CN116972749A - 一种基于视觉差分的设施定位方法、设备及介质 - Google Patents

一种基于视觉差分的设施定位方法、设备及介质 Download PDF

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田钿
李建
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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
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Abstract

本申请公开了一种基于视觉差分的设施定位方法、设备及介质，方法包括：确定预设目标沿预设路线前进，基于预设路线所属范围内的摄像头进行视频流采集；接收摄像头上传的视频流，确定包含预设目标的目标帧图像；对摄像头在时间维度上进行时间校准；基于定位装置，以及时间校准的结果，确定预设目标的位置信息，基于位置信息以及长度计量仪器，对摄像头在空间维度上进行位置校准；对设施进行定位。基于视觉差分对摄像头能够省时省力的对各摄像头进行快速定位，摄像头经过时间校准以及位置校准后，其所表示的时间和位置更加准确且清晰。再通过摄像头进行图像采集，也就能够在省时省力的基础上，使得定位结果更加准确。

Description

一种基于视觉差分的设施定位方法、设备及介质
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体涉及一种基于视觉差分的设施定位方法、设备及介质。
背景技术
随着城市建设的完善，城市中的各类基础设施(比如，公交站牌、井盖、充电桩等)也越来越多，而各基础设施建设单位不同、建设时间不同、管理单位不同，造成很多基础设施坐标信息缺失。
如果通过传统的方式，一个个的通过人力梳理和数据协调，则需要耗费大量时间和精力。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了一种基于视觉差分的设施定位方法，包括：
确定预设目标沿预设路线前进，并基于所述预设路线所属范围内的摄像头进行视频流采集，所述预设目标上携带有计时装置、定位装置以及长度计量仪器；
接收所述摄像头上传的视频流，并对所述视频流进行视频解析，以确定包含所述预设目标的目标帧图像；
基于所述计时装置，以及所述目标帧图像在所述摄像头中记录的经过时间，对所述摄像头在时间维度上进行时间校准；
基于所述定位装置，以及所述时间校准的结果，确定所述预设目标的位置信息，并基于所述位置信息以及所述长度计量仪器，对所述摄像头在空间维度上进行位置校准，确定所述摄像头对应的空间坐标；
通过时间校准以及位置校准后的摄像头，采集视野范围内的设施，并对所述设施进行定位。
另一方面，本申请还提出了一种基于视觉差分的设施定位设备，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如：上述示例所述的基于视觉差分的设施定位方法。
另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述示例所述的基于视觉差分的设施定位方法。
通过本申请提出基于视觉差分的设施定位方法能够带来如下有益效果：
基于视觉差分对摄像头能够省时省力的对各摄像头进行快速定位，摄像头经过时间校准以及位置校准后，其所表示的时间和位置更加准确且清晰，此时，无需与相关部门进行数据沟通交互，即可得到摄像头的位置信息。再通过摄像头进行图像采集，从而根据自身的位置信息来对视野范围内的设施进行定位，也就能够在省时省力的基础上，使得定位结果更加准确。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例中基于视觉差分的设施定位方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中，三个示例性的时刻下，预设目标所处位置的示意图；
图3为本申请实施例中，通过水平距离三点定位确定摄像头水平坐标的示意图；
图4为本申请实施例中，直线距离的计算示意图；
图5为本申请实施例中，水平距离的计算示意图；
图6为本申请实施例中基于视觉差分的设施定位设备的示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
考虑到通过传统的人工进行设施的坐标采集，耗时耗力，可以通过摄像头进行图像采集，然后通过对图像分析来确定各设施的坐标。然而，对于各类摄像头来说，其坐标也并非能够全部获取的，且已获取到的摄像头坐标也可能存在坐标不准确的情况。
