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原文传递一种高速公路异常事件场景库构建方法

专利名称：	一种高速公路异常事件场景库构建方法
摘要：	一种高速公路异常事件场景库构建方法,通过利用yolo神经网络、卡尔曼滤波等算法获取车辆轨迹数据，利用TraCI接口重现车辆轨迹，获取仿真车辆轨迹数据，通过SUMO仿真环境和CARLA三维仿真环境的联合仿真构建异常事件场景库，为测试自动驾驶等车辆算法提供真实的测试环境，且该构建方法兼容性高，可以构建多类别的异常事件场景库，测试车辆算法对于异常路况的鲁棒性，提高仿真测试效率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	苏州博宇鑫交通科技有限公司
发明人：	宣帆;徐璀;肖通;叶嘉骏;史云阳;顾子渊
专利状态：	有效
申请日期：	2022-02-16T00:00:00+0800
发布日期：	2022-03-18T00:00:00+0800
申请号：	CN202210140548.0
公开号：	CN114201890A
代理机构：	苏州科仁专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	郭杨
分类号：	G06F30/20;G06T17/00;G;G06;G06F;G06T;G06F30;G06T17;G06F30/20;G06T17/00
申请人地址：	215000 江苏省苏州市姑苏区平泷路251号苏州城市生活广场A座35楼
主权项：	1.一种高速公路异常事件场景库构建方法,其特征在于：包括以下具体步骤： S1、获取高速公路视频数据，提取高速公路交通异常事件所在路段与时段的异常视频数据，采用像素级处理得到二维区域信息，通过所述二维区域信息导入异常视频数据得到车辆位置判定异常视频数据，通过相机的内外参数标定，将真实世界中点的世界坐标转化为在所述车辆位置判定异常视频数据内的像素坐标，利用yolo系列的深度神经网算法对所述二维区域内的车辆进行目标检测，结合卡尔曼滤波采用级联匹配对所述二维区域中所有车辆实现检测追踪，通过车辆的所述像素坐标计算其在真实世界中的世界坐标，并提取位置点并记录，形成轨迹，获取车辆轨迹数据； S2、搭建SUMO仿真环境，自动生成仿真坐标系，设定视频坐标系，匹配所述仿真坐标系和所述视频坐标系，根据步骤S1中的所述车辆轨迹数据，利用TraCI接口重现车辆轨迹，获取仿真车辆轨迹数据； S3、基于所述仿真车辆轨迹数据，利用CARLA搭建三维仿真环境，联合所述SUMO仿真环境和所述三维仿真环境，构建异常事件场景库。 2.根据权利要求1所述的高速公路异常事件场景库构建方法，其特征在于：步骤S2中所述仿真车辆轨迹数据包括车辆类型、检测起止时间、x坐标、y坐标、转向值、速度。 3.根据权利要求1所述的高速公路异常事件场景库构建方法，其特征在于：步骤S1中所述高速公路交通异常事件为临时交通管制造成的交通瓶颈、异常天气、路面条件、车辆故障、物品散落造成的交通拥堵或交通事故。 4.根据权利要求1所述的高速公路异常事件场景库构建方法，其特征在于：步骤S1中通过相机的内外参数标定，具体包括：S11，相机外部参数标定，选取路面多个点，根据世界坐标系下的实际坐标与其在图像中的像素坐标，获取世界坐标系三维点到相机坐标系三维点之间的刚体变换关系；S12，相机内部参数标定，选取路面多个点，根据世界坐标系下的实际坐标与其在图像中的像素坐标，获取相机坐标系三维点到图像坐标系二维点之间的透视投影变换关系，包括透视投影矩阵；S13、将所述刚体变换关系和所述透视投影变换关系结合在一起构成投影矩阵使得相机内外部参数同时实现标定。 5.根据权利要求2所述的高速公路异常事件场景库构建方法，其特征在于：步骤S2中利用TraCI接口重现车辆轨迹具体包括：S31，根据车辆类型生成对应车辆，利用TraCI接口基于起止时间生成与移除车辆；S32，读取x坐标、y坐标、转向值，利用TraCI接口控制车辆运行的起始位置，重现车辆轨迹。
所属类别：	发明专利