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车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本. 相似文献
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周边车辆行为识别对于提升无人驾驶汽车决策规划的合理性和控制安全性至关重要。传统的周边车辆行为识别方法识别精度普遍不高,且缺乏对交通主体相互之间邻域影响的考虑,算法鲁棒性较差。针对此,本文中提出了一种SLSTMAT(Social-LSTM-Attention)算法,创新性地引入目标车辆社交特征并通过卷积神经网络提取,建立了基于深度学习的车辆行为识别模型,应用注意力机制来捕捉行为时窗中的多时步信息,实现了周边车辆行为准确识别。采用HighD轨迹数据集和实车数据进行算法验证。结果表明,所提算法对周边车辆行为识别的准确率达94.01%,在目标车辆到达换道点的前1 s时刻行为识别精度达90%,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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实时检测内河船舶流量对水上交通管理具有重要意义.为实时检测船舶流量,研究了一种基于虚拟线圈的船舶流量检测系统.虚拟线圈即在视频图像上设置一个封闭区域,根据该区域内图像的变化检测是否有运动目标通过.利用RGB三通道背景差分法得到视频图像的二值化图像,二值化图像的三个分割阈值由大津法求出.设置2个平行的虚拟线圈,通过虚拟线圈的船舶会被检测并计数,同时检测船舶的船长与船宽,利用BP神经网络对船舶进行分类.通过在武汉长江大桥和武汉长江二桥上不同时间段采集的视频进行实验,结果表明,船舶计数正确率达到97.1%,计数漏检率2.9%,计数错检率0%,船舶分类正确率98.6%.处理一帧图片的平均时间为7 ms,具有较好的实时性. 相似文献
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为实现智能车视觉定位,提出了一种基于多视角、多维度道路环境表征的高精度视觉地图构建方法,该方法明确了视觉地图的表征模型,包括视觉特征、场景结构信息以及轨迹信息等。在视觉特征中,运用前视场景全局特征描述道路环境,视觉特征不局限于某一种特征描述子;在场景结构信息中,运用俯视路面的2D结构信息进行描述,该特征与前视视觉特征构成多视角;轨迹信息则通过视觉维度以及地理维度的多维度方式完成计算,在视觉维度中,通过平面单应性计算节点间的轨迹;地理维度中,通过高精度经纬度信息消除累积误差问题。试验选取武汉理工大学内长约700 m的半开放式环形路段进行试验。试验结果表明:制图的单节点平均误差为3.1 cm,标准差为2.3 cm,最大节点误差为9.3 cm,累积误差率为0.5%。运用所制地图进行定位检测,平均定位误差约为11.8 cm,因此,研究所提出的方法可应用于半开放式路段或固定场景的视觉地图构建,为实现智能车在上述场景的定位打下基础。同时,研究提出的制图方法不需使用双目摄像机,在降低数据存储量以及制图成本的前提下,实现了对道路环境的充分表征;此外,运用路面2D特征结构信息计算轨迹,解决了视觉3D重建精度不稳定的问题,为视觉地图构建提供了新的构建思路。 相似文献
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车辆定位广泛使用基于视觉的定位方法,针对前视图像或侧视图像易受到周围环境的影响且定位过程中需要遍历匹配地图图像导致耗时较长的问题,本文提出一种基于俯视路面图像的表征模型--路面指纹.路面指纹包含GPS(Global Positioning System),路面特征和图像特征点.该模型通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合连通区域识别待定位图像的路面特征信息,利用路面特征信息对GPS初定位筛选的地图节点进一步筛选从而提高定位效率.分别在路面特征信息密集和稀疏的路段下进行实验,实验结果表明,通过引入路面指纹使定位耗时减少20.3%,平均定位误差为47.4 mm.该方法能提高定位效率并实现高精度车辆定位. 相似文献
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内河航行船舶进行目标提取及特征值计算,是船舶航行监控及船舶交通流参数测量的基础.文中主要介绍:①将背景差分法与大津法相结合,提出了1种新的船舶目标提取方法,对不同天气、不同角度下内河在航船舶目标进行提取;②提出了基于圆环划分的特征值算法,通过此算法计算所得目标船舶的特征值.验证结果表明,基于背景差分结合大津法可实现船舶目标提取,所得船舶轮廓较为清晰,并具有一定天气适应性;在特征值计算实验中,正拍图像的特征值1均大于0.95,而侧拍图像特征值1均小于0.5,可区别不同拍摄角度;各种船舶目标在进行旋转、平移及缩放后,特征值基本保持不变.因此,文中算法所得到的特征值具有旋转、平移及缩放的不变性,并可以适应在不同角度下摄像机所拍摄的要求. 相似文献
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提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法,首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性,然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本,得到适应复杂行车场景不确定性的量化感知风险,并基于贝叶斯理论融合预测区间内的量化感知风险时间序列,实现了对于未来行车潜在碰撞风险的预测。实车轨迹和仿真实验结果表明,相比于经典TTC指标方法,基于融合未来一段时间内自车与周边环境交互信息的DRF的风险评估方法可以更快、更准确地辨识复杂交通场景的行车风险变化,为研究周边多车复杂场景下车辆碰撞风险问题提供了参考。 相似文献