【技术实现步骤摘要】
一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法
[0001]本专利技术涉及智能交通系统、车路协同系统
,尤其涉及一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法。
技术介绍
[0002]近年来,随着智能交通系统的发展,路侧服务越来越广泛的应用于城市道路交通系统。目前,城市中许多无信号交叉口缺乏信号控制,交通流混乱,易发生交通事故,亟需交通管理与控制手段。而现阶段基于视频或毫米波雷达的车辆检测都存在一定的问题,从硬件上看,雷达对目标的识别能力有限,检测的过程中会出现虚警和漏检的现象,摄像头的检测距离有限,而且易受天气影响,而能够规避一定硬件影响的目标检测算法通常复杂度较高,运算速度较慢。传统的行车轨迹预测要依托大量数据,虽然精确度高,但是较为复杂、实时性差,而在硬件设备不足的情况下,难以提供大量数据做支持。因此,为了得到更加精确的车辆轨迹数据,亟需提出一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法,获得精确的目标车辆通过无信号交叉口的位置信息,进而进行冲突的判定,以改善无信号交叉口的交通状况,为交叉口的协同优化控制提供重要的技术方法支撑。
技术实现思路
[0003]本专利技术目的就是为了弥补已有技术的缺陷,提供一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法,以解决现有技术无法在交叉口精确获得车辆轨迹数据的问题。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案实现的:
[0005]一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法,具体包括以下步骤:
[0006](1)空间坐标对准:引入视频数据和毫米波雷达 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法,其特征在于:具体包括以下步骤:(1)空间坐标对准:引入视频数据和毫米波雷达数据,将视频和雷达坐标统一,将雷达坐标定位到图像数据上;(2)时间坐标对准:采取多线程的方式完成时间坐标的对准;(3)数据融合方法;使用基于检测框重叠比的数据融合算法,对毫米波雷达数据和视频数据进行分析,根据二者重合部分,选取更加准确的数据,形成新的检测框。2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达和视频融合的车辆检测方法,其特征在于:步骤(1)所述的空间坐标对准,具体步骤如下:首先,引入摄像头的内部参数矩阵M
in
和外部参数矩阵M
out
;其中,f
x
、f
y
分别称为u轴和v轴上的归一化焦距,u0和v0为图像中心;外部参数矩阵M
out
包括俯仰、偏航和滚转三参数a=pitch*π/180,b=yaw*π/180,c=roll*π/180;pitch、yaw、roll分别代表摄像头的俯仰角、偏航角和滚转角;并将二者相乘:M
multi
=M
in
*M
out
,M
multi
表示内部参数矩阵与外部参数矩阵乘积;其次,引入毫米波雷达的四个矫正系数X
r
,Y
r
,Z
r
,Z
c
,以及毫米波雷达的俯仰角pitch
r
和毫米波雷达的安装高度h
r
,其表达式如下...
【专利技术属性】
技术研发人员:张俊杰,杨灿,常屹卓,于海洋,任毅龙,
申请(专利权)人:北京航空航天大学合肥创新研究院北京航空航天大学合肥研究生院,
类型:发明
国别省市:
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