CN114882702A - 一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法，包括机器人、终端管理平台和道路监控平台，机器人包括前端处理器、报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达，前端处理器分别与报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达相连接，前端处理器通过无线通讯网络与终端管理平台相连接，终端管理平台与道路监控平台相连接。本发明包括了通过雷视融合巡查车载高清相机和激光雷达传感器获取交通参与者的原始数据，采用深度学习的方法对雷达数据和图像视频数据进行自动检测和识别并计算路段的车辆通行速度，来判断路段是否拥堵。

Description

一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法
技术领域
本发明涉及高速公路道路拥堵检测相关技术领域，尤其涉及一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法。
背景技术
随着我国经济和科技的不断发展，我国高速公路车流量的快速增长，高速公路里程和运营年限的不断增长，高速公路拥堵时常发生，极易引发道路安全事故。因此道路拥堵的治理迫在眉睫，而道路拥堵检测预警是治理交通拥堵的首要任务。
目前交通系统中没有专业的相关系统实时检测高速公路的拥堵情况，并及时预警。对于一些机电建设较好的路段，多由工作人员在监控中心，不定时观看道路监控相机的实时视频，发现拥堵后采用IP语音广播远程播放预警信息；而对于一些机电建设不完善路段，基本依靠司机以往驾驶经验或者通过驾驶过即将前往的高速公路路段的朋友询问该高速公路的拥堵情况。由此可见，传统的方式局限性强、准确性、实时性差，不便出行者进行判断，同时为道路运营管理增加难度。
传统的道路拥堵治理方法大多采用人工查看固定式的路侧监控相机视频的方式，人工看视频的方式及时性差，而且固定式的点位难以完成全路段的覆盖。发现拥堵之后不能立即进行预警，容易引发追尾等交通事故。
有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法，使其更具有产业上的利用价值。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统及方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统，包括机器人、终端管理平台和道路监控平台，机器人包括前端处理器、报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达，前端处理器分别与报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达相连接，前端处理器通过无线通讯网络与终端管理平台相连接，终端管理平台与道路监控平台相连接。
一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，依次包括以下步骤：
步骤1、采集巡检路段内交通参与者的高清相机和激光雷达数据，视频图像采用基于深度学习、训练多类别目标检测模型，类别包括各种车辆、行人和非机动车；
步骤2、在可以获取高清相机视频图像数据、激光雷达车辆点云数据的机器人上部署模型，可以实时检测道路上的交通参与者，交通参与者包括各种车辆、行人和非机动车；
步骤3、高清相机和激光雷达分别进行检测，激光雷达提供空间位置和速度信息，高清相机数据提供视频图像检测信息，同时对高清相机数据和激光雷达数据进行融合；
步骤4、基于融合数据对每辆车的速度进行计算，检测到车辆信息时，每辆车都有一个独特的id，利用高清相机数据和激光雷达数据的融合信息，得到该id车辆的准确位置信息，瞬时速度V的计算方式为激光雷达两帧之间的车辆最靠近雷达的位置(Xt1,Xt2)除以两帧时间间隔V＝(Xt1-Xt2)/dt，并记录到对应车辆id的速度列表中，单个车辆的平均速度V1为该车辆的速度列表中所有瞬时速度V的平均值；
步骤5、取一段时间A内所有经过车辆的速度信息，计算经过车辆的平均速度，判定当前路段的拥堵程度，经过车辆的平均速度V2计算方式为所有单个车辆的平均速度V1再取平均值，如果平均速度V2小于等于B，判断为拥堵。
作为本发明的进一步改进，所述步骤5中，A为1分钟，B为2m/s。
作为本发明的进一步改进，所述步骤5中，如果判定结果为拥堵，机器人对路段的车辆排队长度进行检测，并自行移动到车辆排队队尾的位置，对后续即将进入拥堵路段的的车辆进行拥堵预警；如果判定结果为不拥堵，机器人继续在当前位置进行一般巡检。
