[發(fā)明專利]一種兩輪車轉(zhuǎn)向判決及行駛環(huán)境目標(biāo)檢測策略

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210571615.4
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114663849B
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任明武;王耀東
• 申請（專利權(quán)）人: 天津華慧智能科技有限公司;南京信必達(dá)智能技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V20/40;G06T7/73;G06K9/62;G01C21/34;G06V10/80;G06V10/774
• 代理公司: 天津心知意達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 12260
• 代理人: 楊正律

1.一種兩輪車轉(zhuǎn)向判決及行駛環(huán)境目標(biāo)檢測策略，其特征在于：包括如下步驟：

S1:從慣導(dǎo)元件讀入慣導(dǎo)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)解碼和數(shù)據(jù)平滑，得到待測數(shù)據(jù)；

S2: 將待檢測的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)輸入轉(zhuǎn)向判決模型，利用線性回歸對慣導(dǎo)多軸數(shù)據(jù)進(jìn)行耦合，對當(dāng)前兩輪車是否正在轉(zhuǎn)向進(jìn)行判斷；

其中，所述的轉(zhuǎn)向判決模型的實(shí)現(xiàn)過程具體包括以下步驟：

S21:根據(jù)兩輪車當(dāng)前行駛速度設(shè)定閾值；

S22：將慣導(dǎo)各軸數(shù)據(jù)在窗口時間內(nèi)的變化與閾值進(jìn)行比較，大于閾值，則該軸置,否則置為；

S23:利用車輛行駛姿態(tài)的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行線性回歸，得到各軸的貢獻(xiàn)度權(quán)重；

S24:若滿足 ，則此時兩輪車正在轉(zhuǎn)向，其中，為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的閾值；

S3:根據(jù)轉(zhuǎn)向判決結(jié)果按需開啟圖像采集設(shè)備采集圖像數(shù)據(jù)，輸入到目標(biāo)檢測模型進(jìn)行推理，得到兩輪車轉(zhuǎn)向時的車輛行人狀況。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種兩輪車轉(zhuǎn)向判決及行駛環(huán)境目標(biāo)檢測策略，其特征在于：所述圖像采集設(shè)備分別裝在兩輪車的前后左右，所述慣導(dǎo)元件安裝在兩輪車的踏板下面，通過記錄兩輪車的轉(zhuǎn)向信息進(jìn)行轉(zhuǎn)向判決。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種兩輪車轉(zhuǎn)向判決及行駛環(huán)境目標(biāo)檢測策略，其特征在于：S3步驟中，根據(jù)轉(zhuǎn)向判決的結(jié)果按需啟動圖像采集設(shè)備時，兩輪車左轉(zhuǎn)時則讀取左側(cè)和前側(cè)圖像采集設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)，兩輪車右轉(zhuǎn)時則讀取右側(cè)和前側(cè)圖像采集設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種兩輪車轉(zhuǎn)向判決及行駛環(huán)境目標(biāo)檢測策略，其特征在于：所述S3步驟所述的目標(biāo)檢測模型的實(shí)現(xiàn)過程具體包括以下步驟：

S31:收集兩輪車在實(shí)際道路場景下的車輛行人圖片集，對圖片集進(jìn)行圖片清洗和人工標(biāo)注，得到帶有車輛行人標(biāo)簽的圖片集；

S32:利用標(biāo)注好的圖片進(jìn)行模型的訓(xùn)練，得到目標(biāo)檢測模型；

S33:輸入圖像到目標(biāo)檢測模型，利用輕量化的骨干網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像進(jìn)行特征提取，得到特征圖像；

S34:將特征圖像輸入一個自頂向下和自下及上的雙向特征融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征融合，得到多尺度融合圖像；

S35:利用檢測頭分別對每一尺度圖像進(jìn)行檢測，最終輸出多尺度目標(biāo)檢測結(jié)果的置信度和檢測框位置；

S36:利用非極大值抑制獲得單一目標(biāo)的唯一檢測框。