[发明专利]道路车辆姿态和运动信息检测方法

说明书

本发明涉及一种道路车辆姿态和运动信息检测方法，该方法首先构建道路区域的CIM及其信息交换模块，由设置在道路侧边的相机采集道路上的车辆图像后，使用关键点提取网络提取车辆关键点，并使用KM算法进行车辆关键点的匹配，得到每辆车的底部框架和二维关键点序列，然后将每辆车的二维关键点序列输入TCN网络中，得到每辆车的三维关键点坐标信息后，将其投影到CIM中，最后对每一路段构建一个三维空间坐标系，基于每辆车的三维关键点和三维空间坐标系进行处理，得到道路上每辆车的姿态信息和平均速度及加速度等运动信息；本发明的检测方法准确度高，通过检测结果可以判断道路的危险程度，提早发出预警。

(一)、技术领域：

本发明涉及一种车辆行驶信息采集方法，特别涉及一种道路车辆姿态和运动信息检测方法。

(二)、背景技术：

在道路上特别是在高危道路上行驰的车辆，车辆的姿态非常重要，车辆的速度、加速度及车辆的倾斜角度都关乎车辆的安全。现有技术通常使用传感器对车辆姿态进行测量，申请号为2017108419021的专利申请《车辆姿态测量装置及姿态测量方法》公开了一种使用传感器对车辆姿态进行测量的方法，该方法采用距离传感器测量与地之间的距离，类似还有使用磁传感器等，使用传感器的测量方法存在传感器易损坏且受环境影响较大，测量不准确的缺陷。

申请号为2010102646725的专利《一种从交通图像中检测车辆位置、姿态和三维轮廓的方法》公开了一种通过图像处理得到车辆姿态信息的方法，通常通过对车辆轮廓提取，进行三维姿态估计，该方法的缺点在于难以解决遮挡问题。

现有的车辆姿态测量方法大多用于车辆的信息感知或辅助驾驶，而不能通过车辆姿态获取道路信息特别是高危道路信息；对于道路管理者而言，当发生交通事故时，仅仅看到了事故的表象，通过事故表象难以评估事故的真实情况，也就无法提前发出预警，避免或减少交通事故的发生。

(三)、发明内容：

本发明要解决的技术问题是：提供一种道路车辆姿态和运动信息检测方法，该检测方法的准确度高，通过检测结果可以判断道路的危险程度，提早发出预警。

本发明的技术方案：

一种道路车辆姿态和运动信息检测方法，含有以下步骤：

步骤1、构建道路区域的CIM(City Information Modeling，城市信息模型)及其信息交换模块；所述CIM及其信息交换模块是一种基于CIM的信息处理和数据交换平台，主要包含道路区域的地理位置信息和相机感知信息等；

步骤2、在道路区域的道路侧边设置相机，相机以斜俯视视角拍摄，其视角应能拍摄其所负责监控的路段，相机的位姿固定，被检测道路路段位于相机的视野内，每段道路都应设有相机拍摄，使用相机采集道路上的车辆图像；

步骤3、使用关键点提取网络提取所采集到的车辆图像中的车辆关键点，车辆关键点分为5类关键点：左前车轮关键点、右前车轮关键点、左后车轮关键点、右后车轮关键点和车辆根节点；然后，输出车辆关键点热力图(Heatmap)；

步骤4、对车辆关键点热力图进行计算，得到车辆二维关键点，并使用KM算法进行车辆关键点的匹配，得到每个车辆的车辆底部框架和每个车辆的二维关键点序列；

步骤5、将每个车辆的二维关键点序列输入TCN网络中，经TCN网络处理后得到每个车辆的三维关键点，三维关键点包含车辆关键点的三维坐标信息；

TCN网络的具体训练要素包括:

(1)采用多个不同位置和姿态的车辆的二维关键点坐标序列作为训练数据集，训练标注为每个关键点对应的三维关键点坐标，

(2)loss函数采用均方差损失函数；