作为本发明的进一步改进，判断车辆排队队尾位置方法为机器人高清相机和激光雷达的视野内，在机器人前进的道路方向15米内的车辆数量为0。
作为本发明的进一步改进，步骤3中，融合前需要先进行高清相机和激光雷达的位置标定，将两个传感器转换到同一个坐标系统下，计算两个传感器的位置关系，可以得到一个转换矩阵，该矩阵能将激光雷达的坐标转到高清相机的坐标上，对高清相机数据检测得到的车辆和激光雷达数据检测得到的车辆进行匹配。
作为本发明的进一步改进，匹配方式为激光雷达检测得到的车辆目标中心转换到高清相机的视频图像上，如果能在视频图像检测到的目标框内，则直接完成匹配，剩余未匹配成功的寻找最近且未匹配成功的检测框进行匹配，完成匹配后，视频图像上的车辆信息就能够有激光雷达得到的三维空间位置信息和车辆的速度信息。
借由上述方案，本发明至少具有以下优点：
本发明提供了用于高速公路道路拥堵移动检测预警的方法，该方法包括了通过雷视融合巡查车载高清相机和激光雷达传感器获取交通参与者的原始数据，采用深度学习的方法对雷达数据和图像视频数据进行自动检测和识别并计算路段的车辆通行速度，来判断路段是否拥堵。
本发明使用在移动的机器人上，用于检测道路拥堵,并自行移动到拥堵排队尾部进行后续预警。
本发明对拥堵路段检测车辆排队长度，并对过往车辆进行预警。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明的系统架构图；
图2是本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1～图2所示，
一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统，包括机器人、终端管理平台和道路监控平台，机器人包括前端处理器、报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达，前端处理器分别与报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达相连接，前端处理器通过无线通讯网络与终端管理平台相连接，终端管理平台与道路监控平台相连接。
一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，依次包括以下步骤：
步骤1、采集巡检路段内交通参与者的高清相机和激光雷达数据，视频图像采用基于深度学习、训练多类别目标检测模型，类别包括各种车辆、行人和非机动车；
步骤2、在可以获取高清相机视频图像数据、激光雷达车辆点云数据的机器人上部署模型，可以实时检测道路上的交通参与者，交通参与者包括各种车辆、行人和非机动车；
步骤3、高清相机和激光雷达分别进行检测，激光雷达提供空间位置和速度信息，高清相机数据提供视频图像检测信息，同时对高清相机数据和激光雷达数据进行融合；
步骤4、基于融合数据对每辆车的速度进行计算，检测到车辆信息时，每辆车都有一个独特的id，利用高清相机数据和激光雷达数据的融合信息，得到该id车辆的准确位置信息，瞬时速度V的计算方式为激光雷达两帧之间的车辆最靠近雷达的位置(Xt1,Xt2)除以两帧时间间隔V＝(Xt1-Xt2)/dt，并记录到对应车辆id的速度列表中，单个车辆的平均速度V1为该车辆的速度列表中所有瞬时速度V的平均值；
步骤5、取一段时间A内所有经过车辆的速度信息，计算经过车辆的平均速度，判定当前路段的拥堵程度，经过车辆的平均速度V2计算方式为所有单个车辆的平均速度V1再取平均值，如果平均速度V2小于等于B，判断为拥堵。
优选的，所述步骤5中，A为1分钟，B为2m/s。
优选的，所述步骤5中，如果判定结果为拥堵，机器人对路段的车辆排队长度进行检测，并自行移动到车辆排队队尾的位置，对后续即将进入拥堵路段的的车辆进行拥堵预警；如果判定结果为不拥堵，机器人继续在当前位置进行一般巡检。
优选的，判断车辆排队队尾位置方法为机器人高清相机和激光雷达的视野内，在机器人前进的道路方向15米内的车辆数量为0。
优选的，步骤3中，融合前需要先进行高清相机和激光雷达的位置标定，将两个传感器转换到同一个坐标系统下，计算两个传感器的位置关系，可以得到一个转换矩阵，该矩阵能将激光雷达的坐标转到高清相机的坐标上，对高清相机数据检测得到的车辆和激光雷达数据检测得到的车辆进行匹配。
优选的，匹配方式为激光雷达检测得到的车辆目标中心转换到高清相机的视频图像上，如果能在视频图像检测到的目标框内，则直接完成匹配，剩余未匹配成功的寻找最近且未匹配成功的检测框进行匹配，完成匹配后，视频图像上的车辆信息就能够有激光雷达得到的三维空间位置信息和车辆的速度信息。