基于此，如图1所示，本申请实施例提供一种基于视觉差分的设施定位方法，包括：
S101：确定预设目标沿预设路线前进，并基于所述预设路线所属范围内的摄像头进行视频流采集，所述预设目标上携带有计时装置、定位装置以及长度计量仪器。
预设路线是预先设置的，可以基于城市的规划来进行设置。所属范围也是预先设置的，比如，在路线附近的若干米内，或者，视野范围内能够拍摄到该路线的摄像头，作为所属范围内的摄像头。
场景一：针对车辆能够通行的路段，将安装有定位装置(通常为高精度定位设备，实现准确定位)和标准原子钟(作为计时装置)的预设车辆作为预设目标，并使预设车辆沿预设路线前进，其中，预设车辆表面设置有用于唯一标识该预设车辆的二维码，并在预设车辆顶部安装已知长度的标尺(作为长度计量仪器)。
场景二：针对其他路段(车辆无法到达的路段、小区路段等)，将携带有定位装置和标准原子钟的预设人员(也可以称作网格员)作为预设目标，并使预设人员沿预设路线前进，其中，预设人员穿戴有指定衣物，在指定衣物上印制有唯一标识该指定衣物的编号，并使预设人员手持已知长度的标尺。
另外，为了增加效率，可以允许多名人员和车辆同时工作，快速覆盖全城，而在进行视频流采集时，可以呼叫相关路段摄像头重点关注重点车辆或者重点人员。
S102：接收所述摄像头上传的视频流，并对所述视频流进行视频解析，以确定包含所述预设目标的目标帧图像。
如图2所示，对视频流进行视频解析，通过逐帧解析，对车辆上设置的二维码或衣物上设置的编号进行识别，以确定预设目标最先出现的第一帧图像以及预设目标最后出现的第k帧图像，并记录第一帧图像、第k帧图像分别对应的起始时间点t1以及终止时间点tk。在图2中，示例的展示了三个时刻(t1、t2、tk)下分别对应的帧图像，为方便描述，将这三个时刻下，预设目标的水平坐标分别记录为(x1，y1)、(x2，y2)、(xk，yk)，将摄像头的水平坐标记录为(x0，y0)。
根据预设目标在起始时间点、终止时间点之间的行驶速度，对摄像头的可视范围进行预估。此处的预估主要是为了便于后续的设施采集。
S103：基于所述计时装置，以及所述目标帧图像在所述摄像头中记录的经过时间，对所述摄像头在时间维度上进行时间校准。
已知车辆或者人员在某一时刻出现在某地，如果相关摄像头显示时间有误差，则需自动校准至原子钟时间。
具体地，根据计时装置(比如，上文提到的标准原子钟)，确定预设目标出现在指定位置时，所对应的实际时间，指定位置处于摄像头的可视范围内，可以基于可视范围内的建筑物、红绿灯、斑马线等确定指定位置。
根据目标帧图像，确定预设目标在视频流中出现在指定位置时，摄像头记录的经过时间。若经过时间与实际时间之间出现误差，则根据误差对摄像头在时间维度上进行时间校准。
S104：基于所述定位装置，以及所述时间校准的结果，确定所述预设目标的位置信息，并基于所述位置信息以及所述长度计量仪器，对所述摄像头在空间维度上进行位置校准，确定所述摄像头对应的空间坐标。
第一步确定预设目标的位置信息，第二步确定摄像头的空间坐标。
具体地，在第一步的过程中，针对目标帧图像中的指定帧图像(可以是第一帧图像、中间帧图像或者最后一帧图像，基于需求进行选择)，根据时间校准的结果，确定指定帧图像对应的时间点。
根据定位装置，确定预设目标在指定帧图像对应的时间点下对应的位置信息，将预设目标在指定帧图像对应的位置确定后，即可进一步确定空间坐标。
在第二步的过程中，确定空间坐标时，先确定水平坐标，然后再结合高度信息确定空间坐标。
其中，在确定水平坐标时，由于已经有了指定帧图像中，预设目标的位置信息，故而如果能够计算出预设目标和摄像头之间的直线距离，再结合摄像头的高度信息，即可得到预设目标和摄像头之间的水平距离。如图3所示，在得到三个不同的指定帧图像(代表着三个不同的位置)中，预设目标距离摄像头之间的水平距离后，即可通过三点定位的方式，确定摄像头的水平坐标。
基于此，在确定直线距离时，根据长度计量仪器对应的实际长度信息、摄像头的焦距、长度计量仪器在指定帧图像中的图像长度信息，计算得到在指定帧图像时，预设目标与摄像头之间的直线距离。
此时，若摄像头的焦距已知，则如图4所示，基于(公式一)计算得到在指定帧图像时，预设目标与摄像头之间的直线距离，其中，w为图像长度信息，W为实际长度信息，f为摄像头的焦距，d为预设目标与摄像头之间的直线距离。
若摄像头的焦距未知，则确定多个指定帧图像，并将每个指定帧图像下的实际长度信息、图像长度信息作为已知数，将摄像头的水平位置坐标、每个指定帧图像下的直线距离作为未知数，基于勾股定理构造方程组。对方程组求解，以得到摄像头的水平位置坐标，以及预设目标与摄像头之间的直线距离。
