CN115484721A - 基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 - Google Patents
基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115484721A CN115484721A CN202211185516.9A CN202211185516A CN115484721A CN 115484721 A CN115484721 A CN 115484721A CN 202211185516 A CN202211185516 A CN 202211185516A CN 115484721 A CN115484721 A CN 115484721A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- street lamp
- vehicle
- lamp control
- information
- target vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 34
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 19
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05B—ELECTRIC HEATING; ELECTRIC LIGHT SOURCES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; CIRCUIT ARRANGEMENTS FOR ELECTRIC LIGHT SOURCES, IN GENERAL
- H05B47/00—Circuit arrangements for operating light sources in general, i.e. where the type of light source is not relevant
- H05B47/10—Controlling the light source
- H05B47/165—Controlling the light source following a pre-assigned programmed sequence; Logic control [LC]
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05B—ELECTRIC HEATING; ELECTRIC LIGHT SOURCES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; CIRCUIT ARRANGEMENTS FOR ELECTRIC LIGHT SOURCES, IN GENERAL
- H05B47/00—Circuit arrangements for operating light sources in general, i.e. where the type of light source is not relevant
- H05B47/10—Controlling the light source
- H05B47/105—Controlling the light source in response to determined parameters
- H05B47/115—Controlling the light source in response to determined parameters by determining the presence or movement of objects or living beings
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请公开了基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,应用于路侧感知技术领域,所述基于路侧感知系统的路灯控制方法包括:若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。本申请解决了无人物流车行驶路段的路灯利用率低的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及路侧感知技术领域,尤其涉及一种基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着科技不断的发展,特定场景下的无人物流车也应用得越来越广泛,与此同时,如何提升无人物流车行驶场景下的资源利用程度成为了亟待解决的问题,目前,在无人物流车行驶路段布控的路灯通常通过设定具体的开闭时间段,以辅助无人物流车行驶,例如设定晚上九点至早上五点处于常开状态,但是,并非任意时刻均有无人物流车通过该路段,所以,当前无人物流车行驶路段的路灯存在资源浪费情况,也即,无人物流车行驶路段的路灯利用率低。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,旨在解决现有技术中无人物流车行驶路段的路灯利用率低的技术问题。
为实现上述目的,本申请提供一种基于路侧感知系统的路灯控制方法,所述基于路侧感知系统的路灯控制方法包括:
若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;
依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;
若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;
依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
为实现上述目的,本申请还提供一种基于路侧感知系统的路灯控制装置,所述基于路侧感知系统的路灯控制装置包括:
获取模块,用于若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;
确定模块,用于依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;
融合模块,用于若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;
