CN106408964B - 空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法 - Google Patents

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Abstract

一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，包括对公交信号优先控制点区域进行图像信息采集，其特征在于，所述图像信息包括采集图像、图像所处的经纬度信息，将上述图像信息与北斗差分导航手持定位仪结合，实测给出典型优先控制点区域。本发明以无人机空中航拍影像处理、结合地面北斗差分导航手持4维定位仪，实测给出典型优先控制点区域，对实现城市公交精准化调度服务，有效改善城市交通拥堵现状有积极意义。

Description

空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法
技术领域
发明涉及一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，属于智能交通的技术领域。
背景技术
基于时空特征的北斗公交交通信号优先调度是不增加修建道路条件下提升城市公共交通效率、运力的高性价比的一个重要举措，其中所涉及的构建精准度远高于目前导航地图的交通路口公交优先车道级控制点区域、线路区域集、网络区域集拓扑结构，是决定公交交通信号优先调度系统成败的主要因素。然而，普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，只能精确到道路的大致信息，不能精确到每个车道甚至每一根交通标志线的信息。基于上述情况，本发明提出了一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法。
本发明的技术方案如下：
一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，包括对公交信号优先控制点区域进行图像信息采集，其特征在于，所述图像信息包括采集图像、图像所处的经纬度信息，将上述图像信息与北斗差分导航手持定位仪结合，实测给出典型优先控制点区域。
根据本发明优选的，所述图像信息采集所使用的是无人机航拍公交信号优先控制点区域所形成的。
根据本发明优选的，所述空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，具体包括如下步骤：
(1)无人机获取城市道路交叉口的航拍影像，并在所述航拍影像内确定4个特征明显、容易识别的控制点，所述4个控制点中至少三个点不在同一条直线上；同时利用北斗差分导航手持定位仪获取所述4个控制点的经纬度信息(Xi,Yi)(i＝1,2,3,4)；
(2)建立需校正的航拍影像文件并确定所述文件的大小L×H，以图像左上角点为坐标原点，向右以L方向为x轴，向下以H方向为y轴建立坐标系，并在影像中获取各个对应控制点的坐标(xi,yi)(i＝1,2,3,4)；
(3)通过Image Warping变换原理的数学模型以及由步骤(1)、(2)获取的四对已知的控制点(Xi,Yi)和(xi,yi)来对航拍影像进行逐点校正，将航拍图像f(x,y)变换成另一幅图像g(X,Y)；
变换关系为
上述公式(I)记作
Ah＝b (II)
为了提高所求变换矩阵各元素的精度，通过最小二乘方法求解各未知参数，公式如下：
h＝(ATA)-1ATb (III)
其中，hij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)是3×3变换矩阵H的元素，故变换矩阵H表示为
其中，h33＝1。
利用得到的变换矩阵H，建立校正方程
根据齐次坐标的概念，求得最终变换的坐标点，因此，校正后的最终变换坐标表示为
(4)建立校正后的图像文件并确定文件大小M×N，取一个像素点坐标(X,Y)，其中X＝01,2,...,M，Y＝01,2,...,N，根据公式(V)逆变换
[x y 1]T＝H-1[X′ Y′ Z]T (VIII)
计算出该点在航拍图像中的坐标值(x,y)，此时，x，y可能并不是整数，即点(x,y)可能不落在航拍图像的网格交叉点上；
(5)当坐标(x,y)为非正整数时，对坐标(x,y)进行双线性插值计算，根据(x,y)点的四个相邻坐标点的灰度值加权计算出f(x,y)，并将(x,y)处的灰度值写入校正后的图像文件的点(X,Y)处：
其中，x′＝[x]，y′＝[y]，α＝x-[x]，β＝y-[y]，[a]表示取不超过实数a的最大整数；
由于映射关系存在非一一对应的情况，即(X,Y)的取值为整数时，经过变换与之相对应的(x,y)的取值不一定是整数。然而，非正整数的坐标(x,y)在原始图像上的值f(x,y)是不存在的，即没有灰度值；
(6)重复步骤(4)和(5)，直到航拍交叉口图像所有的像元点都完成校正。
根据本发明优选的，对该交叉口四个方向距离停车线150米到200米的进口车道(公交信号优先的控制区域设置在距离停车线150米到200米处)的航拍影像分别进行(1)至(6)的步骤，完成校正。
根据本发明优选的，将校正完成的交叉口影像与各方向进口车道影像按照实际情况进行拼接，即得到公交信号优先精准车道级控制区域。如图1所示。
本发明的技术优势
本发明提出一种基于无人机空地协同公交信号优先精准车道级控制区域生成、匹配方法，以无人机空中航拍影像处理、结合地面北斗差分导航手持4维定位仪，实测给出典型优先控制点区域，对实现城市公交精准化调度服务，有效改善城市交通拥堵现状有积极意义。
附图说明
图1是本发明所述公交信号优先精准车道级控制区域的示意图；
图2是本发明所述方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明做详细的说明，但不限于此。
实施例1、
一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，包括对公交信号优先控制点区域进行图像信息采集，其特征在于，所述图像信息包括采集图像、图像所处的经纬度信息，将上述图像信息与北斗差分导航手持定位仪结合，实测给出典型优先控制点区域。
所述图像信息采集所使用的是无人机航拍公交信号优先控制点区域所形成的。
所述空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，具体包括如下步骤：
(1)无人机获取城市道路交叉口的航拍影像，并在所述航拍影像内确定4个特征明显、容易识别的控制点，所述4个控制点中至少三个点不在同一条直线上；同时利用北斗差分导航手持定位仪获取所述4个控制点的经纬度信息(Xi,Yi)(i＝1,2,3,4)；
(2)建立需校正的航拍影像文件并确定所述文件的大小L×H，以图像左上角点为坐标原点，向右以L方向为x轴，向下以H方向为y轴建立坐标系，并在影像中获取各个对应控制点的坐标(xi,yi)(i＝1,2,3,4)；
(3)通过Image Warping变换原理的数学模型以及由步骤(1)、(2)获取的四对已知的控制点(Xi,Yi)和(xi,yi)来对航拍影像进行逐点校正，将航拍图像f(x,y)变换成另一幅图像g(X,Y)；
变换关系为
上述公式(I)记作
Ah＝b (II)
为了提高所求变换矩阵各元素的精度，通过最小二乘方法求解各未知参数，公式如下：
h＝(ATA)-1ATb (III)
其中，hij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)是3×3变换矩阵H的元素，故变换矩阵H表示为
其中，h33＝1。
利用得到的变换矩阵H，建立校正方程
根据齐次坐标的概念，求得最终变换的坐标点，因此，校正后的最终变换坐标表示为
(4)建立校正后的图像文件并确定文件大小M×N，取一个像素点坐标(X,Y)，其中X＝01,2,...,M，Y＝01,2,...,N，根据公式(V)逆变换
[x y 1]T＝H-1[X′ Y′ Z]T(VIII)计算出该点在航拍图像中的坐标值(x,y)，此时，x，y可能并不是整数，即点(x,y)可能不落在航拍图像的网格交叉点上；
(5)当坐标(x,y)为非正整数时，对坐标(x,y)进行双线性插值计算，根据(x,y)点的四个相邻坐标点的灰度值加权计算出f(x,y)，并将(x,y)处的灰度值写入校正后的图像文件的点(X,Y)处：
其中，x′＝[x]，y′＝[y]，α＝x-[x]，β＝y-[y]，[a]表示取不超过实数a的最大整数；
由于映射关系存在非一一对应的情况，即(X,Y)的取值为整数时，经过变换与之相对应的(x,y)的取值不一定是整数。然而，非正整数的坐标(x,y)在原始图像上的值f(x,y)是不存在的，即没有灰度值；
(6)重复步骤(4)和(5)，直到航拍交叉口图像所有的像元点都完成校正。
实施例2、
如实施例1所述的一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，其区别在于，对该交叉口四个方向距离停车线150米到200米的进口车道(公交信号优先的控制区域设置在距离停车线150米到200米处)的航拍影像分别进行(1)至(6)的步骤，完成校正。
实施例3、
如实施例1所述的一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，其区别在于，将校正完成的交叉口影像与各方向进口车道影像按照实际情况进行拼接，即得到公交信号优先精准车道级控制区域。如图1所示。

