CN113591941A - 一种基于多传感器融合的智能限高警示系统及方法 - Google Patents

一种基于多传感器融合的智能限高警示系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感器融合的智能限高警示系统及方法，至少包括双目相机、毫米波雷达和智能路侧设备，双目相机、毫米波雷达、智能路侧设备均设置于限高机构上；双目相机用来实时跟踪道路上的目标车辆，识别目标车辆与限高机构的距离、目标车辆的高度以及车牌信息，并发送给智能路侧设备；毫米波雷达用来实时跟踪道路上目标车辆，识别目标车辆与限高机构的距离，并发送给智能路侧设备；智能路侧设备用来接收并融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，修正目标车辆的高度，将判断目标车辆是否超高，当超高，则发送出超高目标车辆的车牌信息。本发明可自动识别车辆高度是否超高，并提前给出警示，可避免因驾驶员判断能力不足导致的安全隐患。

Description

一种基于多传感器融合的智能限高警示系统及方法
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于多传感器融合的智能限高警示系统及方法。
背景技术
我国经济和科技水平高速发展，汽车已成为人民的主要代步工具，车辆保有量在逐年增加，道路安全和行车人员安全显得尤为重要。针对不同车型的车辆，在高架、桥梁、涵洞、隧道等地方出于安全考虑会设置限高机构(例如限高杆、限高架)。限高机构可防止过高的车辆驶入特定场景，以保护车辆及货物安全。目前通过设置限高机构进行提醒的方式，需要驾驶员自行判断能否通行，存在一定的安全隐患，一旦驾驶员判断错误，则可能引发严重的交通事故。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多传感器融合的智能限高警示系统及方法，该系统和方法可自动检测车辆能否通行，并对不能通行的车辆进行警示。
本发明实施例提供的一种基于多传感器融合的智能限高警示系统，至少包括双目相机、毫米波雷达和智能路侧设备，双目相机、毫米波雷达、智能路侧设备均设置于限高机构上；
所述双目相机，用来实时跟踪道路上的目标车辆，并识别目标车辆与限高机构的距离s、目标车辆的高度h以及车牌信息，并将s、h及车牌信息发送给智能路侧设备；
所述毫米波雷达，用来实时跟踪道路上目标车辆，识别目标车辆与限高机构的距离S，并将S发送给智能路侧设备；
所述智能路侧设备，用来接收并融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，修正目标车辆的高度，将修正后高度与预设的限高高度比较，判断是否超高，当超高，则发送出超高目标车辆的车牌信息；
所述修正目标车辆的高度，包括：
基于双目相机识别的距离s＝[s1,s2,s3,...sn]T和毫米波雷达识别的距离S＝[S1,S2,S3,...Sn]T计算修正系数k＝[k1,k2,k3..kn]，
Figure BDA0003158240100000011
修正目标车辆的高度h＝[h1,h2,h3,...hn]T，修正后的高度H＝[H1,H2,H3,...Hn]T，Hi＝hi·ki；
采用修正后高度H的均方根值
Figure BDA0003158240100000021
对高度H进行二次修正，二次修正后高度
Figure BDA0003158240100000022
其中：i表示第i个目标车辆，i＝1,2,...,n；s1、s2、s3、...sn分别为双目相机识别的n个目标车辆与限高机构的距离；h1、h2、h3、...hn分别为n个目标车辆的高度；S1、S2、S3、...Sn分别为毫米波雷达识别的n个目标车辆与限高机构的距离；H1、H2、H3、...Hn分别为n个目标车辆修正后的高度；sgn(·)为符号函数。
可选的，在一些实施例中，还包括显示屏，所述显示屏设置于限高机构上，用来接收智能路侧设备发送的警示信号并显示超高目标车辆的车牌信息。
可选的，在一些实施例中，智能路侧设备还通过基站向交通管理系统发送超高目标车辆的车牌信息。
可选的，在一些实施例中，双目相机识别目标车辆与限高机构的距离s以及目标车辆的高度h的具体方法为：
