[发明专利]一种用于公路智能感知体系的云处理控制的方法及系统

说明书

本发明提供的用于公路智能感知体系的云处理控制的方法及系统，为用户提供智能模型训练所需的样本数据库集，尤其是三维样本数据库集。云服务平台还集成有深度学习框架以及数据传输接口。客户端通过调用信息获取接口、框架调度接口能够直接从云服务平台中调取训练样本数据和深度学习框架执行迭代训练并获得满足用户需求的智能模型，通过数据下载接口将训练得到的符合需求的模型下载到客户端本地，供用户技术研究开发使用。以上方案，对于客户端配置要求大大降低的同时，能够为用户提供公路所涉及到的三维空间样本数据和深度学习框架供用户训练学习得到所需要的智能模型，满足公路基于深度学习的智能感知应用技术开发需求。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种用于公路智能感知体系的云处理控制的方法及系统。

背景技术

随着人工智能的快速发展，为了实现对公路的自动化监控，需要对公路上的各方面环境进行监控。由于机器学习特别是深度学习技术的广泛推广应用，现有技术中推出多种能够对样本数据进行训练学习的机器学习方法模型和框架。在具体实现过程中，用户可以获取某一场景下的海量数据作为样本数据，选择某一机器学习框架和模型对样本数据进行迭代训练。在迭代训练过程中，计算每次训练结果与期望值之间的误差，利用误差反向传播来调整优化算法模型中的权重参数，直至误差趋于零或者训练次数达到设定阈值。最终训练得到的模型可供用户实际应用开发使用，作为具体场景智能感知、认知的算法模型。

由于交通应用场景的复杂性和特殊性，迫切需要解决三维空间的智能感知问题。

发明内容

本发明实施例旨在提供一种用于公路智能感知体系的云处理控制的方法及系统，以解决现有技术中的智能交通监控平台无法满足基于深度学习的智能感知应用技术开发的样本数据需求。

为解决上述技术问题，本发明提供一种用于公路智能感知体系的云处理控制的方法，包括如下步骤：

设置公路智能感知装置，每一感知装置包括音频检测器和视频检测器，其中，相邻的感知装置的感知范围具有重叠的区间；感知装置用于对感知范围进行监控，并根据监控结果生成样本数据；

构建样本数据库集，其包括用于公路三维感知的三维样本数据库集；所述三维样本数据库集包括三维训练样本子集和三维验证样本子集；

构建机器学习算法平台，包括至少一种深度学习框架模型；

构建数据传输接口，包括与所述样本数据库集连接的信息获取接口、与所述机器学习算法平台连接的框架调度接口以及数据下载接口；

当需要对公路智能感知体系中的三维样本数据进行训练时，所述框架调度接口从所述机器学习算法平台中调取深度学习框架模型，所述信息获取接口从所述样本数据库集中调取所述三维训练样本子集和所述三维验证样本子集，所述深度学习框架模型根据所述三维训练样本子集和所述三维验证样本子集执行迭代训练对所述深度学习框架模型的权重参数进行调整优化以得到符合需求的三维模型；用户端通过所述数据下载接口将所述符合需求的三维模型下载至客户端本地。

可选地，上述的用于公路智能感知体系的云处理控制的方法中，所述样本数据库集中还包括用于公路平面监测的二维样本数据库集；所述二维样本数据库集包括二维训练样本子集和二维验证样本子集；

当需要对公路智能感知体系中的二维样本数据进行训练时，所述框架调度接口从所述机器学习算法平台中调取深度学习框架模型，所述信息获取接口从所述样本数据库集中调取所述二维训练样本子集和所述二维验证样本子集，所述深度学习框架模型根据所述二维训练样本子集和所述二维验证样本子集执行迭代训练，根据迭代训练对所述深度学习框架模型的权重参数进行调整优化以得到符合需求的二维模型；

用户可通过所述数据下载接口将所述符合需求的二维模型下载至客户端本地。

可选地，上述的用于公路智能感知体系的云处理控制的方法中，所述数据传输接口还包括样本上传接口；