控制模块,用于依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
本申请还提供一种电子设备,所述电子设备包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述基于路侧感知系统的路灯控制方法的程序,所述基于路侧感知系统的路灯控制方法的程序被处理器执行时可实现如上述的基于路侧感知系统的路灯控制方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有实现基于路侧感知系统的路灯控制方法的程序,所述基于路侧感知系统的路灯控制方法的程序被处理器执行时实现如上述的基于路侧感知系统的路灯控制方法的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于路侧感知系统的路灯控制方法的步骤。
本申请提供了一种基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,也即,若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。由于目标车辆在行驶过程中会向外广播车辆标识信息,并且路侧感知系统可感知目标车辆和待控制路灯之间的实际距离,进而通过车辆标识信息和实际距离信息,可准确判断目标车辆是否为控制路灯开关状态的参考车辆,也即灯控参考车辆,进而当目标车辆为灯控参考车辆时,对车辆标识信息和实际距离信息进行融合,以生成路灯控制信息控制待控制路灯,即可实现依据灯控参考车辆实时控制待控制路灯开关状态的目的,而非在设定时间段内路灯保持常开或常关状态,所以克服了由于路灯处于常开状态时,行驶路段无车辆行驶而导致的路灯资源浪费的技术缺陷,所以,提升了对于路灯控制的控制灵活性,进而提升了无人物流车行驶路段的路灯利用率。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请基于路侧感知系统的路灯控制方法第一实施例的流程示意图;
图2为本申请基于路侧感知系统的路灯控制方法路侧感知系统的信息交互示意图;
图3为本申请基于路侧感知系统的路灯控制方法第二实施例的流程示意图;
图4为本申请基于路侧感知系统的路灯控制装置实施例的示意图;
图5为本申请实施例中基于路侧感知系统的路灯控制方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例,均属于本发明保护的范围。
实施例一
首先,应当理解的是,在产业数字化及背景化的背景下,行驶道路通常会部署路侧感知系统,其中,路侧感知系统利用路侧感知技术实现对道路交通参与者和路况信息的实时获取,并将周边情况反馈至车载系统,也即,通过视觉传感器、毫米波雷达以及激光雷达等多种传感器,结合边缘计算单元,实现对道路交通参与者和路况信息的实时获取,进而交由软件系统进行分析决策,与此同时,由于V2I(Vehicle to Infrastructure,车辆与基础设施)技术的广泛应用,使得依赖于路侧感知系统和车载系统的信息交互控制道路资源成为了可能,例如在物流运输领域的无人车运输路段的路灯资源控制,目前,通常在封闭或半封闭道路下进行货物的物流、运输与配送,由于无人物流车需通过摄像装置捕获前方路况信息,进而无人物流车进行夜晚作业需依赖于道路两侧的路灯,这就使得在一些固定时间段路侧路灯处于常开状态,但是,并非任意时刻均有无人物流车经过该路段,因此存在路灯资源的浪费,所以,目前亟需一种提升无人物流车行驶路段的路灯利用率的方法。
本申请实施例提供一种基于路侧感知系统的路灯控制方法,在本申请基于路侧感知系统的路灯控制方法的第一实施例中,参照图1,所述基于路侧感知系统的路灯控制方法包括:
步骤S10,若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;
步骤S20,依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;
步骤S30,若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;
步骤S40,依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
在本实施例中,需要说明的是,由于V2I技术可通过无线为车载智能交通运输系统设立通信频段,进而车辆在行驶过程中可通过车载单元通过通信频段向外广播自身的车辆信息,所以,所述目标车辆用于表征通过目标通信频段与路侧感知系统进行通信的车辆,具体可以为无人物流车等,例如,在一种可实施的方式中,路侧感知系统的目标通信频段为A,但在预设时间段内通信频段A、B及C均广播了车辆标识信息,则通信频段A广播的车辆标识信息为所述目标车辆的车辆标识信息,其中,所述车辆标识信息用于标识所述目标车辆,具体可以为车牌号或车辆标识等等。
另外地,需要说明的是,为了提升路侧监测的清晰度,通常会将路侧感知系统设置在路侧路灯杆上,也即,通过路侧感知系统可精确定位目标车辆与待控制路灯之间的实际距离,进而通过信息交互,即可分析决策路灯的开闭情况,参照图2,图2为路侧感知系统的信息交互示意图,所述路侧感知系统包括路侧感知模块、边缘计算单元、V2I路侧单元、路由装置以及路灯控制模块,其中,所述V2I路侧单元用于收集所述目标车辆与所述路侧感知系统之间的用于控制所述待控制路灯的相关信息,具体包括定位模块和第一V2I通信模块,所述第一V2I通信模块接收所述目标车辆广播的车辆标识信息,所述定位模块用于定位所述目标车辆与所述待控制路灯之间的实际距离,所述路侧感知模块用于检测所述V2I路侧单元获取的相关信息的准确性,具体包括比对模块、信息采集模块和第二V2I通信模块,所述信息采集模块包括高清摄像头和激光雷达,第二V2I通信模块用于接收V2I路侧单元传输的相关信息,所述比对模块用于比对所述高清摄像头采集的画面帧中是否存在所述车辆标识信息对应的目标车辆,以及用于比对所述激光雷达定位所述目标车辆与待控制路灯之间的感知距离是否和所述试剂距离信息对应的实际距离一致,所述边缘计算单元用于接收路灯参考车辆对应的车辆标识信息和对应的实际距离信息并进行信息融合,以生成路灯控制信息,进而将所述路灯控制信息反馈至V2I路侧单元,以供V2I路侧单元将通过预设通信片段将路灯控制信息发送至路灯控制模块,所述路灯控制模块用于灵活控制所述待控制路灯,所述路由装置用于供所述路侧感知系统的各模块之间传输信息,其中,图中车辆信息包括车辆标识信息和实际距离信息。
