第一通信模块和第二通信模块之间的信道状态,并判断所述信道状态是否满足预设的稳定状态;
所述降维控制模块用于在所述第一通信模块和第二通信模块之间的信道状态不满足预设的稳定状态时发出降维控制信号,以控制所述第一降维模块和第二降维模块进一步降低所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征的维度;
对所述车辆侧图像的高维深度特征进行降维处理以及对所述路侧图像的高维深度特征进行降维处理,包括:
采用局部敏感哈希算法分别对所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征进行降维处理;
所述对所述车辆侧图像进行特征提取获取所述车辆侧图像的高维深度特征包括:采用卷积神经网络对所述车辆侧图像进行特征提取得到车辆侧图像的高维深度特征;
所述对所述路侧图像进行特征提取获取所述路侧图像的高维深度特征包括:采用卷积神经网络对路侧图像进行特征提取获取所述路侧图像的高维深度特征;
所述信道感知模块用于感知所述第一通信模块和第二通信模块之间的信道状态,并判断所述信道状态是否满足预设的稳定状态包括:所述信道感知模块用于检测所述第二通信模块通信时的时延和/或丢包率,并判断所述时延是否大于预设时间,和/或判断所述丢包率是否大于预设丢包率,若是则确定所述信道状态不稳定;
所述降维控制模块用于在所述第一通信模块和第二通信模块之间的信道状态不满足预设的稳定状态时发出降维控制信号,以控制所述第一降维模块和第二降维模块进一步降低所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征的维度包括:
所述降维控制模块用于在所述第一通信模块和第二通信模块之间的信道状态不满足预设的稳定状态时发出降维控制信号,以控制所述第一降维模块和第二降维模块将所述车辆侧图像的高维深度特征和路侧图像的高维深度特征降维成比上一时刻输出的图像的维度更低的低维深度特征;
所述降维控制模块还用于判断降维后的车辆侧图像的低维深度特征和路侧图像的低维深度特征的维度是否小于预设值,若是,则控制系统停止工作。
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