其中，以t1、t2、tk这三个时刻下为例进行解释说明。
对于上述三个时刻，基于公式一可以得到如下公式：
其中，w1、w2、wk分别表示上述三个时刻下的图像长度信息，为已知数，d1、d2、dk分别表示上述三个时刻下的直线距离，为未知数。
由公式二、公式三、公式四可以推导得到：d2＝ad1，d3＝bd1，其中，a和b对应图像中的图像长度信息的比值，为已知数。
再由上述三个时刻下，预设目标的位置信息，以及预设的摄像头的水平坐标，可以得到如下公式：
其中，dist表示两个坐标点之间的距离。
再由公式五、公式六、公式七进行推导，即可得到如下公式：
其中，h表示摄像头架设时的高度信息，与预设目标的高度之间的高度差。通过x的横向坐标值、y的纵向坐标值的差值，可以得到水平距离，再结合两者之间的高度差，即可得到直线距离。
通过将公式二～公式四，以及公式八～公式十进行结合，即可得到如下公式：
在公式十一～公式十三中，共有三个未知数x0、y0、d1，通过其联立方程组即可求得相应的解。
由此，即可得到摄像头的水平坐标(x0、y0)，以及t1指定帧图像对应的直线距离d1。
根据直线距离，以及摄像头对应的高度信息，确定预设目标与摄像头之间的水平距离。其中，如图5所示，由于摄像头往往架设在空中，对地面上的车辆和人员拍摄会有一个倾角θ，如果摄像头高度已知，则可基于摄像头架设时的高度信息，与预设目标的高度之间的高度差h，以及已计算得到的预设目标到摄像头的直线距离，计算得到预设目标到摄像头之间的水平距离u。
根据位置信息以及水平距离，确定摄像头对应的水平坐标，比如，如图3所示的，基于三点定位的方式，确定摄像头的水平坐标，然后再根据水平坐标和高度信息(对应于高度上的纵轴坐标)，确定摄像头对应的空间坐标。
S105：通过时间校准以及位置校准后的摄像头，采集视野范围内的设施，并对所述设施进行定位。
对设施定位的过程与上述实施例中，对摄像头定位的过程类似，在此不再赘述。基于视觉差分对摄像头能够省时省力的对各摄像头进行快速定位，摄像头经过时间校准以及位置校准后，其所表示的时间和位置更加准确且清晰，此时，无需与相关部门进行数据沟通交互，即可得到摄像头的位置信息。再通过摄像头进行图像采集，从而根据自身的位置信息来对视野范围内的设施进行定位，也就能够在省时省力的基础上，使得定位结果更加准确。
如图6所示，本申请实施例还提供了一种基于视觉差分的设施定位设备，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如：上述任一实施例所述的基于视觉差分的设施定位方法。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述任一实施例所述的基于视觉差分的设施定位方法。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于视觉差分的设施定位方法，其特征在于，包括：
确定预设目标沿预设路线前进，并基于所述预设路线所属范围内的摄像头进行视频流采集，所述预设目标上携带有计时装置、定位装置以及长度计量仪器；
接收所述摄像头上传的视频流，并对所述视频流进行视频解析，以确定包含所述预设目标的目标帧图像；
基于所述计时装置，以及所述目标帧图像在所述摄像头中记录的经过时间，对所述摄像头在时间维度上进行时间校准；
基于所述定位装置，以及所述时间校准的结果，确定所述预设目标的位置信息，并基于所述位置信息以及所述长度计量仪器，对所述摄像头在空间维度上进行位置校准，确定所述摄像头对应的空间坐标；
通过时间校准以及位置校准后的摄像头，采集视野范围内的设施，并对所述设施进行定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述视频流进行视频解析，以确定包含所述预设目标的目标帧图像，具体包括：
对所述视频流进行视频解析，以确定所述预设目标最先出现的第一帧图像以及所述预设目标最后出现的第k帧图像，并记录所述第一帧图像、所述第k帧图像分别对应的起始时间点t1以及终止时间点tk；
根据所述预设目标在所述起始时间点、所述终止时间点之间的行驶速度，对所述摄像头的可视范围进行预估。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述计时装置，以及所述目标帧图像在所述摄像头中记录的经过时间，对所述摄像头在时间维度上进行时间校准，具体包括：
根据所述计时装置，确定所述预设目标出现在指定位置时，所对应的实际时间，所述指定位置处于所述摄像头的可视范围内；
根据所述目标帧图像，确定所述预设目标在视频流中出现在所述指定位置时，所述摄像头记录的经过时间；
