CN201269758Y - 一种交通标志车载全自动检测记录系统 - Google Patents

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张春雨
齐彤岩
蔡蕾
仲崇波
王琪
李斌
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Zhonglu Hi Tech Traffic Technology Group Co ltd
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Abstract

本实用新型公开了一种交通标志车载全自动检测记录系统，它主要由检测车辆、车载处理器系统、收集交通标志的图像采集系统、定位系统和电源系统构成；车载处理器是具有目标检测识别功能的计算机图像处理单元，所述图像采集系统为双目面阵图像采集设备，所述定位系统包括全球定位系统、惯性导航模块和数据融合单元；所述的图像采集、全球定位系统和惯性导航模块均与时间控制同步器连接；由惯性导航系统、全球定位系统和检测车辆的里程仪三路数据通过数据融合单元与车载处理器系统连接。本实用新型具有如下优点：实现道路交通标志空间信息的自动检测定位以及属性信息的自动记录；克服传统GPS对城市中运行的车辆不能精确定位的缺点。

Description

一种交通标志车载全自动检测记录系统
技术领域
本实用新型属于交通行业智能交通领域，特别是涉及车载GIS数据自动采集以及记录系统。
背景技术
近年来，集成多种导航定位和测图传感器、基于运动载体的移动测图技术受到愈来愈多关注，成为国内外各科研院所及商业机构的研究热点。另外，随着导航、遥感与传感器技术的发展，其应用领域也在不断扩展。
目前，GIS采集数据最常用的方法是人工方法使用全站仪或GPS装置采集地理实体的空间数据，同时填写地理实体的属性信息表，这种方法采集速度慢且容易出错，工作效率低下。另外，采集的数据还必须经过检验和进一步的处理，才能转换为直观的GIS电子地图数据。一旦地理实体的空间位置、属性信息等经过检验是错误的，就要重新对数据进行采集，重复性工作量大，浪费人力物力资源。
发明内容
本实用新型的目的是提供一种交通标志车载全自动检测记录系统，以解决人工方法使用全站仪或GPS装置采集地理实体的空间数据，同时填写地理实体的属性信息表，存在的采集速度慢且容易出错，工作效率低下等问题。
本实用新型所述的一种交通标志车载全自动检测记录系统实现上述目的的技术方案如下：
本实用新型主要由检测车辆、车载处理器系统、收集视频图像中的交通标志的图像采集系统、定位系统和电源系统构成；所述检测车辆是车载处理器系统、图像采集系统和定位系统的载体；车载处理器是具有目标检测识别功能的计算机图像处理单元，所述图像采集系统为双目面阵图像采集设备，所述定位系统包括全球定位系统、惯性导航模块和数据融合单元；所述的图像采集、全球定位系统和惯性导航模块均与时间控制同步器连接，图像采集单元通过图像采集卡与计算机图像处理单元连接，由惯性导航系统、全球定位系统和检测车辆的里程仪三路数据通过数据融合单元与车载处理器系统连接。
本实用新型是一种基于多传感器融合的交通标志车载全自动检测记录系统，能够对城市和城间道路两侧及门架的交通标志进行全自动实时检测识别并记录其空间地理位置。本实用新型具有如下优点：1、采用图像处理和模式识别的技术，实现道路交通标志空间信息的自动检测定位以及属性信息的自动记录，利用图像处理和模式识别的相关算法，检测交通标志，检测正确率高，虚警率低；2、实现惯性导航与GPS一体化的解决方案，克服传统GPS对城市中运行的车辆不能精确定位的缺点；3、检测车在车速范围内，能够准确、有效的检测道路交通标志并记录位置信息，将新设立的或有变化的道路交通标志在采集过程中就可进行补充和更新，一旦采集完毕，即可将最新的实际版本的交通标志电子地图向使用用户发布，极大地提高了交通标志电子地图的更新效率，从而可使用户更方便、准确、可靠地使用该种数字电子产品在交通行业方面的应用。
附图说明
图1是本实用新型的系统硬件组成框图。