首先，利用半全局块匹配法计算双目相机所采集点云数据中目标车辆像素的视差d；
然后，通过双目相机的几何模型把视差d变换到三维空间，获得点云矩阵；
最后，基于点云矩阵，利用双目相机测距原理计算距离s和高度h。
可选的，在一些实施例中，智能路侧设备融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，包括：
接收双目相机提取的目标车辆位置信息与深度信息；
接收毫米波雷达提取的目标车辆角度信息与深度信息，基于角度信息换算目标车辆相对毫米波雷达的位置信息；
将双目相机提取的位置信息、深度信息与毫米波雷达提取的位置信息、深度信息进行比对，从而将毫米波雷达跟踪的目标车辆与双目相机跟踪的目标车辆一一对应。
相应的，本发明实施例提供一种基于多传感器融合的智能限高警示方法，包括：
利用布设于限高机构的双目相机实时跟踪道路上的目标车辆，并识别目标车辆与限高机构的距离s、目标车辆的高度h以及车牌信息，并将s、h及车牌信息发送给智能路侧设备；
利用布设于限高机构的毫米波雷达实时跟踪道路上目标车辆，识别目标车辆与限高机构的距离S，并将S发送给智能路侧设备；
智能路侧设备接收并融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，修正目标车辆的高度，将修正后高度与预设的限高高度比较，判断是否超高，当超高，则发送出超高目标车辆的车牌信息；
所述修正目标车辆的高度，包括：
基于双目相机识别的距离s＝[s1,s2,s3,...sn]T和毫米波雷达识别的距离S＝[S1,S2,S3,...Sn]T计算修正系数k＝[k1,k2,k3..kn]，
Figure BDA0003158240100000031
修正目标车辆的高度h＝[h1,h2,h3,...hn]T，修正后的高度H＝[H1,H2,H3,...Hn]T，Hi＝hi·ki；
采用修正后高度H的均方根值
Figure BDA0003158240100000032
对高度H进行二次修正，二次修正后高度
Figure BDA0003158240100000033
其中：i表示第i个目标车辆，i＝1,2,...,n；s1、s2、s3、...sn分别为双目相机识别的n个目标车辆与限高机构的距离；h1、h2、h3、...hn分别为n个目标车辆的高度；S1、S2、S3、...Sn分别为毫米波雷达识别的n个目标车辆与限高机构的距离；H1、H2、H3、...Hn分别为n个目标车辆修正后的高度；sgn(·)为符号函数。
和现有技术相比，本发明的主要优点和有益效果如下：
(1)本发明可自动识别行驶车辆高度是否超高，并提前给出警示，可避免因驾驶员判断能力不足导致的安全隐患。
(2)本发明警示系统所包含设备均安装于限高机构，而不是车辆内部，降低了该警示系统的普及难度和成本。
(3)本发明通过融合毫米波雷达和双目相机的数据，可减少甚至避免单一传感器精度易受极端天气、路面震动、交通堵塞等特殊情况影响的问题，可提高高度测量精度。
(4)无需对道路做大规模改造，直接利用布设于路边的智能路侧设备来融合数据并发出警示即可；而且利用智能路侧设备与交通管理系统进行通信，对于构建更高效、更完整的智能交通系统具有重大意义。
(5)引入显示屏显示超高车辆的车牌信息，警示更为直观有效，实现了与驾驶员的交互，可避免驾驶员的侥幸心理。
附图说明
图1是本实施例的应用场景示意图；
图2是本实施例限高警示流程图；
图3为本实施例中车牌识别流程图。
图中，1-限高指示牌，2-双目相机，3-显示屏，4-毫米波雷达，5-目标车辆，6-智能路侧设备，7-基站，8-交通管理系统，9-限高机构。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明。显然，所描述的具体实施方式仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的具体实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他具体实施方式，都属于本发明保护的范围。