Claims (4)

1.一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，包括对公交信号优先控制点区域进行图像信息采集，其特征在于，所述图像信息包括采集图像、图像所处的经纬度信息，将上述图像信息与北斗差分导航手持定位仪结合，实测给出典型优先控制点区域；
所述空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，具体包括如下步骤：
(1)无人机获取城市道路交叉口的航拍影像，并在所述航拍影像内确定4个特征明显、容易识别的控制点，所述4个控制点中至少三个点不在同一条直线上；同时利用北斗差分导航手持定位仪获取所述4个控制点的经纬度信息(Xi,Yi)(i＝1,2,3,4)；
(2)建立需校正的航拍影像文件并确定所述文件的大小L×H，以图像左上角点为坐标原点，向右以L方向为x轴，向下以H方向为y轴建立坐标系，并在影像中获取各个对应控制点的坐标(xi,yi)(i＝1,2,3,4)；
(3)通过Image Warping变换原理的数学模型以及由步骤(1)、(2)获取的四对已知的控制点(Xi,Yi)和(xi,yi)来对航拍影像进行逐点校正，将航拍图像f(x,y)变换成另一幅图像g(X,Y)；
变换关系为
上述公式(I)记作
Ah＝b (II)
通过最小二乘方法求解各未知参数，公式如下：
h＝(ATA)-1ATb (III)
其中，hij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)是3×3变换矩阵H的元素，故变换矩阵H表示为
其中，h33＝1；
利用得到的变换矩阵H，建立校正方程
根据齐次坐标的概念，求得最终变换的坐标点，因此，校正后的最终变换坐标表示为
(4)建立校正后的图像文件并确定文件大小M×N，取一个像素点坐标(X,Y)，其中X＝01,2,...,M，Y＝01,2,...,N，根据公式(V)逆变换
[x y 1]T＝H-1[X′ Y′ Z]T (VIII)
计算出该点在航拍图像中的坐标值(x,y)；
(5)当坐标(x,y)为非正整数时，对坐标(x,y)进行双线性插值计算，根据(x,y)点的四个相邻坐标点的灰度值加权计算出f(x,y)，并将(x,y)处的灰度值写入校正后的图像文件的点(X,Y)处：
其中，x′＝[x]，y′＝[y]，α＝x-[x]，β＝y-[y]，[a]表示取不超过实数a的最大整数；
(6)重复步骤(4)和(5)，直到航拍交叉口图像所有的像元点都完成校正。
2.根据权利要求1所述的一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，其特征在于，所述图像信息采集所使用的是无人机航拍公交信号优先控制点区域所形成的。
3.根据权利要求1所述的一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，其特征在于，对该交叉口四个方向距离停车线150米到200米的进口车道的航拍影像分别进行(1)至(6)的步骤，完成校正。
4.根据权利要求1所述的一种空地协同公交信号优先精准车道级控制区域的获取方法，其特征在于，将校正完成的交叉口影像与各方向进口车道影像按照实际情况进行拼接，即得到公交信号优先精准车道级控制区域。
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