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基于知觉标线数字编译的高速公路混行交通速度引导方法 

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申请/专利权人:武汉理工大学

摘要:本发明涉及一种基于知觉标线数字编译的高速公路混行交通速度引导方法,包括以下步骤:S1、设计编码字符,参考条形码编译规则及其原理设计编码字符;S2、制定编码内容,根据高速公路限速值制定相对应的二进制数编码;S3、基于视知觉原理设计知觉减速标线;S4、确定单个知觉减速标线组长度L1;S5、设计标线段,标线段内包含若干个知觉减速标线组;S6、铺设知觉减速标线;S7、构建图像识别模型,制定自动驾驶车辆识别知觉减速标线识别规则。本发明将路面标线进行数字化编译兼顾对自动驾驶车辆和常规驾驶人的主动速度引导,避免部署各类传感器、摄像头和通信设备的资金投入,降低预警成本;避免由通信延迟、丢包不可靠性。

主权项:1.一种基于知觉标线数字编译的高速公路混行交通速度引导方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、设计编码字符,参考条形码编译规则及其原理设计编码字符;S2、制定编码内容,根据高速公路限速值制定相对应的一套二进制数编码,并内嵌于译码器中;S3、基于视知觉原理设计知觉减速标线,根据视知觉原理确定知觉减速标线的长度和相邻标线的间距,并分别设计起始符、终止符和数据符的知觉减速标线样式;S4、确定单个知觉减速标线组长度L1;S5、设计标线段,标线段内包含若干个知觉减速标线组,其中相邻标线组的组间距S2由车载摄像头精准分辨物体的最远距离确定;S6、铺设知觉减速标线;S7、构建图像识别模型,并制定自动驾驶车辆识别知觉减速标线的识别规则,基于铺设完毕的知觉减速标线采集标线图像数据,基于深度学习的方法构建图像识别模型,将训练好的模型应用于自动驾驶车辆中。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 武汉理工大学 基于知觉标线数字编译的高速公路混行交通速度引导方法

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