本发明提供了用于高速公路道路拥堵移动检测预警的方法，该方法包括了通过雷视融合巡查车载高清相机和激光雷达传感器获取交通参与者的原始数据，采用深度学习的方法对雷达数据和图像视频数据进行自动检测和识别并计算路段的车辆通行速度，来判断路段是否拥堵。
本发明使用在移动的机器人上，用于检测道路拥堵,并自行移动到拥堵排队尾部进行后续预警。
本发明对拥堵路段检测车辆排队长度，并对过往车辆进行预警。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指咧所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接：可以是机械连接，也可以是电连接：可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通.对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警系统，其特征在于，包括机器人、终端管理平台和道路监控平台，所述机器人包括前端处理器、报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达，所述前端处理器分别与报警装置、IP广播、移动平台、高清相机和激光雷达相连接，所述前端处理器通过无线通讯网络与终端管理平台相连接，所述终端管理平台与道路监控平台相连接。
2.如权利要求1所述的一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，其特征在于，依次包括以下步骤：
步骤1、采集巡检路段内交通参与者的高清相机和激光雷达数据，视频图像采用基于深度学习、训练多类别目标检测模型，类别包括各种车辆、行人和非机动车；
步骤2、在可以获取高清相机视频图像数据、激光雷达车辆点云数据的机器人上部署模型，可以实时检测道路上的交通参与者，交通参与者包括各种车辆、行人和非机动车；
步骤3、高清相机和激光雷达分别进行检测，激光雷达提供空间位置和速度信息，高清相机数据提供视频图像检测信息，同时对高清相机数据和激光雷达数据进行融合；
步骤4、基于融合数据对每辆车的速度进行计算，检测到车辆信息时，每辆车都有一个独特的id，利用高清相机数据和激光雷达数据的融合信息，得到该id车辆的准确位置信息，瞬时速度V的计算方式为激光雷达两帧之间的车辆最靠近雷达的位置(Xt1,Xt2)除以两帧时间间隔V＝(Xt1-Xt2)/dt，并记录到对应车辆id的速度列表中，单个车辆的平均速度V1为该车辆的速度列表中所有瞬时速度V的平均值；
步骤5、取一段时间A内所有经过车辆的速度信息，计算经过车辆的平均速度，判定当前路段的拥堵程度，经过车辆的平均速度V2计算方式为所有单个车辆的平均速度V1再取平均值，如果平均速度V2小于等于B，判断为拥堵。
3.如权利要求2所述的一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，其特征在于，所述步骤5中，A为1分钟，所述B为2m/s。
4.如权利要求2所述的一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，其特征在于，所述步骤5中，如果判定结果为拥堵，机器人对路段的车辆排队长度进行检测，并自行移动到车辆排队队尾的位置，对后续即将进入拥堵路段的的车辆进行拥堵预警；如果判定结果为不拥堵，机器人继续在当前位置进行一般巡检。
5.如权利要求4所述的一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，其特征在于，判断车辆排队队尾位置方法为机器人高清相机和激光雷达的视野内，在机器人前进的道路方向15米内的车辆数量为0。
6.如权利要求2所述的一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，其特征在于，所述步骤3中，融合前需要先进行高清相机和激光雷达的位置标定，将两个传感器转换到同一个坐标系统下，计算两个传感器的位置关系，可以得到一个转换矩阵，该矩阵能将激光雷达的坐标转到高清相机的坐标上，对高清相机数据检测得到的车辆和激光雷达数据检测得到的车辆进行匹配。
7.如权利要求6所述的一种基于光视融合的公路拥堵移动检测预警方法，其特征在于，所述匹配方式为激光雷达检测得到的车辆目标中心转换到高清相机的视频图像上，如果能在视频图像检测到的目标框内，则直接完成匹配，剩余未匹配成功的寻找最近且未匹配成功的检测框进行匹配，完成匹配后，视频图像上的车辆信息就能够有激光雷达得到的三维空间位置信息和车辆的速度信息。
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