[发明专利]适用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统在审

专利信息
申请号: 201911244491.3 申请日: 2019-12-06
公开(公告)号: CN111145538A 公开(公告)日: 2020-05-12
发明(设计)人: 徐清峻;王风春;刘扬;王晓东;张刚刚;梁昭 申请(专利权)人: 齐鲁交通信息集团有限公司
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G08G1/04;G06N20/00;G10L25/51;H04N7/18;G08B13/10;G08B13/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 250001 山东省济南市高新技术产业开发区舜*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 适用于 公路 视频 采集 识别 监测 立体 感知 系统
【权利要求书】:

1.一种适用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统,其特征在于,包括多组立体感知组件和处理器模块,不同立体感知组件设置于公路的不同位置,且相邻两组立体感知组件的监测区域具有重叠部分;其中:

所述处理器模块中预设有第一机器学习模型和第二机器学习模型,所述第一机器学习模型用于接收视频信号并输出针对视频信号的解析结果,所述第二机器学习模型用于接收音频信号并输出针对音频信号的解析结果;

所述立体感知组件包括视频检测器和音频检测器;所述视频检测器用于采集监测区域内的视频检测信号,并输出至所述处理器模块;所述音频检测器用于采集监测区域内的音频检测信号,并输出至所述处理器模块;

所述处理器模块接收所述视频检测信号和所述音频检测信号,通过所述第一机器学习模型解析所述视频检测信号并输出针对所述视频检测信号的第一解析结果,通过所述第二机器学习模型解析所述音频检测信号并输出针对所述音频检测信号的第二解析结果;

根据所述第一解析结果和所述第二解析结果相融合后的检测信息获取与相应检测区域对应的立体感知结果。

2.根据权利要求1所述的适用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统,其特征在于:

所述立体感知组件中还包括超声检测器,所述超声检测器用于对监测区域内的障碍物状态进行检测并输出超声检测结果至所述处理器模块;

所述处理器模块中预设有超声信号解析模型,所述超声信号解析模型解析所述超声检测结果以确定所述监测区域内的第一障碍物状态;

所述处理器模块还包括验证模块,所述验证模块接收所述第一机器学习模型输出的第一解析结果和所述超声信号解析模型输出的第一障碍物状态,并利用所述第一障碍物状态对所述第一解析结果进行验证,若所述第一障碍物状态与所述第一解析结果之间的一致性超过设定值时判定所述第一解析结果有效。

3.根据权利要求2所述的适用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统,其特征在于:

所述立体感知组件中还包括红外检测器,所述红外检测器用于对监测区域内的障碍物状态进行检测并输出红外检测结果至所述处理器模块;

所述处理器模块中预设有红外信号解析模型,所述红外信号解析模型解析所述红外检测结果以确定所述监测区域内的障碍物状态;

所述验证模块还用于接收所述第一机器学习模型输出的第一解析结果和所述红外信号解析模型输出的障碍物状态,并利用所述障碍物状态对所述第一解析结果进行验证,若所述障碍物状态与所述第一解析结果之间的一致性超过设定值时判定所述第一解析结果有效。

4.根据权利要求1所述的用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统,其特征在于:

所述处理器模块中还设置有训练样本存储单元;所述训练样本存储单元用于存储训练样本数据,所述训练样本数据包括样本视频数据和样本音频数据;所述样本视频数据用于对所述第一机器学习模型进行训练;所述样本音频数据用于对所述第二机器学习模型进行训练。

5.根据权利要求4所述的用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统,其特征在于:

所述处理器模块中还设置有测试样本存储单元;所述测试样本存储单元用于存储测试样本数据,所述测试样本数据包括视频测试数据和音频测试数据;所述视频测试数据用于对训练好的所述第一机器学习模型进行测试;所述音频测试数据用于对训练好的所述第二机器学习模型进行测试。

6.根据权利要求1-5任一项所述的用于公路上的音视频采集、识别和监测的立体感知系统,其特征在于,还包括:

太阳能电池组件,所述太阳能电池组件的电能输出端与立体感知组件和处理器模块的电源端电连接;和/或,

风能电池组件,所述风能电池组件的电能输出端与立体感知组件和处理器模块的电源端电连接。

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齐鲁交通信息集团有限公司,未经齐鲁交通信息集团有限公司许可,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/201911244491.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

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