【摘 要】
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交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一,可为交通态势预判、信号控制、车路协同、无人驾驶等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑,是践行“交通强国”战略的基石。目前,常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等;然而,视频检测区域虽然较大且信息丰富,但受制于环境影响,无法全气候工作;毫米波雷达虽具备可全天候全气候工作的优点,但仍存在可视化效果差、低速静止目标检测易丢失等问题。为
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交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一,可为交通态势预判、信号控制、车路协同、无人驾驶等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑,是践行“交通强国”战略的基石。目前,常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等;然而,视频检测区域虽然较大且信息丰富,但受制于环境影响,无法全气候工作;毫米波雷达虽具备可全天候全气候工作的优点,但仍存在可视化效果差、低速静止目标检测易丢失等问题。为弥补现有交通信息感知技术的不足,充分发挥雷达与视频各自的优势,本文基于毫米波雷达与视觉传感器,提出了一种新型的雷达视频异构数据融合算法,实现了大范围、精准而全面的交通信息感知,为交通的智能化、信息化发展奠定了基础。本文的研究内容具体如下:首先聚焦于毫米波雷达与视频,对基于单一传感器的交通信息感知技术展开研究。详细阐述了毫米波雷达的数据传输与解算方法,并对雷达感知数据进行了后处理;同时,采用了目前最为先进的YOLOv5卷积神经网络开展基于机器视觉的交通信息感知,并针对高峰时段交通目标密集重叠的问题,引入可变形卷积、斥力损失和Soft-NMS对模型进行改进,在复杂交通场景下感知交通目标的平均查准率均值可达69.1%。其次,提出了一种三阶段的雷达视频异构数据融合算法。第一阶段完成了雷达与视频的时间配准与空间标定任务;第二阶段提出了一种新型融合模型,将雷达高阶特征信息通过注意力机制引入视觉神经网络辅助检测;第三阶段将毫米波雷达与融合模型感知的目标通过感兴趣区域进行关联,并自动采用关联目标信息去训练一个多层感知机,精确拟合交通目标像素坐标与世界坐标间的非线性关系,赋予融合模型测距能力,保证了模型的泛化性,并能在雷达视频数据集下将交通目标感知的平均查准率均值提升至82.6%。最后,基于雷达视频复合感知数据,以南京市苏源大道-清水亭西路交叉口北进口道为例,开展了道路交通运行状态判别的应用案例分析。主要是利用多目标追踪算法统计了道路场景中的交通流量,并通过实验对比证明了复合感知技术的优越性;随后,基于复合感知信息提取了与交通运行状态高度相关的关键交通流参数,同时还将交通运行状态划分成畅通、稳定、轻度拥堵和严重拥堵4种类别,并采用模糊C均值算法对交叉口一天时间内的交通运行数据进行聚类,以此判别出各个时段的交通运行状态,最终通过与实际情况对比验证了雷达视频复合感知数据的可靠性。
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