参见图1，所示为本发明实施例的一种具体应用场景，该场景为受管制的道路场景，该道路布设有限高机构9，限高机构9顶部设置指示标识牌1、双目相机2和显示屏3，指示标识牌1为限高限速标识，本实施例中显示屏3采用LED显示屏。限高机构9两侧分别设置毫米波雷达4和智能路侧设备6，智能路侧设备6至少包括无线通信模块和控制模块，本实施例中，控制模块采用FPGA芯片。智能路侧设备6中的无线通信模块通过基站7与服务器端的交通管理系统8进行通信。图1中，H表示限高机构的限高高度，h表示目标车辆的高度，当h<H时，目标车辆可通过限高机构；否则，进行警示。
本发明智能限高警示系统的工作原理为：
毫米波雷达4实时跟踪前方道路上的目标车辆5，识别目标车辆5与限高机构9的距离；同时，双目相机2实时跟踪前方道路上的目标车辆5，识别目标车辆5与限高机构9的距离、目标车辆5的高度以及车牌信息。智能路侧设备6基于毫米波雷达4和双目相机2识别的距离确定修正系数，利用修正系数修正双目相机2识别的目标车辆高度，之后再进行误差分析，对目标车辆高度进行二次修正，获得最终修正后的目标车辆高度。将该最终的目标车辆高度与限高高度比较，智能路侧设备6将高于限高高度的目标车辆的车牌信息发送给显示屏3并显示，同时，智能路侧设备6通过基站7向交通管理系统8发送超高车辆的车牌信息。
本发明系统将毫米波雷达和双目相机融合，自动测量并修正目标车辆的高度，提前对超高车辆进行警示，自动修正目标车辆高度可有效避免因极端天气、路面振动、道路堵塞等干扰因素造成的单一传感器测量误差较大的问题。
在实施前，需先安装和调试各设备，包括双目相机、显示屏、毫米波雷达、智能路侧设备。对双目相机进行预标定，获得双目相机参数，本实施例采用张正友标定法进行双目相机的预标定。本发明借助毫米波雷达可动态的精确测量距离的特性，利用毫米波雷达的测量数据对双目相机测量过程进行实时校正，来实现两种传感器数据源的融合，以提高测高的精度。
下面将结合图2，提供本实施例中修正目标车辆高度的详细流程。
(1)毫米波雷达跟踪前方道路上的n个目标车辆，向智能路侧设备输出n个目标车辆与限高机构的距离S：
S＝[S1,S2,S3,...Sn]T (1)
式(1)中，S1、S2、S3、...Sn分别为由毫米波雷达测量的n个目标车辆与限高机构的距离。
(2)双目相机采集道路点云数据，从道路点云数据识别目标车辆及其车牌信息，基于视觉成像原理计算目标车辆与限高机构的距离以及目标车辆的高度，向智能路侧设备输出n个目标车辆与限高机构的距离s、目标车辆的高度h以及目标车辆的车牌信息。
基于视觉成像原理可计算目标车辆与限高机构的距离s以及目标车辆的高度h：
s＝[s1,s2,s3,...sn]T (2)
h＝[h1,h2,h3,...hn]T (3)
式(2)～(3)中，s1、s2、s3、...sn分别为由双目相机测量的n个目标车辆与限高机构的距离，h1、h2、h3、...hn分别为n个目标车辆的高度。
本实施例中，距离s和高度h采用如下方法计算：
首先，利用半全局块匹配法(SGBM，Semi-Global Batch Matching)计算点云数据中目标车辆像素的视差d；然后，通过双目相机的几何模型把视差d变换到三维空间，获得视差d的点云矩阵；最后，基于点云矩阵，利用双目相机测距原理计算距离s和高度h。
相机成像原理见下式(4)：
Figure BDA0003158240100000051
双目相机测距原理见下式(5)：
Figure BDA0003158240100000052
式(4)～(5)中：
Z表示双目相机的深度信息，即目标车辆距离双目相机平面的距离；f表示相机焦距；b表示双目相机的基线，单位：m；d表示视差，单位：像素；(X,Y,Z)T表示图像中像素点在相机坐标系中坐标，单位：m；(u,v)T表示像素点(X,Y,Z)T在图像坐标系中的坐标，单位：像素；K为双目相机的内参矩阵；fx、fy分别为双目相机在图像宽度和高度上的焦距，单位：像素；(cx,cy)为成像平面主点坐标，单位：像素。
公式中参数b、K、fx、fy、(cx,cy)是在双目相机的标定中获得的相机参数。
本发明中，目标车辆的距离s和高度h分别对应Y和Z，通过坐标变换实现相机坐标系向时间坐标系的转换，从而获得目标车辆的距离s和高度h。
车牌信息的识别可采用常规技术实现，现有技术中诸多方法均可高效准确地识别出车牌信息，图3所示为一种常用的车牌信息识别流程，在此不再赘述。