若所述经过时间与所述实际时间之间出现误差，则根据所述误差对所述摄像头在时间维度上进行时间校准。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述定位装置，以及所述时间校准的结果，确定所述预设目标的位置信息，具体包括：
针对所述目标帧图像中的指定帧图像，根据所述时间校准的结果，确定所述指定帧图像对应的时间点；
根据所述定位装置，确定所述预设目标在所述指定帧图像对应的时间点下对应的位置信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述位置信息以及所述长度计量仪器，对所述摄像头在空间维度上进行位置校准，确定所述摄像头对应的空间坐标，具体包括：
根据所述长度计量仪器对应的实际长度信息、所述摄像头的焦距、所述长度计量仪器在所述指定帧图像中的图像长度信息，计算得到在所述指定帧图像时，所述预设目标与所述摄像头之间的直线距离；
根据所述直线距离，以及所述摄像头对应的高度信息，确定所述预设目标与所述摄像头之间的水平距离；
根据所述位置信息以及所述水平距离，确定所述摄像头对应的水平坐标，并根据所述水平坐标和所述高度信息，确定所述摄像头对应的空间坐标。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述长度计量仪器对应的实际长度信息、所述摄像头的焦距、所述长度计量仪器在所述指定帧图像中的图像长度信息，计算得到在所述指定帧图像时，所述预设目标与所述摄像头之间的直线距离，具体包括：
若所述摄像头的焦距已知，则基于计算得到在所述指定帧图像时，所述预设目标与所述摄像头之间的直线距离，其中，w为图像长度信息，W为实际长度信息，f为所述摄像头的焦距，d为所述预设目标与所述摄像头之间的直线距离；
若所述摄像头的焦距未知，则确定多个指定帧图像，并将每个指定帧图像下的实际长度信息、图像长度信息作为已知数，将所述摄像头的水平位置坐标、每个指定帧图像下的直线距离作为未知数，基于勾股定理构造方程组；
对所述方程组求解，以得到所述摄像头的水平位置坐标，以及所述预设目标与所述摄像头之间的直线距离。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述直线距离，以及所述摄像头对应的高度信息，确定所述预设目标与所述摄像头之间的水平距离，具体包括：
确定所述摄像头架设时的高度信息；
根据所述高度信息与所述预设目标的高度之间的高度差，以及所述直线距离，得到所述预设目标与所述摄像头之间的水平距离。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定预设目标沿预设路线前进，具体包括：
针对车辆能够通行的路段，将安装有定位装置和标准原子钟的预设车辆作为预设目标，并使所述预设车辆沿预设路线前进，其中，所述预设车辆表面设置有用于唯一标识该预设车辆的二维码，并在预设车辆顶部安装已知长度的标尺；
针对其他路段，将携带有定位装置和标准原子钟的预设人员作为预设目标，并使所述预设人员沿预设路线前进，其中，所述预设人员穿戴有指定衣物，在所述指定衣物上印制有唯一标识该指定衣物的编号，并使所述预设人员手持已知长度的标尺。
9.一种基于视觉差分的设施定位设备，其特征在于，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如：权利要求1～8中任一项权利要求所述的基于视觉差分的设施定位方法。
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：权利要求1～8中任一项权利要求所述的基于视觉差分的设施定位方法。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170131406A1 (en) * 2015-11-05 2017-05-11 Leauto Intelligent Technology (Beijing) Co. Ltd Differential Positioning Method Based on Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System and Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System
KR20180083745A (ko) * 2017-01-13 2018-07-23 (주) 세인 차량 및 도로시설물 정밀 위치정보 제공 시스템
CN109798872A (zh) * 2017-11-16 2019-05-24 北京凌云智能科技有限公司 车辆定位方法、装置和系统