另外地,需要说明的是,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和所述待控制路灯之间的实际距离,所述灯控参考车辆用于表征为路灯控制提供参考信息的目标车辆,所述参考信息即为该车辆的车辆标识信息和实际距离信息,所述路灯信息用于表征控制所述待控制路灯的路灯控制信号,所述路灯控制信号可控制路灯处于开启状态或控制路灯处于关闭状态等,所述待控制路灯与所述路侧感知系统既可以为一一对应关系,也可以为一个路侧感知系统对应多个待控制路灯的关系,由于所述路侧感知系统接收广播信息存在可接收范围,所以,所述在所述路侧感知系统的预设监听范围内的路灯才为待控制路灯,待控制路灯和目标车辆之间的最远通信距离对应的路段为可通信路段,例如,在一种可实施的方式中,假设所述目标车辆为无人物流车,所述无人物流车对应的可通信路段的路侧存在10个路灯,则可在各个路灯上分别安装路侧感知系统,以进行路灯控制。
作为一种示例,步骤S10至步骤S40包括:若接收到目标车辆在所述可通信路段广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息;依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;若确定所述目标车辆为灯控参考车辆,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
其中,所述依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆的步骤包括:
步骤A10,获取当前画面帧;
步骤A20,依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆;
步骤A30,若是,则获取所述当前画面帧下所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息,并依据所述实际距离信息和所述感知距离信息之间的对应关系,确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆;
步骤A40,若否,则将下一画面帧作为所述当前画面帧,并返回执行步骤:依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆。
在本实施例中,需要说明的是,所述当前画面帧为所述路侧感知模块在接收到所述V2I路侧单元发送的相关信息时截取的所述路灯控制路段的画面帧,由于所述路灯控制路段存在多个交通参与者,由于通信频段的可通信距离较远,倘若直接通过V2I路侧单元获取的定位信息进行信息融合,将导致对路灯控制不准确的情况发生,而倘若所述目标车辆出现在所述路灯控制路段,则表明所述目标车辆将需要路灯提供照明,所以,可通过确定当前画面帧中是否存在所述目标车辆,以确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆,也即,确定所述V2I路侧单元获取的车辆标识信息对应的目标车辆是否为所述灯控参考车辆,以及确定定位是否准确。
作为一种示例,步骤A10至步骤A40包括:当所述路侧感知模块接收到所述V2I路侧单元发送的所述目标车辆的车辆标识信息和实际距离信息时,在所述摄像头拍摄的视频流中截取当前画面帧;依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆;若所述当前画面帧中存在所述目标车辆,则获取所述当前画面帧下所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息,并依据所述实际距离信息和所述感知距离信息之间的对应关系,确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆;若所述当前画面帧中不存在所述目标车辆,则在所述视频流中截取当前画面帧的下一画面帧,将所述下一画面帧作为当前画面帧,并返回执行步骤:依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆。
其中,所述依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆的步骤包括:
步骤B10,为所述车辆标识信息匹配具备所述目标车辆的标准车辆图像;
步骤B20,通过对所述当前画面帧和所述标准车辆图像进行图像识别,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。
作为一种示例,步骤B10至步骤B20包括:以所述车辆标识信息为索引,在预设车辆映射库中匹配所述目标车辆的标准车辆图像,其中,所述预设车辆映射库用于存储所述车辆标识信息和所述标准车辆图像之间的映射关系;对所述当前画面帧进行图像分类,得到第一图像分类标签,以及对所述标准车辆图像进行图像分类,得到第二图像分类标签,若所述第一图像分类标签和所述第二图像分类标签一致,则判定所述当前画面帧中存在所述目标车辆,若所述第一图像分类标签和所述第二图像分类标签不一致,则判定所述当前画面帧中不存在所述目标车辆,其中,所述第一图像分类标签和所述第二图像分类标签均为图像分类标签,所述图像分类标签用于标识图像的类别,具体可以为0或1。
其中,所述获取所述当前画面帧下所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息的步骤包括:
步骤C10,获取所述当前画面帧对应的行驶路段点云信息;
步骤C20,对所述行驶路段点云信息进行结构化处理,得到结构化点云信息;
步骤C30,将所述结构化点云信息聚类为预设数量的点云簇,并在各所述点云簇中确定目标点云簇;
步骤C40,将所述目标点云簇对应的目标点云簇特征向量输入至预设距离识别模型,得到所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息。
在本实施例中,需要说明的是,所述行驶路段点云信息用于表征所述路灯控制路段的点云,具体可以为激光雷达在当前画面帧下的工作过程中反馈的任一帧点云,也即,所述路侧感知模块的激光雷达反馈的原始数据,由于路灯控制路段通常存在多个交通参与者,所以需对需要进行处理的点云进行排序,所以所述结构化点云信息用于表征将各点云中的激光点按照预设排序索引进行排序后的点云,其中,为了减少计算量,在排序的过程中会将地面点对应的激光点进行无效处理,在对不同类型的结构化点云信息进行聚类,得到不同类型的预设数量的点云簇。
