[发明专利]一种基于神经网络的立体交通设施定位纠偏方法及装置有效
| 申请号： | 201911047384.1 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110647877B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 沈亮;朱紫威;秦峰;王腾云;刘奋 | 申请（专利权）人： | 武汉中海庭数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/98 | 分类号： | G06V10/98;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 王振宇 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于神经网络的立体交通设施定位纠偏方法及装置，方法包括：将待纠偏数据输入训练好的多层前馈神经网络模型中，所述多层前馈神经网络模型是通过采集区域内大量的交通信号灯以及交通标志牌坐标数据作为训练样本训练得到的；计算真实交通设施坐标与车辆观测坐标的横轴与纵轴差异，并经过归一化因子逆变换后，输出纠偏后交通设施坐标数据。本发明实施例提供的方法，选取归一化后的车速、航向角、运动垂向距离、与车道线参照物的横向距离、观测位置坐标差异作为计算输入，可充分降低测量车辆之间的差异以及单车测量中的运动误差、观测角度影响以及测试噪声，极大提高交通设施的识别正确率与定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 立体 交通设施 定位 纠偏 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的立体交通设施定位纠偏方法，其特征在于，包括：/n将待纠偏数据输入训练好的多层前馈神经网络模型中，所述多层前馈神经网络模型是通过采集区域内大量的交通信号灯以及交通标志牌坐标数据作为训练样本训练得到的；/n计算真实交通设施坐标与车辆观测坐标的横轴与纵轴差异，并经过归一化因子逆变换后，输出纠偏后交通设施坐标数据。/n
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