CN111554088A (zh) * 2020-04-13 2020-08-18 重庆邮电大学 一种多功能v2x智能路侧基站系统
CN111754581A (zh) * 2019-03-28 2020-10-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种摄像头标定方法、路侧感知设备和智慧交通系统
CN112363383A (zh) * 2020-10-26 2021-02-12 上海感探号信息科技有限公司 一种时间轴统一系统及方法
CN112836737A (zh) * 2021-01-29 2021-05-25 同济大学 一种基于车路数据融合的路侧组合感知设备在线标定方法
CN113593231A (zh) * 2021-07-29 2021-11-02 武汉红火蚁智能科技有限公司 一种基于物联网的智慧交通管理方法及系统
CN114612546A (zh) * 2020-07-16 2022-06-10 华为技术有限公司 一种目标距离确定方法及装置
CN114791282A (zh) * 2022-03-04 2022-07-26 广州沃定新信息科技有限公司 一种基于车辆高精度定位的路政设施坐标标定方法及装置
CN114910085A (zh) * 2022-03-04 2022-08-16 广州沃定新信息科技有限公司 一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法及装置
CN115359454A (zh) * 2022-08-15 2022-11-18 浪潮软件科技有限公司 基于视频和目标检测的交通标志信息采集方法及系统

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170131406A1 (en) * 2015-11-05 2017-05-11 Leauto Intelligent Technology (Beijing) Co. Ltd Differential Positioning Method Based on Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System and Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System
KR20180083745A (ko) * 2017-01-13 2018-07-23 (주) 세인 차량 및 도로시설물 정밀 위치정보 제공 시스템
CN109798872A (zh) * 2017-11-16 2019-05-24 北京凌云智能科技有限公司 车辆定位方法、装置和系统
CN111754581A (zh) * 2019-03-28 2020-10-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种摄像头标定方法、路侧感知设备和智慧交通系统
CN111554088A (zh) * 2020-04-13 2020-08-18 重庆邮电大学 一种多功能v2x智能路侧基站系统
CN114612546A (zh) * 2020-07-16 2022-06-10 华为技术有限公司 一种目标距离确定方法及装置
CN112363383A (zh) * 2020-10-26 2021-02-12 上海感探号信息科技有限公司 一种时间轴统一系统及方法
CN112836737A (zh) * 2021-01-29 2021-05-25 同济大学 一种基于车路数据融合的路侧组合感知设备在线标定方法
CN113593231A (zh) * 2021-07-29 2021-11-02 武汉红火蚁智能科技有限公司 一种基于物联网的智慧交通管理方法及系统
CN114791282A (zh) * 2022-03-04 2022-07-26 广州沃定新信息科技有限公司 一种基于车辆高精度定位的路政设施坐标标定方法及装置
CN114910085A (zh) * 2022-03-04 2022-08-16 广州沃定新信息科技有限公司 一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法及装置
CN115359454A (zh) * 2022-08-15 2022-11-18 浪潮软件科技有限公司 基于视频和目标检测的交通标志信息采集方法及系统

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