[發明專利]一種基于視覺感知的他方車輛軌跡預測方法

在審

• 申請號: 202011372996.0
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112562331A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 趙杰
• 申請（專利權）人: 的盧技術有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 陸燁

1.一種基于視覺感知的他方車輛軌跡預測方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

步驟1：設置在主車輛車身上的單目相機實時采集車身周圍的圖像，以主車輛的中心作為原點建立車身坐標系；

步驟2：基于當前時刻車身周圍的圖像，采用改進的目標跟蹤算法檢測出當前時刻主車輛周圍的其他車輛，將該其他車輛作為目標車輛，計算當前時刻第t個目標車輛與前K個歷史時刻的第k個歷史時刻中第y個目標車輛相似度，其中k＝1，2，…，K，t＝1，2，…M，M為當前時刻中目標車輛的總個數，y＝1，2，…，N，其中N為第k個歷史時刻中所有目標車輛的總個數；基于相似度判斷兩個目標車輛是否為同一個車輛，若是，則轉步驟3，否則，認為該當前時刻第t個目標車輛為新的目標車輛，當前時刻不預測該新的目標車輛的軌跡；

步驟3：計算當前時刻第t個目標車輛與主車輛的距離，得到該第t個目標車輛在車身坐標系下的位置；

步驟4：根據步驟3中的位置，以及第t個目標車輛的速度得到下一個時刻該第t個目標車輛在車身坐標系下的位置。

2.根據權利要求1所述的一種基于視覺感知的他方車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述步驟2具體為：

步驟2.1：采用yolo5算法檢測當前時刻圖像中的目標車輛，并根據目標車輛的大小采用矩形框bbox框出該目標車輛；采用卡爾曼濾波得到bbox框的具體位置；

步驟2.2：提取當前時刻第t個目標車輛的表面特征向量，并計算該表面特征向量與第k個歷史時刻中第y個目標車輛的表面特征向量的余弦距離cost_feature，所述表面特征向量包括：汽車顏色特征向量，汽車紋理特征向量，汽車形狀特征向量；

步驟2.3：基于余弦距離計算當前時刻第t個目標車輛與第k個歷史時刻中第y個目標車輛的相似度Cost；

步驟2.4：基于當前時刻目標車輛的總個數M和第k個歷史時刻目標車輛的總個數N，構建M×N的矩陣，該矩陣中第t行第y列的元素為當前時刻第t個目標車輛與第k個歷史時刻中第y個目標車輛之間的相似度；

步驟2.5：將M×N的矩陣中值最大的元素所對應的行和列刪除，并將該元素對應的兩個目標車輛作為同一個目標車輛；繼續在(M-1)×(N-1)的矩陣中選擇值最大的元素，重復步驟2.5，直至矩陣中所有元素的值均小于預設的閾值。

3.根據權利要求2所述的一種基于視覺感知的他方車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述步驟2.3中相似度Cost為：

Cost＝alpha1×cost_IOU+alpha2×cost_feature

其中，alpha1和alpha2均為系數，cost_IOU＝area/(area1+area2-area)，其中area為當前時刻第t個目標車輛的bbox與第k個歷史時刻中第y個目標車輛的bbox的重疊區域的面積，area1為當前時刻第t個目標車輛的bbox的面積，area2為第k個歷史時刻中第y個目標車輛的bbox的面積。

4.根據權利要求1所述的一種基于視覺感知的他方車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述步驟3具體為：根據小孔成像原理和三角形相似定理計算當前時刻第t個目標車輛與主車輛的距離。

5.根據權利要求1所述的一種基于視覺感知的他方車輛軌跡預測方法，其特征在于，所述步驟4中基于改進的目標跟蹤算法得到第t個目標車輛的歷史行駛時間和在車身坐標系下的歷史坐標，得到該第t個目標車輛在車身坐標系下x軸上的平均速度，y軸上的平均速度，z軸上的平均速度，從而得到下一個時刻該第t個目標車輛在車身坐標系下的坐標。