[发明专利]一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统

说明书

本发明公开了一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统，属于无人车技术领域，包括识别区模块、识别模块和服务器；所述识别区模块用于智能划定对应的识别区域，获取无人车的导航路线，基于获得的导航路线获取对应的交通地图，提取交通地图中的道路特征，根据提取的道路特征结合交通地图建立特征信息图；实时获取无人车的位置和速度，将获得的位置信息速度信息实时在特征信息图中进行更新，对当前的特征信息图进行分析，获得对应的识别区域；所述识别模块用于对识别区域内的环境进行识别，获取对应的识别区域，获取识别区域内的采集数据，建立对应的数据识别库，根据数据识别库对获得的采集数据进行实时识别，获得对应的识别信息。

技术领域

本发明属于无人车技术领域，具体是一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统。

背景技术

目前无人车行业迅速发展，对于无人驾驶车辆，几乎每辆车上都会安装多个监控摄像头，用于监控车辆周围环境以及车辆运行情况，这就相当于是无人车的眼睛，只有精准快速地识别出周边环境，才能保障无人车的安全运行，因此，为了实现无人车的周视全景的快速自主识别，本发明提供了一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统，包括识别区模块、识别模块和服务器；

所述识别区模块用于智能划定对应的识别区域，获取无人车的导航路线，基于获得的导航路线获取对应的交通地图，提取交通地图中的道路特征，根据提取的道路特征结合交通地图建立特征信息图；实时获取无人车的位置和速度，将获得的位置信息速度信息实时在特征信息图中进行更新，对当前的特征信息图进行分析，获得对应的识别区域；

所述识别模块用于对识别区域内的环境进行识别，获取对应的识别区域，获取识别区域内的采集数据，建立对应的数据识别库，根据数据识别库对获得的采集数据进行实时识别，获得对应的识别信息。

进一步地，根据提取的道路特征结合交通地图建立特征信息图的方法为：

对交通地图进行处理，获得初始地图，将提取的道路特征根据对应的道路位置补充到初始地图中，将补充完毕的初始地图标记为特征信息图。

进一步地，在进行提取交通地图中的道路特征前进行特征信息图校核，识别对应的导航路线，将识别的导航路线输入到特征信息图中进行道路比对，确定对应的目标道路。

进一步地，对当前的特征信息图进行分析的方法包括：

识别当前无人车的速度和位置信息，根据识别的无人车速度信息生成对应的初始区域，根据无人车位置在特征信息图中获取对应的道路特征集，根据获得的道路特征集对初始区域的初始轮廓进行调整，获得对应的识别区域轮廓，根据获得的识别区域轮廓生成对应的识别区域。

进一步地，根据识别的无人车速度信息生成对应的初始区域的方法包括：

建立区域轮廓库，识别对应无人车的车速，将识别的无人车车速输入到区域轮廓库中，获得对应的初始轮廓，根据获得的初始轮生成对应的初始区域。

进一步地，区域轮廓库的工作方法包括：识别输入进来的无人车车速，根据识别的车速匹配对应的标准轮廓和比例调整系数算法，根据比例调整系数算法和车速计算对应的比例调整系数，根据计算的比例调整系数对标准轮廓进行调整，获得对应的初始轮廓。

进一步地，根据获得的道路特征集对初始区域的初始轮廓进行调整的方法包括：