[发明专利]交通工程环境智能检测系统

说明书

本发明公开了一种交通工程环境智能检测系统，包括无人机(1)、导航单元(2)、摄像单元(3)和识别检测单元(4)，还公开了一种交通工程环境智能检测方法，通过无人机搭载摄像单元沿公路进行拍摄识别检测，确定公路交通标志牌的名称和位置是否与公路交通标志牌施工图一致。本发明公开的交通工程环境智能检测系统和方法，通过无人机拍摄图像，利用交通标志牌逆反射体和背景底板成像亮度差异提高识别准确率和识别速度，将晃动量作为模型的输入条件，提高了识别速度和识别准确性。

技术领域

本发明涉及一种交通工程环境智能检测系统，属于交通领域。

背景技术

道路交通标志是显示交通法规及道路信息的图形符号，它可使交通法规得到形象、具体、简明的表达，同时还表达了难以用文字描述的内容，用以管理交通、指示行车方向以保证道路畅通与行车安全的设施，适用于公路、城市道路以及一切专用公路，具有法令的性质，车辆、行人都必须遵守。

随着交通强国的蓬勃发展，道路上的交通标志牌越来越多，需要定期的对交通标志牌进行检测，以发现损坏的交通标志牌，进而进行维修，新建道路在交竣工时，也需要对交通标志牌进行检测。

传统的检测往往依赖人工巡检，效率低下。

现有技术中还有利用专用车辆架设车载摄像设备对沿途交通标志牌拍照或录像进行识别检测的方法，但也需要大量人员参与驾驶工作，并且占用道路资源，存在发生交通风险的隐患。

此外，现有技术中在利用镜头拍摄图片进行人工智能识别时，大都是基于图片的本身进行识别，由于图像背景复杂，数据处理量大，识别速度慢，不能很好的满足使用要求，并且受到不同光线环境影响，导致在弱光和强光下识别准确度低。

现有技术中还有通过对图像进行灰度、二值化的方法减少数据处理量，完成交通标志识别的方法，但是此种方法会丢失图像中大量的细节，导致识别率不高。

现有技术中对晃动产生的图像模糊，一般通过对图像直接进行降噪处理降低模糊度，或者完全不考虑模糊度，直接进行识别，导致识别精度不足，在坑洼不平路段，车辆晃动明显，或者车辆动力异常镜头拍摄画面抖动明显时，会造成识别速度变慢，识别度进一步降低，甚至无法识别的现象。

因此，有必要设计一种受光线干扰小、识别精度高、不挤占道路资源的交通工程环境智能检测系统。

发明内容

为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，一方面，设计出一种交通工程环境智能检测系统，包括无人机1、导航单元2、摄像单元3和识别检测单元4。

所述导航单元2、摄像单元3和识别检测单元4挂载在无人机1上，在导航单元2内预设有无人机飞行路径，所述路径根据公路的实际路径设置，使得无人机能够沿着公路飞行；

所述摄像单元3用于拍摄图像，并将图像传递至识别检测单元4；

所述识别检测单元4中设置有图像识别模块41，通过图像识别模块41对摄像单元3拍摄的图像进行分析识别，获得识别结果。

进一步地，在所述所述摄像单元3上还设置有闪光灯31和光照传感器32。

优选地，所述光照传感器32置于无人机顶部，光照传感器32的检测面与摄像单元3的镜头拍摄面方向相反。

更优选地，所述闪光灯31为光谱峰值在600～900nm范围内的氙闪光灯。

在一个优选的实施方式中，在闪光灯31上设置有高通滤波片。

在一个优选的实施方式中，所述摄像单元3包括两个摄像机，分别为可见光摄像机和低照度黑白摄像机。

根据本发明，所述识别模块41中设置有图像识别模型，所述图像识别模型优选为神经网络模型，更优选为CNN模型。