一种道路标识牌识别系统及检测、定位、评估方法与流程

技术特征：
1.一种道路标识牌识别系统，其特征在于，包括：工控机、边缘计算盒以及安装在无人驾驶车辆上的工业相机；所述工控机分别与所述边缘计算盒和所述工业相机通信连接；所述工业相机用于拍摄得到所述无人驾驶车辆的前方道路图像；所述前方道路图像包括道路标识牌；所述工控机用于将所述前方道路图像转发至所述边缘计算盒；所述边缘计算盒包括目标检测模块；所述目标检测模块用于利用目标检测模型对所述前方道路图像进行检测，得到所述道路标识牌的类别和所述道路标识牌在所述前方道路图像中的位置区域。2.根据权利要求1所述的道路标识牌识别系统，其特征在于，还包括：安装在所述无人驾驶车辆上且与所述工控机通信连接的激光雷达；所述激光雷达用于扫描得到所述无人驾驶车辆前方的激光雷达点云数据；所述边缘计算盒还包括目标定位模块；所述目标定位模块用于根据所述位置区域对所述激光雷达点云数据进行筛选，得到筛选后点云数据，并根据所述筛选后点云数据计算所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第一相对位置。3.根据权利要求2所述的道路标识牌识别系统，其特征在于，还包括：安装在所述无人驾驶车辆上且与所述工控机通信连接的全球定位系统和惯性导航系统；所述全球定位系统用于对所述无人驾驶车辆进行位置定位，得到所述无人驾驶车辆的第一位置坐标；所述惯性导航系统用于对所述无人驾驶车辆进行角度定位，得到所述无人驾驶车辆的车辆航向角；所述边缘计算盒还包括定位精度评估模块；所述定位精度评估模块用于基于所述车辆航向角将所述第一位置坐标转换到车辆坐标系下，得到第二位置坐标，并根据所述第二位置坐标计算所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第二相对位置；计算所述第二相对位置和所述第一相对位置的差值，得到定位精度。4.根据权利要求3所述的道路标识牌识别系统，其特征在于，所述工业相机将所述前方道路图像以ros话题的格式传输至所述工控机；所述激光雷达将所述激光雷达点云数据以ros话题的格式传输至所述工控机；所述全球定位系统将所述第一位置坐标以ros话题的格式传输至所述工控机；所述惯性导航系统将所述车辆航向角以ros话题的格式传输至所述工控机。5.一种道路标识牌检测方法，其特征在于，包括：获取无人驾驶车辆的前方道路图像；所述前方道路图像包括道路标识牌；利用目标检测模型对所述前方道路图像进行检测，得到所述道路标识牌的类别和所述道路标识牌在所述前方道路图像中的位置区域。6.一种道路标识牌定位方法，其特征在于，包括：获取无人驾驶车辆的前方道路图像和所述无人驾驶车辆前方的激光雷达点云数据；所述前方道路图像包括道路标识牌；利用目标检测模型对所述前方道路图像进行检测，得到所述道路标识牌的类别和所述道路标识牌在所述前方道路图像中的位置区域；根据所述位置区域对所述激光雷达点云数据进行筛选，得到筛选后点云数据，并根据
所述筛选后点云数据计算所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第一相对位置。7.根据权利要求6所述的道路标识牌定位方法，其特征在于，所述根据所述位置区域对所述激光雷达点云数据进行筛选，得到筛选后点云数据具体包括：利用激光雷达坐标系和相机像素坐标系之间的投影矩阵，将所述激光雷达点云数据投影到所述相机像素坐标系下，得到所述激光雷达点云数据中的每一个雷达点的投影数据；将所述投影数据未在所述位置区域内的雷达点从所述激光雷达点云数据中去除，得到筛选后点云数据。8.根据权利要求7所述的道路标识牌定位方法，其特征在于，在利用激光雷达坐标系和相机像素坐标系之间的投影矩阵，将所述激光雷达点云数据投影到所述相机像素坐标系下之前，还包括：对所述激光雷达点云数据进行初步筛选，筛选出所述无人驾驶车辆前方的地面以上的雷达点，组成初步筛选后点云数据，并以所述初步筛选后点云数据作为新的激光雷达点云数据。9.根据权利要求6所述的道路标识牌定位方法，其特征在于，所述根据所述筛选后点云数据计算所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第一相对位置具体包括：利用ransac方法对所述筛选后点云数据进行平面拟合，得到拟合平面；计算所述筛选后点云数据中的每一个雷达点与所述拟合平面的距离，并去除所述距离大于预设阈值的雷达点，得到计算用点云数据；计算所述计算用点云数据的质心坐标，得到所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第一相对位置。10.一种道路标识牌评估方法，其特征在于，包括：获取无人驾驶车辆的前方道路图像、所述无人驾驶车辆前方的激光雷达点云数据以及所述无人驾驶车辆的第一位置坐标和车辆航向角；所述前方道路图像包括道路标识牌；利用目标检测模型对所述前方道路图像进行检测，得到所述道路标识牌的类别和所述道路标识牌在所述前方道路图像中的位置区域；根据所述位置区域对所述激光雷达点云数据进行筛选，得到筛选后点云数据，并根据所述筛选后点云数据计算所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第一相对位置；基于所述车辆航向角将所述第一位置坐标转换到车辆坐标系下，得到第二位置坐标，并根据所述第二位置坐标计算所述道路标识牌相对于所述无人驾驶车辆的第二相对位置；计算所述第二相对位置和所述第一相对位置的差值，得到定位精度。

技术总结
本发明涉及一种道路标识牌识别系统及检测、定位、评估方法，属于道路标识牌识别技术领域，包括：工控机、边缘计算盒以及安装在无人驾驶车辆上的工业相机，工控机分别与边缘计算盒和工业相机通信连接。工业相机用于拍摄得到无人驾驶车辆的前方道路图像，前方道路图像包括道路标识牌。工控机用于将前方道路图像转发至边缘计算盒。边缘计算盒包括目标检测模块，目标检测模块用于利用目标检测模型对前方道路图像进行检测，得到道路标识牌的类别和道路标识牌在前方道路图像中的位置区域，采用边缘计算盒对道路标识牌进行检测，实时性好，且利用目标检测模型对道路标识牌进行检测，准确度高。高。高。


技术研发人员：龚建伟 尹旻 查富耕 褚云峰 齐建永 翟涌 贾鹏 王羽纯 高尚东 朱荣飞
受保护的技术使用者：慧动星球（北京）科技有限公司
技术研发日：2022.10.11
技术公布日：2022/11/18