另外地,需要说明的是,所述预设距离识别模型用于识别所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息,所述感知距离信息用于表征所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离,所述感知距离即为所述路侧感知模块通过激光雷达测量的距离,通过感知距离和所述V2I路侧单元定位的实际距离可减少需进行信息融合的信息的误差,进而实现对路灯控制路段的路灯的精准控制。
作为一种示例,步骤C10至步骤C40包括:通过激光雷达获取所述当前画面帧对应的行驶路段点云信息,其中,所述行驶路段点云信息包括地面点的行驶路段点云信息和非地面点的行驶路段点云信息;对地面点的行驶路段点云信息进行无效处理,以及对非地面点的行驶路段点云信息进行结构化处理,得到所述结构化点云信息;将所述结构化点云信息聚类为预设数量的点云簇,并在各所述点云簇中确定目标点云簇;将所述目标点云簇对应的目标点云簇特征向量输入至预设距离识别模型,得到所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息。
其中,所述依据所述实际距离信息和所述感知距离信息之间的对应关系,确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆的步骤包括:
步骤D10,检测所述实际距离信息和所述感知距离信息是否一致;
步骤D20,若是,则确定所述目标车辆为所述灯控参考车辆;
步骤D30,若否,则确定所述目标车辆不为所述灯控参考车辆。
作为一种示例,步骤D10至步骤D40包括:检测所述实际距离信息和所述感知距离信息是否一致;若所述实际距离信息对应的实际距离和所述感知距离信息对应的感知信息一致,则确定所述目标车辆为所述灯控参考车辆;若所述实际距离信息对应的实际车辆和所述感知距离信息对应的感知信息不一致,则确定所述目标车辆不为所述灯控参考车辆。
其中,所述通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息的步骤包括:
步骤E10,检测所述实际距离信息对应的实际距离是否不大于预设灯控距离阈值;
步骤E20,若是,则对所述车辆标识信息和所述实际距离信息进行信息融合,得到所述路灯控制信息。
在本实施例中,需要说明的是,通过所述目标车辆利用V2I通信模块给所述V2I路侧单元传递所述车辆标识信息,进而所述V2I路侧单元在通过定位模块获取实际距离信息后,会将信息分别发送至路侧感知模块和边缘计算单元,而边缘计算单元不仅服务于路灯控制上,进而路侧感知模块验证完相关信息的准确性后,边缘计算单元才进行信息的融合,以提升边缘计算单元的资源利用率,但是倘若信息准确便开始信息融合,涉及到对路灯进行控制的控制距离因素,所述预设灯控距离阈值用于表征对路灯进行控制的距离,所以,在进入预设灯控距离时进行信息融合,可最大化边缘计算单元的计算资源的利用率。
作为一种示例,步骤E10至步骤E20包括:检测所述实际距离信息对应的实际距离是否不大于预设灯控距离阈值;若所述实际距离不大于所述预设灯控距离阈值,则对所述车辆标识信息和所述实际距离信息进行信息融合,得到所述路灯控制信息。
本申请实施例提供了一种基于路侧感知系统的路灯控制方法,也即,若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。由于目标车辆在行驶过程中会向外广播车辆标识信息,并且路侧感知系统可感知目标车辆和待控制路灯之间的实际距离,进而通过车辆标识信息和实际距离信息,可准确判断目标车辆是否为控制路灯开关状态的参考车辆,也即灯控参考车辆,进而当目标车辆为灯控参考车辆时,对车辆标识信息和实际距离信息进行融合,以生成路灯控制信息控制待控制路灯,即可实现依据灯控参考车辆实时控制待控制路灯开关状态的目的,而非在设定时间段内路灯保持常开或常关状态,所以克服了由于路灯处于常开状态时,行驶路段无车辆行驶而导致的路灯资源浪费的技术缺陷,所以,提升了对于路灯控制的控制灵活性,进而提升了无人物流车行驶路段的路灯利用率。
实施例二
进一步地,参照图3,在本申请另一实施例中,与上述实施例一相同或相似的内容,可以参考上文介绍,后续不再赘述。在此基础上,所述通过对所述当前画面帧和所述标准车辆图像进行图像识别,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆的步骤包括:
步骤F10,通过第一图像特征提取模型对所述当前画面帧进行图像特征提取,得到所述当前画面帧对应的至少一个第一图像特征;
步骤F20,通过第二图像特征提取模型对所述标准车辆图像进行图像特征提取,得到所述标准车辆图像对应的第二图像特征;
步骤F30,依据各所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征相似度,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。
作为一种示例,步骤F10至步骤F30包括:通过将所述当前画面帧输入至第一图像特征提取模型,对所述当前画面帧的不同画面帧区域分别进行特征提取,得到所述当前画面帧对应的至少一个第一图像特征;通过将所述标准车辆图像输入至第二图像特征提取,对所述标准车辆图像的整个图像区域进行特征提取,得到的所述标准车辆图像对应的第二图像特征;分别计算各所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征相似度,若各所述特征相似度存在至少一个特征相似度大于预设特征相似度阈值,则判定所述当前画面帧中存在所述目标车辆,若各所述特征相似度均不大于所述预设特征相似度阈值,则判定所述当前画面帧不存在所述目标车辆,其中,所述特征相似度的计算方式可以为基于曼哈顿距离、明可夫斯基距离以及欧基里德距离表征的方式。
本申请实施例提供了一种车辆图像识别方法,也即,通过第一图像特征提取模型对所述当前画面帧进行图像特征提取,得到所述当前画面帧对应的至少一个第一图像特征;通过第二图像特征提取模型对所述标准车辆图像进行图像特征提取,得到所述标准车辆图像对应的第二图像特征;依据各所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征相似度,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。相比于仅通过图像分类模型去识别当前画面帧是否存在目标车辆的图像识别方式,本申请实施例通过比对当前画面帧的不同图像区域内的图像特征与标准车辆图像对应的图像特征之间的特征相似度,进而识别当前画面帧中是否存在目标车辆,实现了对目标车辆的精确识别的目的,规避了在当前画面帧中存在和所述目标车辆相似度过高的车辆时,误将该车辆当成所述目标车辆的情况的发生,所以,提升了对目标车辆的识别准确性。
