【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧交通，尤其涉及一种全息路口场景信息智能标定映射方法、装置及系统。
技术介绍
1、智慧交通系统能够实现智能交通灯控制、自动驾驶车辆、交通拥堵管理、事故预防等功能，可以提高交通效率和道路安全性。为实现智慧交通系统上述各功能，需要大量高精度的道路交通信息。交叉路口是交通流动的关键节点，也是交通问题的频发区域，其易于出现交通拥堵、交通事故和低效的信号控制等问题。为解决解决交通拥堵、交通事故预防、交通信号优化和城市规划等问题，需要实时获取每个交叉路口的实际交通情况，以便根据具体情况对信号控制系统进行优化。数字全息化是将实际道路的交通情况实时映射为数字信息，而后对数字信息进行实时处理后可以联动信号控制系统。为实现路口场景数字全息化，即需要将采集的图像场景坐标映射为数字全息信息。
2、现有技术中路口场景坐标映射通常都是依赖人工测量实现，即由人工对路口中各场景的坐标进行测量，然后对应图像完成标定映射，这需要投入大量人力和时间，不仅效率低下且精度不高，另外人工方式对路口进行场景信息测量还会存在一定的安全风险。且相机在高空拍摄时对其进行标定会存在标定不准确等问题。目前尚没有有效的解决方案能够实现路口场景信息自动、智能且准确的标定映射，无法满足智慧城市和智慧交通的需求。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种实现方法简单、成本低、效率以及精度高的全息路口场景信息智能标定映射方法、装置及系统，能够高效的将路口场景信息
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：
3、一种全息路口场景信息智能标定映射方法，步骤包括：
4、获取利用无人机搭载相机在指定高度拍摄的目标路口的图像，并从拍摄的图像中提取出指定的交通指示线，所述交通指示线包括车道线和/或标识线；
5、将提取出的图形标识进行二值化处理得到像素点位置集合；
6、将像素点位置集合中各像素点分别按照映射模型对应映射到实际道路中，得到实际道路路面上位置点相对于道路中心点的实际位置点集合，所述映射模型为修正后像素点位置坐标与对应的实际位置点坐标之间的比值等于修正后相机的焦距与无人机拍摄高度之间的比值；
7、所述修正后像素点位置坐标为分别使用第一、第二修正量对像素点横纵坐标进行修正得到，所述修正后相机的焦距为使用第三修正量对相机的焦距进行修正得到，所述第一、第二修正量使用无人机搭载相机在不同高度拍摄的图像中一段交通指示线两端点的位置坐标确定得到，所述第三修正量使用道路中一段交通指示线两端点之间距离的先验信息确定得到。
8、进一步的，所述映射模型的表达式为：
9、
10、其中，pxi、pyi为相机成像平面中第i个像素点相对于中心点o1的横纵坐标，rxi、ryi为第i个像素点对应的实际位置点相对于道路中心点的横纵坐标，xc、yc为相机成像平面的中心点o1的横纵坐标，f为相机的焦距，δpx、δpy分别为第一、第二修正量，δf为第三修正量，h为无人机拍摄的高度。
11、进一步的，所述第三修正量按照下式确定得到：
12、
13、其中，p12为一段交通指示线两端点在成像平面上的像素距离，r12表示实际道路上一段交通指示线两端点之间的距离。
14、进一步的，所述第一、第二修正量分别按照下式计算得到：
15、
16、
17、c1＝(px1-a11px11-a12py11-a13)
18、c2＝(py1-a21px21-a22py21-a23)
19、其中，px1、py1为无人机在第一高度h时拍摄的目标交通指示线中目标端点在相机成像平面中的横纵坐标，在相机成像平面上对应像素点的横纵坐标，px11、py11为无人机在第二高度h1时拍摄的目标交通指示线中目标端点在相机成像平面中的横纵坐标，px21以及py21分别为目标交通指示线中两端点在相机成像平面中横向、纵向的像素距离，a11、a12、a21与a22分别为变换矩阵中的元素，所述变换矩阵t为使用无人机在第二高度h1上对相同位置拍摄的两幅图片进行配准得到。
20、进一步的，还包括利用两组交通指示线的端点求解道路中心点位置的步骤，包括：分别利用一段交通指示线的两端点作为圆心、两端点之间的相对距离作为半径作圆，使用另一段交通指示线的两端点作为圆心、两端点之间的相对距离作为半径作圆，获取各个圆之间的相交点并作为道路中心点位置。
21、进一步的，还包括将拍摄的图像中各交通指示线使用映射得到的实际位置点集合进行信息映射转换，形成转换后的交通指示线图像。
22、一种全息路口场景信息智能标定映射方法，步骤包括：
23、获取利用无人机搭载相机在指定高度拍摄的目标路口的图像，从图像中提取所需映射的目标物并进行二值化处理得到像素点位置集合；