(3)智能路侧设备采用毫米波雷达的测量数据来修正双目相机测量的目标车辆高度。
在利用毫米波雷达测量数据修正双目相机测量高度之前，应将毫米波雷达测量数据和双目相机测量数据进行融合，即将毫米波雷达与双目相机识别的目标车辆一一对应，此为第一次融合。
该第一次融合的一种具体过程为：
双目相机跟踪目标车辆，提取各目标车辆的图像信息、位置信息、高度信息、以及深度信息(即目标车辆相对限高机构的距离信息)，这些数据作为一个数据集；同时，双目相机赋予各目标车辆一标签，通过标签将目标车辆与其对应的数据集关联，标签及其所关联的数据集被发送给智能路侧设备
毫米波雷达跟踪目标车辆，提取目标车辆的深度信息(即相对限高机构的距离信息)以及角度信息，并发送给智能路侧设备；角度信息指目标车辆到毫米波雷达发射源的直线与毫米波雷达发射平面的夹角，智能路侧设备基于该夹角换算出目标车辆相对毫米波雷达的位置信息，该位置信息即对应于双目相机坐标中的X。智能路侧设备将利用毫米波雷达和利用双目相机获取的深度信息和位置信息进行比对，深度信息和位置信息均一致的目标车辆则认为是对应的目标车辆，从而将毫米波雷达跟踪的目标车辆与双目相机跟踪的目标车辆一一对应，并标记相应的标签。
需要说明的是，本实施例中采用如下方法判断深度信息和位置信息是否一致：
将毫米波雷达与双目相机采集的深度信息与位置信息分别做差，当毫米波雷达与双目相机深度信息和位置信息之差，深度信息之差小于预设的第一阈值且位置信息之差小于预设的第二阈值时，则认为对应的目标车辆为同一辆。
由于双目相机测量的目标车辆高度h可能受极端天气、地面震动、道路堵塞等干扰因素的影响，需要修正，该修正过程即毫米波雷达与双目相机采集数据的第二次融合，具体为：
首先，基于双目相机测量的距离s与毫米波雷达测量的距离S，计算修正系数k：
Figure BDA0003158240100000071
式(6)中，k1、k2、k3..kn分别为n个目标车辆的修正系数。
然后，采用修正系数k修正目标车辆的高度h，修正后的高度H为：
H＝[H1,H2,H3,...Hn]T＝[h1·k1,h2·k2,h3·k3,...hn·kn] (7)
式(7)中，H1、H2、H3、...Hn分别为n个目标车辆修正后的高度。
(4)智能路侧设备对修正后的高度H进行二次修正。
采用修正系数修正后的目标车辆高度无法表现偏差变化，极有可能造成较大误差。因此，进一步使用均方根值对目标车辆的高度进行误差分析：
Figure BDA0003158240100000072
通过ERMS进一步修正高度H，修正后的高度
Figure BDA0003158240100000073
为：
Figure BDA0003158240100000074
式(9)中，sgn(·)为符号函数，当输入值大于0时，则输出1；当输入值小于0时，则输出-1；当输入值为0时，则输出0。
(5)智能路侧设备将修正后的高度
Figure BDA0003158240100000075
与限高机构的限高高度H进行比较，判断目标车辆是否超高；智能路侧设备将超高目标车辆的车牌信息向显示屏，并在显示屏上显示，以进行警示，同时，还向交通管理系统发送超高车辆的车牌信息。参见图2，本实施例有J辆目标车辆未超高，K辆目标车辆超高，则显示屏输出K辆超高目标车辆的车牌信息。
以上所述仅为本发明的较佳方式，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于多传感器融合的智能限高警示系统，其特征是：
至少包括双目相机、毫米波雷达和智能路侧设备，双目相机、毫米波雷达、智能路侧设备均设置于限高机构上；
所述双目相机，用来实时跟踪道路上的目标车辆，并识别目标车辆与限高机构的距离s、目标车辆的高度h以及车牌信息，并将s、h及车牌信息发送给智能路侧设备；
所述毫米波雷达，用来实时跟踪道路上目标车辆，识别目标车辆与限高机构的距离S，并将S发送给智能路侧设备；
所述智能路侧设备，用来接收并融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，修正目标车辆的高度，将修正后高度与预设的限高高度比较，判断是否超高，并发送出超高目标车辆的车牌信息；
所述修正目标车辆的高度，包括：
