感知数据自监督学习方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117274874A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311272436.1

    申请日:2023-09-27

    摘要: 本发明实施例公开了感知数据自监督学习方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括:获取摄像头采集的数据以及毫米波雷达检测的数据,以得到视频数据以及毫米波雷达数据;对毫米波雷达数据进行坐标映射,以得到映射结果;将视频数据输入至检测模型中进行目标检测,以得到检测结果;利用映射结果对检测结果进行确认,以得到确认结果;判断确认结果是否是存在漏检误检的目标;若是,则确定漏检误检的目标的信息,并进行标注,以形成训练数据;利用训练数据训练检测模型,当检测模型的平均损失值小于设定损失值阈值,更新检测模型。通过实施本发明实施例的方法可实现检测模型的自监督学习,以提高检测模型迭代的高效性,提高视频目标的检测率。

    车辆信息融合方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114333347B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202210016400.6

    申请日:2022-01-07

    摘要: 本发明公开了一种车辆信息融合方法、装置、计算机设备及存储介质,方法包括以下步骤:获取第一雷视融合数据;获取RSU覆盖区域内全部的OBU车辆信息;将目标车辆的位置信息与全部的OBU车辆信息进行初步绑定得到车辆信息列表;获取第二雷视融合数据,解析得到目标车辆的识别车辆信息和位置信息;判断识别车辆信息与车辆信息列表中任一OBU车辆信息是否存在相同;若存在相同,则基于位置信息将对应相同的OBU车辆信息与相应的目标车辆进行准确绑定,并对剩余目标车辆的车牌信息进行校正,以更新车辆信息列表;若不存在相同,则将目标车辆标记为异常状态并上报。本方案通过将OBU车辆信(56)对比文件CN 112053562 A,2020.12.08CN 110414504 A,2019.11.05CN 111928845 A,2020.11.13CN 112836737 A,2021.05.25CN 110189424 A,2019.08.30CN 111260808 A,2020.06.09CN 113627373 A,2021.11.09CN 112153570 A,2020.12.29US 2020242930 A1,2020.07.30US 2013201035 A1,2013.08.08吴欢欢.RFID电子标签在智能交通信号控制系统中的应用研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2013,(第10期),C034-86.刘业兴.机动车身份自动检测系统《.工程研究-跨学科视野中的工程》.2014,(第1期),99-106.D.Anushya等.Vehicle Monitoring forTraffic Violation Using V2ICommunication《.2018 Second InternationalConference on Intelligent Computing andControl Systems (ICICCS)》.2019,1665-1669.

    一种基于全息感知的道路交通事故检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117994981A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410066335.7

    申请日:2024-01-17

    IPC分类号: G08G1/01 G06Q10/063 G06Q50/40

    摘要: 本发明涉及一种基于全息感知的道路交通事故检测方法及系统,方法包括:获取道路的全息感知数据;根据全息感知数据全息感知目标的目标类型,检测全息感知目标是否有三脚架目标,若是,则根据全息感知目标的编号唯一性,检测是否存在三脚架目标记录,若是,则若持续检测三脚架目标时间达到预定阈值,则输出交通事故事件。通过实施本发明,根据城市道路交通事故的业务特点,利用全息感知数据输出的多目标场景中,其目标ID持久性和稳定性等,可作为交通事故判定手段的方法。在保证实时性、准确性的前提下,降低了交通事故误报率,有利于交通执法行动,从而减少了人力成本。

    车辆信息融合方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114333347A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202210016400.6

    申请日:2022-01-07

    摘要: 本发明公开了一种车辆信息融合方法、装置、计算机设备及存储介质,方法包括以下步骤:获取第一雷视融合数据;获取RSU覆盖区域内全部的OBU车辆信息;将目标车辆的位置信息与全部的OBU车辆信息进行初步绑定得到车辆信息列表;获取第二雷视融合数据,解析得到目标车辆的识别车辆信息和位置信息;判断识别车辆信息与车辆信息列表中任一OBU车辆信息是否存在相同;若存在相同,则基于位置信息将对应相同的OBU车辆信息与相应的目标车辆进行准确绑定,并对剩余目标车辆的车牌信息进行校正,以更新车辆信息列表;若不存在相同,则将目标车辆标记为异常状态并上报。本方案通过将OBU车辆信息与现有的雷视融合数据进行再融合,更稳定高效的实现了全息路口感知。

    鱼眼摄像机自动标定方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118247359A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410445924.6

    申请日:2024-04-15

    摘要: 本发明实施例公开了鱼眼摄像机自动标定方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括:利用V2X技术获取目标车辆信息;获取鱼眼摄像机拍摄所得的目标车辆视频,并进行目标检测和目标跟踪,以得到检测信息;将检测信息与目标车辆信息进行特征匹配,当匹配成功时,根据鱼眼摄像头拍摄的图像坐标系下关联车辆的像素坐标和V2X技术获取的世界坐标下的关联车辆坐标,确定关联标定点集和关联测试点集;根据关联标定点集以及关联测试点集对鱼眼摄像机进行标定和验证,以确定标定的坐标变换矩阵。通过实施本发明实施例的方法可实现操作简单,不需要特殊标定物,无人为因素干扰,标定精度高,提高标定效率,能够满足大规模部署,为数据融合的准确性提供了保障。

    V2X城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备

    公开(公告)号:CN118097936A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410082607.2

    申请日:2024-01-19

    摘要: 本发明实施例公开了V2X城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备。所述方法包括:获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息;根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆;再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息;判断V2X车辆的信息是否符合要求;若V2X车辆的信息不符合要求,则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。通过实施本发明实施例的方法可实现解决现有的V2X车辆在城市路口存在轨迹偏差的问题。

    一种车辆轨迹生成方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118015847A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410066996.X

    申请日:2024-01-17

    摘要: 本发明涉及一种车辆轨迹生成方法、系统、电子设备及存储介质,方法包括:获取车辆的ETC身份信息;并对通过雷达和摄像机获取的车辆数据,基于预设的车辆深度学习识别模型进行信息融合,获得雷视融合数据;对ETC身份信息与雷视融合数据进行数据融合,将ETC身份信息赋予目标车辆;对已赋予ETC身份信息的目标车辆,判断目标车辆是否带有ETC标识,若是,则根据目标车辆的ID标识,判断目标车辆在已有的交通目标列表中是否已存在,若是,则将目标车辆的行驶轨迹连续,生成行驶轨迹。通过实施本发明,实现对环境因素、车辆遮挡干扰情况下,摄像机无法准确车牌识别结果的增添和校正,完善道路的全息路口感知信息。

    车辆丢失轨迹修复方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116953686A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310834611.5

    申请日:2023-07-07

    IPC分类号: G01S13/66 G01S13/86 G01S7/40

    摘要: 本发明实施例公开了城市路口车辆丢失轨迹修复方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:第一次获取由雷达检测所得数据帧信息;当车辆不处于转弯状态,则第一次获取ETC天线检测到的车辆信息;两个目标数量都为一个时,再次获取数据帧信息,再次获取车辆信息;当再次获取的车辆信息与第一次获取的车辆信息一致时,再次获取的数据帧信息有一个目标,再次获取的数据帧信息内的目标ID与第一次获取的数据帧信息内的目标ID一致,将再次获取的数据帧信息内的目标ID替换为第一次获取的数据帧信息内的目标ID。通过实施本发明实施例的方法可实现解决雷达设备在城市路口感知车辆有轨迹丢失的问题,同时兼顾了准确性、实时性、成本的关系。