实施例三
本申请实施例还提供一种基于路侧感知系统的路灯控制装置,参照图4,所述基于路侧感知系统的路灯控制装置包括:
获取模块101,用于若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;
确定模块102,用于依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;
融合模块103,用于若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;
控制模块104,用于依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
可选地,所述确定模块102还用于:
获取当前画面帧;
依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆;
若是,则获取所述当前画面帧下所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息,并依据所述实际距离信息和所述感知距离信息之间的对应关系,确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆;
若否,则将下一画面帧作为所述当前画面帧,并返回执行步骤:依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆。
可选地,所述确定模块102还用于:
为所述车辆标识信息匹配具备所述目标车辆的标准车辆图像;
通过对所述当前画面帧和所述标准车辆图像进行图像识别,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。
可选地,所述确定模块102还用于:
通过第一图像特征提取模型对所述当前画面帧进行图像特征提取,得到所述当前画面帧对应的至少一个第一图像特征;
通过第二图像特征提取模型对所述标准车辆图像进行图像特征提取,得到所述标准车辆图像对应的第二图像特征;
依据各所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征相似度,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。
可选地,所述确定模块102还用于:
获取所述当前画面帧对应的行驶路段点云信息;
对所述行驶路段点云信息进行结构化处理,得到结构化点云信息;
将所述结构化点云信息聚类为预设数量的点云簇,并在各所述点云簇中确定目标点云簇;
将所述目标点云簇对应的目标点云簇特征向量输入至预设距离识别模型,得到所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息。
可选地,所述确定模块102还用于:
检测所述实际距离信息和所述感知距离信息是否一致;
若是,则确定所述目标车辆为所述灯控参考车辆;
若否,则确定所述目标车辆不为所述灯控参考车辆。
可选地,所述融合模块103还用于:
检测所述实际距离信息对应的实际距离是否不大于预设灯控距离阈值;
若是,则对所述车辆标识信息和所述实际距离信息进行信息融合,得到所述路灯控制信息。
本发明提供的基于路侧感知系统的路灯控制装置,采用上述实施例中的基于路侧感知系统的路灯控制方法,解决了无人物流车行驶路段的路灯利用率低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的基于路侧感知系统的路灯控制装置的有益效果与上述实施例提供的基于路侧感知系统的路灯控制方法的有益效果相同,且该基于路侧感知系统的路灯控制装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同,在此不做赘述。
实施例四
本发明实施例提供一种电子设备,电子设备包括:至少一个处理器;以及,与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的基于路侧感知系统的路灯控制方法。
下面参考图5,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,电子设备可以包括处理装置1001(例如中央处理器、图形处理器等),其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器(RAM)1004中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1004中,还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM1002以及RAM1004通过总线1005彼此相连。输入/输出(I/O)接口1006也连接至总线。
通常,以下系统可以连接至I/O接口1006:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1007;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置1008;包括例如磁带、硬盘等的存储装置1003;以及通信装置1009。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置1009从网络上被下载和安装,或者从存储装置1003被安装,或者从ROM1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本发明提供的电子设备,采用上述实施例中的基于路侧感知系统的路灯控制方法,解决了无人物流车行驶路段的路灯利用率低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例提供的基于路侧感知系统的路灯控制方法的有益效果相同,且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同,在此不做赘述。
应当理解,本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中,具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质,具有存储在其上的计算机可读程序指令,计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的基于路侧感知系统的路灯控制方法。
