CN111191645A - 基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法 - Google Patents

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CN111191645A
CN111191645A CN202010014703.5A CN202010014703A CN111191645A CN 111191645 A CN111191645 A CN 111191645A CN 202010014703 A CN202010014703 A CN 202010014703A CN 111191645 A CN111191645 A CN 111191645A
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Abstract

本发明公开了一种隧道内车辆定位方法,包括以下步骤:1)隧道内按一定间隔在顶部安装定位组合灯,并提供每个定位组合灯的里程;2)定位组合灯由多个边长为a的正方形框组成,两边方框内一直亮灯、中间边框由亮灯和灭灯进行多种组合,定位组合灯的不同组合方式表示该定位组合灯的里程;3)行驶车辆上的行车记录仪实时拍摄最近定位组合灯的图像,通过数字图像处理,判别定位组合灯的组合方式确定其里程,同时根据定位组合灯的图像长度计算车辆与定位组合灯的距离,计算车辆的里程。本发明的有益效果在于:隧道内无法接收GNSS卫星信号,本发明从根本解决隧道内车辆定位问题,具有广泛的应用前景和社会价值。

Description

基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域,尤其涉及一种基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法。
背景技术
在智能交通领域,交通工具的导航技术已日益成熟。目前,以导航地图为基础、利用GNSS 技术实现交通工具的实时定位与导航,在航天、铁路、公路和航海等领域得到广泛的应用。然而,GNSS技术需要实时接收GNSS卫星信号,当车辆在隧道内行驶时,导航定位天线无法接收到GNSS卫星信号,导航定位处于失效状态。因此,隧道内部的导航定位技术是目前亟待解决的问题。
本专利通过在隧道顶部安装能提供位置信息的组合灯,车辆在隧道内行驶时,车辆上的行车记录仪实时获取组合灯的图像,通过图像处理技术,得到组合灯位置信息以及车辆与组合灯装置之间的距离,从而获得车辆当前的实时位置,实现车辆的实时定位。
发明内容
技术问题:本发明要解决的技术问题是:提供一种基于行车记录仪的车辆隧道内定位方法,为隧道内车辆导航定位提供依据。
技术方案:为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
一种基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法,该方法包括:
步骤10)隧道内按一定间隔在顶部安装定位组合灯;
步骤20)车辆的行车记录仪实时拍摄定位组合灯图像;
步骤30)通过数字图像处理,计算车辆的实时里程;
作为优选例,所述的步骤10)具体包括:
步骤101)将一定数目(n个)的方形灯架(边长为a)安装在隧道内顶部,灯架总长为n×a;
步骤102)将每个方形灯架安装圆形灯,根据道路交通管理部门的相关规定确定灯的颜色;
步骤103)确定每个定位组合灯的里程。
作为优选例,所述的步骤20)具体包括:
步骤201)行驶车辆上安装行车记录仪;
步骤202)车辆在隧道内拍摄定位组合灯的图像。
作为优选例,所述的步骤30)具体包括:
步骤301)根据定位组合灯灯的颜色提取定位组合灯灰度图;
步骤302)根据一定阈值T二值化,得到定位组合灯二值图;
步骤303)对二值图进行开运算,去除图像噪声;
步骤304)对二值图进行闭运算,填充二值图空洞;
步骤305)提取定位组合灯位置的矩形区域;
步骤306)将矩形区域进行n等分,得到每个组合灯的图像;
步骤307)利用每个组合灯的图像得出每盏灯的开关情况,用1和0的组合表示,从而得出定位组合灯的里程;
步骤308)计算矩形区域的长度d;
步骤309)利用公式(1)计算车辆与定位组合灯的里程:
Figure BDA0002358436720000021
f为行车记录仪镜头的焦距
步骤310)利用公式(2)计算车辆的实时里程:
Figure BDA0002358436720000022
有益效果:隧道内无法接收GNSS卫星信号,本发明从根本解决隧道内车辆定位问题,具有广泛的应用前景和社会价值。
附图说明
图1定位组合灯示意图;
图2灰度化图像;
图3二值图;
图4定位组合灯信息提取;
图5定位示意图,其中,L为定位组合灯的总长度;d为定位组合灯在行车记录仪图像上的长度;f为行车记录仪物镜焦距;D为车辆距离定位组合灯的距离。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明实施例中,全球卫星导航系统,对应英文:Global Navigation SatelliteSystem,文中简称:GNSS。
本发明实施例的一种基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法,包括:
步骤10)隧道内按一定间隔在顶部安装定位组合灯;
步骤20)车辆的行车记录仪实时拍摄定位组合灯图像;
步骤30)通过数字图像处理,计算车辆的实时里程;
在本实施例中,步骤10)具体包括:
步骤101)将一定数目(n个)的方形灯架(边长为a)安装在隧道内顶部,灯架总长为n×a;
步骤102)如图1,将每个方形灯架安装圆形灯,根据道路交通管理部门的相关规定确定灯的颜色;
步骤103)确定每个定位组合灯的里程。
在本实施例中,步骤20)具体包括:
步骤201)行驶车辆上安装行车记录仪;
步骤202)如图2,车辆在隧道内行驶过程中拍摄定位组合灯的图像。
在本实施例中,步骤30)具体包括:
步骤301)根据定位组合灯灯的颜色提取定位组合灯灰度图;
步骤302)如图3,根据一定阈值T二值化,得到定位组合灯二值图;
步骤303)对二值图进行开运算,去除图像噪声;
步骤304)对二值图进行闭运算,填充二值图空洞;
步骤305)如图4,提取定位组合灯位置的矩形区域;
步骤306)如图4,将矩形区域进行n等分,得到每个组合灯的图像;
步骤307)如图4,利用每个组合灯的图像得出每盏灯的开关情况,用1和0的组合表示,从而得出定位组合灯的里程;
步骤308)如图5,计算矩形区域的长度d;
步骤309)利用公式(1)计算车辆与定位组合灯的里程:
Figure BDA0002358436720000031
f为行车记录仪镜头的焦距
步骤310)利用公式(2)计算车辆的实时里程:
Figure BDA0002358436720000032