基于双目相机识别的距离s＝[s1,s2,s3,...sn]T和毫米波雷达识别的距离S＝[S1,S2,S3,...Sn]T计算修正系数k＝[k1,k2,k3..kn]，
Figure FDA0003158240090000011
修正目标车辆的高度h＝[h1,h2,h3,...hn]T，修正后的高度H＝[H1,H2,H3,...Hn]T，Hi＝hi·ki；
采用修正后高度H的均方根值
Figure FDA0003158240090000012
对高度H进行二次修正，二次修正后高度
Figure FDA0003158240090000013
其中：i表示第i个目标车辆，i＝1,2,...,n；s1、s2、s3、...sn分别为双目相机识别的n个目标车辆与限高机构的距离；h1、h2、h3、...hn分别为n个目标车辆的高度；S1、S2、S3、...Sn分别为毫米波雷达识别的n个目标车辆与限高机构的距离；H1、H2、H3、...Hn分别为n个目标车辆修正后的高度；sgn(·)为符号函数。
2.如权利要求1所述的基于多传感器融合的智能限高警示系统，其特征是：
还包括显示屏，所述显示屏设置于限高机构上，用来接收智能路侧设备发送的警示信号并显示超高目标车辆的车牌信息。
3.如权利要求1所述的基于多传感器融合的智能限高警示系统，其特征是：
所述智能路侧设备还通过基站向交通管理系统发送超高目标车辆的车牌信息。
4.如权利要求1所述的基于多传感器融合的智能限高警示系统，其特征是：
双目相机识别目标车辆与限高机构的距离s以及目标车辆的高度h的具体方法为：
首先，利用半全局块匹配法计算双目相机所采集点云数据中目标车辆像素的视差d；
然后，通过双目相机的几何模型把视差d变换到三维空间，获得点云矩阵；
最后，基于点云矩阵，利用双目相机测距原理计算距离s和高度h。
5.如权利要求1所述的基于多传感器融合的智能限高警示系统，其特征是：
智能路侧设备融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，包括：
接收双目相机提取的目标车辆位置信息与深度信息；
接收毫米波雷达提取的目标车辆角度信息与深度信息，基于角度信息换算目标车辆相对毫米波雷达的位置信息；
将双目相机提取的位置信息、深度信息与毫米波雷达提取的位置信息、深度信息进行比对，从而将毫米波雷达跟踪的目标车辆与双目相机跟踪的目标车辆一一对应。
6.一种基于多传感器融合的智能限高警示系统，其特征是，包括：
利用布设于限高机构的双目相机实时跟踪道路上的目标车辆，并识别目标车辆与限高机构的距离s、目标车辆的高度h以及车牌信息，并将s、h及车牌信息发送给智能路侧设备；
利用布设于限高机构的毫米波雷达实时跟踪道路上目标车辆，识别目标车辆与限高机构的距离S，并将S发送给智能路侧设备；
智能路侧设备接收并融合双目相机和毫米波雷达发送的数据，修正目标车辆的高度，将修正后高度与预设的限高高度比较，判断是否超高，当超高，则发送出超高目标车辆的车牌信息；
所述修正目标车辆的高度，包括：
基于双目相机识别的距离s＝[s1,s2,s3,...sn]T和毫米波雷达识别的距离S＝[S1,S2,S3,...Sn]T计算修正系数k＝[k1,k2,k3..kn]，
Figure FDA0003158240090000021
修正目标车辆的高度h＝[h1,h2,h3,...hn]T，修正后的高度H＝[H1,H2,H3,...Hn]T，Hi＝hi·ki；
采用修正后高度H的均方根值
Figure FDA0003158240090000022
对高度H进行二次修正，二次修正后高度
Figure FDA0003158240090000023
其中：i表示第i个目标车辆，i＝1,2,...,n；s1、s2、s3、...sn分别为双目相机识别的n个目标车辆与限高机构的距离；h1、h2、h3、...hn分别为n个目标车辆的高度；S1、S2、S3、...Sn分别为毫米波雷达识别的n个目标车辆与限高机构的距离；H1、H2、H3、...Hn分别为n个目标车辆修正后的高度；sgn(·)为符号函数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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