[发明专利]一种自动驾驶汽车地面状态评定方法及系统有效

专利信息
申请号: 201911162569.7 申请日: 2019-11-25
公开(公告)号: CN111091066B 公开(公告)日: 2023-09-22
发明(设计)人: 杨智勇;周桐 申请(专利权)人: 重庆工程职业技术学院
主分类号: G06V20/56 分类号: G06V20/56;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
代理公司: 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 代理人: 江慧
地址: 402260 重*** 国省代码: 重庆;50
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 自动 驾驶 汽车 地面 状态 评定 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种自动驾驶汽车地面状态评定方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取车辆行驶路径中的第一地面图像信息,根据所述第一地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征;

调整获取图像时的光线,获取车辆行驶路径中的第二地面图像信息,根据所述第二地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征;

对比两次获取的车辆行驶路径中的地面状态特征是否一致,若一致则以任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,确定地面状态,

否则,重新调整获取图像时的光线,并获取车辆行驶路径中的地面图像信息,获取车辆行驶路径中的地面状态特征,直至有两次获取的车辆行驶路径中的地面状态特征一致,则以其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,确定地面状态,所述的地面状态包括地面类型和地面状况,将地面的类型定义为柏油路、水泥路、砂石路、泥土路、坑洼的一种。

2.根据权利要求 1所述的自动驾驶汽车地面状态评定方法,其特征在于,所述调整获取图像时的光线,具体包括,获取所述车辆行驶所在区域的光照强度信息,根据所述光照强度信息,确定获取图像时的光线调整的大小。

3.根据权利要求 1所述的自动驾驶汽车地面状态评定方法,其特征在于,所述以其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,确定地面状态,具体包括,将其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,输入卷积神经网络模型,确定地面状态。

4.根据权利要求 3 所述的自动驾驶汽车地面状态评定方法,其特征在于,还包括构建卷积神经网络模型,具体包括,采集测试车辆在不同地面中行驶过程中的图像信息数据,形成训练数据库;利用所述训练数据库,构建卷积神经网络,根据反向传播算法对构建完成后的卷积神经网络进行训练,形成基于地面状态评定的卷积神经网络模型。

5.一种自动驾驶汽车地面状态评定系统,其特征在于,包括第一地面状态特征获取模块、第二地面状态特征获取模块以及地面状态获取模块;所述第一地面状态特征获取模块,用于获取车辆行驶路径中的第一地面图像信息,根据所述第一地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征;所述第二地面状态特征获取模块,用于调整获取图像时的光线,获取车辆行驶路径 中的第二地面图像信息,根据所述第二地面图像信息获取车辆行驶路径中的地面状态特征;所述地面状态获取模块,用于对比两次获取的车辆行驶路径中的地面状态特征是否一致,若一致则以任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,确定地面状态,否则,重新调整获取图像时的光线,并获取车辆行驶路径中的地面图像信息,获取车辆行驶路径中的地面状态特征,直至有两次获取的车辆行驶路径中的地面状态特征一致,则以其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,确定地面状态。

6.根据权利要求 5 所述的自动驾驶汽车地面状态评定系统,其特征在于,还包括光线调整模块,所述光线调整模块用于整获取图像时的光线,具体包括,获取所述车辆行驶所在区域的光照强度信息,根据所述光照强度信息,确定获取图像时的光线调整的大小。

7.根据权利要求 5 所述的自动驾驶汽车地面状态评定系统,其特征在于,所述地面状态获取模块以其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,确定地面状态,具体包括,将其中任一次获得车辆行驶路径中的地面状态特征,输入卷积神经网络模型,确定地面状态。

8.根据权利要求 7所述的自动驾驶汽车地面状态评定系统,其特征在于,还包括卷积神经网络模型构建模块, 所述卷积神经网络模型构建模块用于构建卷积神经网络模型,具体包括,采集测试车辆在不同地面中行驶过程中的图像信息数据,形成训练数据库;利用所述训练数据库,构建卷积神经网络,根据反向传播算法对构建完成后的卷积神经网络进行训练,形成基于地面状态评定的卷积神经网络模型。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆工程职业技术学院,未经重庆工程职业技术学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911162569.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top