Claims (4)

1.一种基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法,其特征在于,该方法包括:
步骤10)隧道内按一定间隔在顶部安装定位组合灯;
步骤20)车辆的行车记录仪实时拍摄定位组合灯图像;
步骤30)通过数字图像处理,计算车辆的实时里程。
2.按照权利要求1所述的基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法,其特征在于,所述的步骤10)具体包括:
步骤101)将n个边长为a的方形灯架安装在隧道内顶部,灯架总长为n×a;
步骤102)将每个方形灯架安装圆形灯;
步骤103)确定每个定位组合灯的里程。
3.按照权利要求2所述的基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法,其特征在于,所述的步骤20)具体包括:
步骤201)行驶车辆上安装行车记录仪;
步骤202)车辆在隧道内拍摄定位组合灯的图像。
4.按照权利要求3所述的基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法,其特征在于,所述步骤30)具体包括:
步骤301)根据定位组合灯灯的颜色提取定位组合灯灰度图;
步骤302)根据一定阈值T二值化,得到定位组合灯二值图;
步骤303)对二值图进行开运算,去除图像噪声;
步骤304)对二值图进行闭运算,填充二值图空洞;
步骤305)提取定位组合灯位置的矩形区域;
步骤306)将矩形区域进行n等分,得到每个组合灯的图像;
步骤307)利用每个组合灯的图像得出每盏灯的开关情况,用1和0的组合表示,从而得出定位组合灯的里程;
步骤308)计算矩形区域的长度d;
步骤309)利用公式(1)计算车辆与定位组合灯的里程:
Figure FDA0002358436710000011
f为行车记录仪镜头的焦距;
步骤310)利用公式(2)计算车辆的实时里程:
Figure FDA0002358436710000012
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113076853A (zh) * 2021-03-30 2021-07-06 东南大学 一种对公路隧道中的车辆进行定位的系统
CN113124752A (zh) * 2021-03-01 2021-07-16 武汉理工大学 基于路侧视觉标签的汽车定位系统和方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338712A (zh) * 2016-10-21 2017-01-18 泉州装备制造研究所 一种基于相机通信的可见光室内定位方法及系统
CN106737687A (zh) * 2017-01-17 2017-05-31 暨南大学 基于可见光定位导航的室内机器人系统
CN107194448A (zh) * 2017-04-28 2017-09-22 南京邮电大学 一种基于可见光隐形二维码的传输与定位方法
US20180047147A1 (en) * 2016-08-12 2018-02-15 Here Global B.V. Visual odometry for low illumination conditions using fixed light sources
CN110222702A (zh) * 2013-09-30 2019-09-10 克朗设备公司 具有基于顶灯定位的工业车辆

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110222702A (zh) * 2013-09-30 2019-09-10 克朗设备公司 具有基于顶灯定位的工业车辆
US20180047147A1 (en) * 2016-08-12 2018-02-15 Here Global B.V. Visual odometry for low illumination conditions using fixed light sources
CN106338712A (zh) * 2016-10-21 2017-01-18 泉州装备制造研究所 一种基于相机通信的可见光室内定位方法及系统
CN106737687A (zh) * 2017-01-17 2017-05-31 暨南大学 基于可见光定位导航的室内机器人系统
CN107194448A (zh) * 2017-04-28 2017-09-22 南京邮电大学 一种基于可见光隐形二维码的传输与定位方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113124752A (zh) * 2021-03-01 2021-07-16 武汉理工大学 基于路侧视觉标签的汽车定位系统和方法
CN113076853A (zh) * 2021-03-30 2021-07-06 东南大学 一种对公路隧道中的车辆进行定位的系统

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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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