[发明专利]一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统有效
申请号: | 202210097755.2 | 申请日: | 2022-01-27 |
公开(公告)号: | CN114333330B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 段晶;王翔;杨一峰;王思洁;弓宇飞;刘刚;邢珺;李志伟 | 申请(专利权)人: | 浙江嘉兴数字城市实验室有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G08G1/042;G08G1/07;H04L67/06;H04L67/10;H04L67/12;G08B21/24;G01S17/86;G06V20/54 |
代理公司: | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人: | 张晓英 |
地址: | 314001 浙江省嘉*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 侧边 全息 感知 交叉口 事件 检测 系统 | ||
1.一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,包括路侧感知设备、边缘计算单元和云控平台,其特征在于,具体步骤为:
S1、所述路侧感知设备获取交叉口感知数据,并传输至边缘计算单元;
S2、所述边缘计算单元获取路侧感知设备的实时数据流,进行时间戳统一、传感器空间坐标标定,通过深度学习算法进行实时轨迹提取;
S3、所述边缘计算单元在获取交叉口机动车目标轨迹的基础上,基于机动车行驶轨迹特征识别道路交通事件,并将交通事件发生的范围上报至云控平台;
S4、所述云控平台接收所述边缘计算单元上报的交通事件数据,基于可视化地图反馈交通事件的发生位置、现场实时视频,对其进行预警及二次确认;
所述深度学习算法是基于机动车行驶轨迹特征识别交通事件的算法,具体包括:
S21、获取交叉口每个机动车目标固定时间段T秒轨迹数据集合{(时间戳、经度、纬度、航向角)},对应集合为{(ti1,xi1,yi1,hi1),……,(ti10T,xi10T,yi10T,hi10T)},轨迹数据频率为10Hz;
S22、获取交叉口地图数据,从地图中提取每个进口道与出口道的连接轨迹以及进口道的每个车道属性;
S23、结合高精度地图将路侧感知设备获取的每个机动车目标ID赋予车道属性以及对应车道号;机动车目标车道属性通过比对机动车进入交叉口时经纬度与各车道的车道线经纬度,确定对应ID机动车驶入交叉口车道编号及行驶方向;
S24、基于地图确定交叉口各行驶方向机动车的合理轨迹路线;
S25、匹配机动车实际轨迹所对应的合理轨迹点;
S26、实时比对轨迹,当差异超过阈值时对交通事件进行报警;
所述步骤S25根据车辆行驶实时轨迹点的每个点位经纬度计算出与合理轨迹点连接的垂直距离,获取每个点位的误差值平方,以平方和最小为匹配轨迹,得出车辆对应合理轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述路侧感知设备包括用于实时获取交叉口感知数据的多种部署于路侧的传感器设备。
3.根据权利要求2所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述传感器设备包括激光雷达和视频相机,所述激光雷达获取实时点云数据,所述视频相机获取视频图像数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述边缘计算单元部署于路侧落地机柜内,所述边缘计算单元将路侧传感器获得的原始数据流进行时空同步、道路交通参与者目标提取、目标融合与跟踪,并基于实时轨迹数据进行交通事件分析,将数据结果上传至云控平台。
5.根据权利要求4所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述实时轨迹包括目标类型、目标位置和目标航向角。
6.根据权利要求1所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述进口道的车道属性包括直行、左转、右转、直左、直右和直左右。
7.根据权利要求1所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述步骤S23中每个机动车结构化数据集合为{(时间戳、经度、纬度、航向角,所属车道,所属行驶方向)},对应ID编号为i的机动车数据为{(ti1,xi1,yi1,hi1,ni1,li1),……,(ti10T,xi10T,yi10T,hi10T,ni10T,li10T)}。
8.根据权利要求1所述的一种基于路侧边缘全息感知的交叉口事件检测系统,其特征在于,所述步骤S26实时比对轨迹具体为:将机动车实时位置与合理轨迹进行比对,计算实时位置与合理轨迹的垂直距离Dit,当Ditδ时,对外输出事件报警信息,其中δ为最小阈值;所述实时位置与合理轨迹的垂直距离Dit为第t时刻机动车i与合理轨迹线距离。
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