[发明专利]一种基于车载激光和摄像机的超标车辆检测系统和方法有效
| 申请号: | 202210596216.3 | 申请日: | 2022-05-30 |
| 公开(公告)号: | CN114863695B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
| 发明(设计)人: | 李岑;单峰;张强;王轶;丁易非;胡晓健;陆建;马永锋 | 申请(专利权)人: | 中邮建技术有限公司 |
| 主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;G06V20/52;G06V20/40;G06F18/214;G06F18/23 |
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| 地址: | 210012 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 车载 激光 摄像机 超标 车辆 检测 系统 方法 | ||
1.一种基于车载激光和摄像机的超标车辆检测方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
步骤1:建立以车载激光雷达为原点的三维坐标系(X,Y,Z),以车载摄像机为原点建立二维坐标系(U,V),并且对齐两个坐标;
步骤2:使用前端检测模块的摄像头采集图像,处理图像为标注好车型及其标准长宽高(Ld,Wd,Hd)的训练样本,在开源视频识别程序上训练样本得到训练模型;
步骤3:在微型计算机上运行训练后的模型并识别车辆的车型及其标准长宽高(Ld,Wd,Hd);
步骤4:结合车载摄像机目标检测的检测框,对检测框内同一平面的激光雷达点云数据进行聚类;
步骤5:在车辆移动的过程中,由于激光与被检测车辆平面的距离、角度不同,故被检测到的同一平面大小是不断变化的,假设第i个平面面积等于实际平面面积时,即在点云投影到同一平面时的最大平面,最左侧点云(xi,yi,zi)与最右侧点云(xj,yj,zj)之间的水平距离即目标的长度或宽度,最上侧点云(xk,yk,zk)与最下侧点云(xl,yl,zl)之间的垂直距离即目标的高度,得到被检测车辆的实际尺寸为:
步骤6:由微型计算机自动计算,得到被检测车辆的尺寸(L,W,H)与数据硬盘中对应车型标准尺寸(Ld,Wd,Hd)之间的差值,并设置差值阈值,得到的差值超过阈值,则检测框变色进行提示并在检测范围内持续追踪目标。
2.根据权利要求1所述的一种基于车载激光和摄像机的超标车辆检测方法,其特征在于:所述步骤1中对摄像机和激光雷达的坐标进行对齐,包括以下步骤:
步骤1-1:坐标平移,在标定板上取两点之间的初始向量坐标平移的距离向量为初始向量移动后得到
步骤1-2:二维坐标旋转,得到旋转后的坐标其中为旋转角度,(,)为旋转前的坐标,(,)为中心坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于车载激光和摄像机的超标车辆检测方法,其特征在于:所述步骤4中检测框内同一平面上的激光雷达点云数据聚类包括:
步骤4-1:先采样生产稀疏点云,旨在提速,再遍历每个点云,计算每个点云的密度,即
步骤4-2:更新点云的密度,即Di表示检测出的一定聚类中心和一定不是聚类中心的其他三维点的密度,(xi,yi,zi)为其坐标,rbx、rby、rbz为用于更新Di密度的半径参数,Dcl为上一次聚类中心的密度,(xcl,ycl,zcl)为其坐标,凡是离上次刚得到的聚类中心近的点云,其密度都会被削减,削减影响的范围由rbx,rby,rbz控制,以此将点云进行聚类。
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