24、获取图像中目标车辆的检测信息，所述检测信息包括车辆的长度以及目标车辆的检测框；
25、将像素点位置集合中各像素点分别按照映射模型对应映射到实际道路中，得到实际道路路面上位置点相对于道路中心点的实际位置点集合，所述映射模型为修正后像素点位置坐标与对应的实际位置点坐标之间的比值等于修正后相机的焦距与无人机拍摄高度之间的比值；
26、所述修正后像素点位置坐标为分别使用第一、第二修正量对像素点横纵坐标进行修正得到，所述修正后相机的焦距为使用第三修正量对相机的焦距进行修正得到，所述第一、第二修正量使用无人机搭载相机在不同高度拍摄的图像中目标车辆的检测框中两端点的位置坐标确定得到，所述第三修正量使用道路中目标车辆的检测框中两端点之间距离的先验信息确定得到。
27、一种全息路口场景信息智能标定映射装置，包括：
28、交通指示线提取模块，用于获取利用无人机搭载相机在指定高度拍摄的目标路口的图像，所述交通指示线包括车道线和/或交通指示线；
29、二值化处理模块，用于将提取出的图形标识进行二值化处理得到像素点位置集合；
30、映射模块，用于将像素点位置集合中各像素点分别按照映射模型对应映射到实际道路中，得到实际道路路面上位置点相对于道路中心点的实际位置点集合，所述映射模型为修正后像素点位置坐标与对应的实际位置点坐标之间的比值等于修正后相机的焦距与无人机拍摄高度之间的比值；所述修正后像素点位置坐标为分别使用第一、第二修正量对像素点横纵坐标进行修正得到，所述修正后相机的焦距为使用第三修正量对相机的焦距进行修正得到，所述第一、第二修正量使用无人机搭载相机在不同高度拍摄的图像中一段交通指示线两端点的位置坐标确定得到，所述第三修正量使用道路中一段交通指示线两端点之间距离的先验信息确定得到。
31、一种全息路口场景信息智能标定映射装置，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，所述映射模型的表达式为：
3.根据权利要求2所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，所述第三修正量按照下式确定得到：
4.根据权利要求2所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，所述第一、第二修正量分别按照下式计算得到：
5.根据权利要求1所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，还包括利用两组交通指示线的端点求解道路中心点位置的步骤，包括：分别利用一段交通指示线的两端点作为圆心、两端点之间的相对距离作为半径作圆，使用另一段交通指示线的两端点作为圆心、两端点之间的相对距离作为半径作圆，获取各个圆之间的相交点并作为道路中心点位置。
6.根据权利要求1～5中任意一项所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，还包括将拍摄的图像中各交通指示线使用映射得到的实际位置点集合进行信息映射转换，形成转换后的交通指示线图像。
7.一种全息路口场景信息智
8.一种全息路口场景信息智能标定映射装置，其特征在于，包括：
9.一种全息路口场景信息智能标定映射装置，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行所述计算机程序以执行如权利要求1～7中任意一项所述方法。
10.一种全息路口场景信息智能标定映射系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，所述映射模型的表达式为：
3.根据权利要求2所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，所述第三修正量按照下式确定得到：
4.根据权利要求2所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，所述第一、第二修正量分别按照下式计算得到：
5.根据权利要求1所述的全息路口场景信息智能标定映射方法，其特征在于，还包括利用两组交通指示线的端点求解道路中心点位置的步骤，包括：分别利用一段交通指示线的两端点作为圆心、两端点之间的相对距离作为半径作圆，使用另一段交通指示线的两端点作为圆心、两端点之间的相对...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄少冰，黄利雄，彭贵福，
申请(专利权)人：湖南众天云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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