本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘,但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入电子设备中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被电子设备执行时,使得电子设备:若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本发明提供的计算机可读存储介质,存储有用于执行上述基于路侧感知系统的路灯控制方法的计算机可读程序指令,解决了无人物流车行驶路段的路灯利用率低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的基于路侧感知系统的路灯控制方法的有益效果相同,在此不做赘述。
实施例六
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于路侧感知系统的路灯控制方法的步骤。
本申请提供的计算机程序产品解决了无人物流车行驶路段的路灯利用率低的技术问题。与现有技术相比,本发明实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的基于路侧感知系统的路灯控制方法的有益效果相同,在此不做赘述。
以上仅为本申请的优选实施例,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利处理范围内。
Claims (10)
1.一种基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述基于路侧感知系统的路灯控制方法包括:
若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;
依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;
若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;
依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
2.如权利要求1所述基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆的步骤包括:
获取当前画面帧;
依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆;
若是,则获取所述当前画面帧下所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息,并依据所述实际距离信息和所述感知距离信息之间的对应关系,确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆;
若否,则将下一画面帧作为所述当前画面帧,并返回执行步骤:依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆。
3.如权利要求2所述基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述依据所述车辆标识信息,检测所述当前画面帧中是否存在所述目标车辆的步骤包括:
为所述车辆标识信息匹配具备所述目标车辆的标准车辆图像;
通过对所述当前画面帧和所述标准车辆图像进行图像识别,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。
4.如权利要求3所述基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述通过对所述当前画面帧和所述标准车辆图像进行图像识别,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆的步骤包括:
通过第一图像特征提取模型对所述当前画面帧进行图像特征提取,得到所述当前画面帧对应的至少一个第一图像特征;
通过第二图像特征提取模型对所述标准车辆图像进行图像特征提取,得到所述标准车辆图像对应的第二图像特征;
依据各所述第一图像特征和所述第二图像特征之间的特征相似度,判断所述当前画面帧是否存在所述目标车辆。
5.如权利要求2所述基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述获取所述当前画面帧下所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息的步骤包括:
获取所述当前画面帧对应的行驶路段点云信息;
对所述行驶路段点云信息进行结构化处理,得到结构化点云信息;
将所述结构化点云信息聚类为预设数量的点云簇,并在各所述点云簇中确定目标点云簇;
将所述目标点云簇对应的目标点云簇特征向量输入至预设距离识别模型,得到所述目标车辆和所述待控制路灯之间的感知距离信息。
6.如权利要求2所述基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述依据所述实际距离信息和所述感知距离信息之间的对应关系,确定所述目标车辆是否为所述灯控参考车辆的步骤包括:
检测所述实际距离信息和所述感知距离信息是否一致;
若是,则确定所述目标车辆为所述灯控参考车辆;
若否,则确定所述目标车辆不为所述灯控参考车辆。
7.如权利要求1所述基于路侧感知系统的路灯控制方法,其特征在于,所述通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息的步骤包括:
检测所述实际距离信息对应的实际距离是否不大于预设灯控距离阈值;
若是,则对所述车辆标识信息和所述实际距离信息进行信息融合,得到所述路灯控制信息。
8.一种基于路侧感知系统的路灯控制装置,其特征在于,所述基于路侧感知系统的路灯控制装置包括:
获取模块,用于若接收到目标车辆广播的车辆标识信息,则获取所述目标车辆对应的实际距离信息,其中,所述实际距离信息用于表征所述目标车辆和待控制路灯之间的实际距离;
确定模块,用于依据所述车辆标识信息和所述实际距离信息,确定所述目标车辆是否为灯控参考车辆;
融合模块,用于若是,则通过融合所述车辆标识信息和所述实际距离信息,得到路灯控制信息;
