[发明专利]一种检测道路路标的方法和系统

权利要求书

1.一种检测道路路标的方法，其特征在于，包括：

获取车辆行驶在当前路段的源数据；所述源数据包括加速度数据和陀螺仪数据；

根据所述源数据确定特征数据；所述特征数据包括：减速带特征数据和转弯特征数据；

获取道路路标检测模型；所述道路路标检测模型为以特征数据为输入，以道路路标结果为输出的神经网络模型；

以所述特征数据为输入，采用所述道路路标检测模型确定道路路标检测结果并进行存储；所述道路路标包括：减速带和转弯；

当车辆再次驶入当前路段时，获取当前车辆的加速度数据和陀螺仪数据；

根据所述当前车辆的加速度数据和陀螺仪数据，采用预测和回滚机制得到道路路标预测结果。

2.根据权利要求1所述的检测道路路标的方法，其特征在于，所述根据所述源数据确定特征数据，具体包括：

对所述源数据进行降噪处理；

采用滑动窗口根据处理后的所述源数据确定所述特征数据。

3.根据权利要求1所述的检测道路路标的方法，其特征在于，在所述获取道路路标检测模型之前，还包括：

获取训练样本对和BP神经网络模型；所述训练样本对包括：训练源数据和与所述训练源数据相对应的道路路标检测结果；所述训练源数据包括：训练减速带特征数据和训练转弯特征数据；

采用所述训练样本对所述BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；所述训练好的BP神经网络模型即为所述道路路标检测模型。

4.根据权利要求3所述的检测道路路标的方法，其特征在于，在所述获取训练样本对和BP神经网络模型之前，还包括：

获取道路路标为减速带时的加速度数据和陀螺仪数据，以及道路路标为转弯时的加速度数据和陀螺仪数据；

采用设定步长的时间窗口，沿重力方向提取道路路标为减速带时的加速度数据，得到训练减速带特征数据；

采用设定步长的时间窗口，沿重力方向提取道路路标为转弯时的陀螺仪数据，得到训练转弯特征数据。

5.根据权利要求4所述的检测道路路标的方法，其特征在于，所述设定步长为0.2秒。

6.一种检测道路路标的系统，其特征在于，包括：

源数据获取模块，用于获取车辆行驶在当前路段的源数据；所述源数据包括加速度数据和陀螺仪数据；

特征数据确定模块，用于根据所述源数据确定特征数据；所述特征数据包括：减速带特征数据和转弯特征数据；

道路路标检测模型获取模块，用于获取道路路标检测模型；所述道路路标检测模型为以特征数据为输入，以道路路标结果为输出的神经网络模型；

道路路标确定模块，用于以所述特征数据为输入，采用所述道路路标检测模型确定道路路标检测结果并进行存储；所述道路路标包括：减速带和转弯；

第一加速度数据和陀螺仪数据获取模块，用于当车辆再次驶入当前路段时，获取当前车辆的加速度数据和陀螺仪数据；

道路路标预测模块，用于根据所述当前车辆的加速度数据和陀螺仪数据，采用预测和回滚机制得到道路路标预测结果。

7.根据权利要求6所述的检测道路路标的系统，其特征在于，所述特征数据确定模块具体包括：

降噪处理单元，用于对所述源数据进行降噪处理；

特征数据确定单元，用于采用滑动窗口根据处理后的所述源数据确定所述特征数据。

8.根据权利要求6所述的检测道路路标的系统，其特征在于，还包括：

训练样本对和BP神经网络模型获取模块，用于获取训练样本对和BP神经网络模型；所述训练样本对包括：训练源数据和与所述训练源数据相对应的道路路标检测结果；所述训练源数据包括：训练减速带特征数据和训练转弯特征数据；

训练模块，用于采用所述训练样本对所述BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；所述训练好的BP神经网络模型即为所述道路路标检测模型。

9.根据权利要求8所述的检测道路路标的系统，其特征在于，还包括：

第二加速度数据和陀螺仪数据获取模块，用于获取道路路标为减速带时的加速度数据和陀螺仪数据，以及道路路标为转弯时的加速度数据和陀螺仪数据；

训练减速带特征数据确定模块，用于采用设定步长的时间窗口，沿重力方向提取道路路标为减速带时的加速度数据，得到训练减速带特征数据；

训练转弯特征数据确定模块，用于采用设定步长的时间窗口，沿重力方向提取道路路标为转弯时的陀螺仪数据，得到训练转弯特征数据。