图2是本实用新型的车载处理器系统功能框图。
具体实施方式
本实用新型主要由检测车辆、车载处理器系统、收集视频图像中的交通标志的图像采集系统、定位系统和电源系统构成。它们的硬件连接关系参见图1。图像采集系统其主要功能是图像采集，再由车载处理器系统进行目标检测识别。其中图像采集以及目标检测识别由双目立体视觉系统及图像处理单元组成。定位系统由GPS(全球定位系统Global Positioning System)子模块、INS(惯性导航Inertial Navigation System)子模块、以及KALMAN(卡尔曼)子模块组成。
基本工作原理和工作过程如下：定位模块采用GPS定位和惯性导航INS一体化的解决方案，用于测定车辆行驶轨迹、速度等信息。双目面阵图像采集设备采集车辆行驶时道路环境的图像数据，并输出至车载处理器系统。图像处理单元利用图像处理和模式识别的相关算法，对图像序列中每一帧图像上的道路交通标志进行检测识别。一旦检测识别到标志，一方面将标志的相应图像位置信息和属性信息存储到车载存储单元，另一方面，根据双目视觉以及相应数学模型计算出标志与当前车辆的相对距离，从而得到标志的地理空间位置，并存储。
所有数据采集传感器(图像、定位)都安装固定在车内，受控于车载处理器系统，并通过同步控制系统触发脉冲来实现数据同步采集。数据采集时，车辆匀速行驶。
图像采集以及目标检测识别模块主要由双目立体视觉系统及其计算机系统中的图像处理单元组成。在检测车辆顶部左右对称位置，安装双目面阵摄像机系统，将图像数据采集到车载处理器系统中。
车载处理器系统的功能框图见图2，图像处理单元有两个主要功能：一是对视频图像中的交通标志进行自动检测以及识别，并记录相关信息；二是通过立体视觉确定检测识别的标志与该时刻定位模块确定的车辆空间位置的相对距离，其基本原理是用两台摄像机以不同角度获取物体图像，通过空间物点在两幅图像中对应像点之间的几何位置关系来重构该物点的空间三维坐标。算法主要由以下几个部分组成：预处理部分进行去噪等处理；标志检测部分首先进行图像增强；然后对图像中连通的轮廓信息进行验证，对候选区域进行标定；其次，对标定的候选区域进行校验，判断是否要保留候选区域作为最终的检测区域；最后识别部分对确定的候选区域进行识别，记录属性信息，同时利用双目立体视觉信息计算标志与该时刻记录的车辆空间地理位置之间相对距离，从而确定标志的空间地理信息，并对此信息进行自动记录。
定位模块采用GPS定位与惯性导航INS一体化的解决方案，由惯性导航系统INS、GPS和里程仪三路数据采集和融合处理组成。在卫星信号良好的情况下，通过GPS接收模块接收车辆当前的位置和速度信息，而惯性导航系统INS推算定位模块处于非工作状态；当车辆行驶至GPS卫星信号屏蔽处，惯性导航系统INS推算定位模块打开，主要通过上一时刻GPS接收模块接收到的位置和速度信息，以及惯性导航系统INS输入的角加速度来进行车辆实时位置的推算。另外，在城市中采集数据汽车停车时，空间参考系统会产生比较大的偏移，需要车辆里程表输入的距离信息来对车辆的实时位置进行推算。
GPS/INS两者组合的关键器件是作为两者的接口并起数据融合作用的卡尔曼滤波器。为了提高导航精度，目前普遍应用卡尔曼滤波技术来最优地组合各导航系统的信息，估计出导航系统的误差状态，再用误差状态的最优估计值去校正系统。

Claims (1)

1、一种交通标志车载全自动检测记录系统，其特征在于它主要由检测车辆、车载处理器系统、收集视频图像中的交通标志的图像采集系统、定位系统和电源系统构成；所述检测车辆是车载处理器系统、图像采集系统和定位系统的载体；车载处理器是具有目标检测识别功能的计算机图像处理单元，所述图像采集系统为双目面阵图像采集设备，所述定位系统包括全球定位系统、惯性导航模块和数据融合单元；所述的图像采集、全球定位系统和惯性导航模块均与时间控制同步器连接，图像采集单元通过图像采集卡与计算机图像处理单元连接，由惯性导航系统、全球定位系统和检测车辆的里程仪三路数据通过数据融合单元与车载处理器系统连接。
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