控制模块,用于依据所述路灯控制信息,控制所述待控制路灯。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的基于路侧感知系统的路灯控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有实现基于路侧感知系统的路灯控制方法的程序,所述实现基于路侧感知系统的路灯控制方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述基于路侧感知系统的路灯控制方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211185516.9A CN115484721A (zh) | 2022-09-27 | 2022-09-27 | 基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211185516.9A CN115484721A (zh) | 2022-09-27 | 2022-09-27 | 基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115484721A true CN115484721A (zh) | 2022-12-16 |
Family
ID=84393594
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211185516.9A Pending CN115484721A (zh) | 2022-09-27 | 2022-09-27 | 基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115484721A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116614841A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 中汽智联技术有限公司 | 一种路侧数据质量评估方法和电子设备 |
-
2022
- 2022-09-27 CN CN202211185516.9A patent/CN115484721A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116614841A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 中汽智联技术有限公司 | 一种路侧数据质量评估方法和电子设备 |
CN116614841B (zh) * | 2023-07-17 | 2023-10-27 | 中汽智联技术有限公司 | 一种路侧数据质量评估方法和电子设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109739236B (zh) | 车辆信息的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
CN112712023B (zh) | 车型识别方法、系统及电子设备 | |
CN113064135B (zh) | 在3d雷达点云连续帧数据中检测障碍物的方法及装置 | |
US20240071215A1 (en) | Detection method and apparatus of abnormal vehicle, device, and storage medium | |
CN109284801B (zh) | 交通指示灯的状态识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20220044558A1 (en) | Method and device for generating a digital representation of traffic on a road | |
CN111222509B (zh) | 目标检测方法、装置及电子设备 | |
CN112203216A (zh) | 定位信息获取方法、辅助驾驶方法以及车端传感器检测方法 | |
CN111353453A (zh) | 用于车辆的障碍物检测方法和装置 | |
EP3940666A1 (en) | Digital reconstruction method, apparatus, and system for traffic road | |
CN114241415B (zh) | 车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 | |
CN115484721A (zh) | 基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 | |
CN112712036A (zh) | 交通标志识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
CN109903308B (zh) | 用于获取信息的方法及装置 | |
CN112558036B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
CN115061386B (zh) | 智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 | |
CN110852253A (zh) | 梯控场景检测方法、装置及电子设备 | |
CN111383337B (zh) | 用于识别对象的方法和装置 | |
CN116996760A (zh) | 视频数据的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
CN113611131A (zh) | 车辆通行方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN111047890B (zh) | 用于智能驾驶的车辆行驶决策方法及装置、介质、设备 | |
CN110705493A (zh) | 车辆行驶环境的检测方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN111401224B (zh) | 目标检测方法、装置及电子设备 | |
CN118062016B (zh) | 车辆环境感知方法、设备和存储介质 | |
CN115453567A (zh) | 一种障碍物检测方法、装置、设备、介质及车辆 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |