ICS43.040.30

CCSV41

團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/QGCMLXXXX—2023

基于AI視覺的交通標(biāo)志識(shí)別與車輛控制系

統(tǒng)

TrafficsignrecognitionandvehiclecontrolsystembasedonAIvision

（征求意見稿）

在提交反饋意見時(shí)，請(qǐng)將您知道的相關(guān)專利連同支持性文件一并附上。

XXXX-XX-XX發(fā)布XXXX-XX-XX實(shí)施

全國(guó)城市工業(yè)品貿(mào)易中心聯(lián)合會(huì)發(fā)布

T/QGCMLXXXX—2023

基于AI視覺的交通標(biāo)志識(shí)別與車輛控制系統(tǒng)

1范圍

本文件規(guī)定了基于AI視覺的交通標(biāo)志識(shí)別與車輛控制系統(tǒng)的術(shù)語和定義、縮略語、系統(tǒng)構(gòu)成、功能

要求、安全要求、測(cè)試方法。

本文件適用于AI視覺的交通標(biāo)志識(shí)別與車輛控制系統(tǒng)的使用及維護(hù)。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T20984信息安全技術(shù)信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

GB/T35273信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范

3術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

AI視覺的交通標(biāo)志識(shí)別與車輛控制系統(tǒng)AIvisiontrafficsignrecognitionandvehicle

controlsystem

通過AI視覺進(jìn)行交通標(biāo)識(shí)的識(shí)別，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的控制。

慣性導(dǎo)航inertialnavigation

慣性導(dǎo)航，通過陀螺和加速度計(jì)測(cè)量載體的角速率和加速度信息，經(jīng)積分運(yùn)算得到載體的速度和位

置信息。

姿態(tài)attitude

姿態(tài)描述的是一個(gè)坐標(biāo)系的軸系相對(duì)于另一個(gè)坐標(biāo)系的軸系之間的角度關(guān)系（方向）。在慣性導(dǎo)航

中，姿態(tài)主要用于比力、角速度及其它向量的投影變換（例如從載體坐標(biāo)系變換到導(dǎo)航坐標(biāo)系）。

4縮略語

AI：人工智能（ArtificialIntelligence）

MCU：多點(diǎn)控制單元(MicroControllerUnit)多點(diǎn)控制單元

PID：進(jìn)程控制符（ProcessIdentifier進(jìn)程控制符）

5系統(tǒng)構(gòu)成

使用Mobilenetv2網(wǎng)絡(luò)，通過自動(dòng)端到端學(xué)習(xí)來解決檢測(cè)和識(shí)別交通標(biāo)志的整個(gè)流程，降低了大量

運(yùn)算量的同時(shí)也不失準(zhǔn)確率；使用Matlab對(duì)圖像進(jìn)行去霧和增強(qiáng)處理，所得到的清晰圖像明顯提高了識(shí)

別的準(zhǔn)確率；利用YOLOV5模型對(duì)多種類別實(shí)物進(jìn)行分類識(shí)別，達(dá)到了多元和快速識(shí)別檢測(cè)的目的；使用

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慣性導(dǎo)航模塊確定車輛自身的位置信息，再根據(jù)交通標(biāo)志識(shí)別，通過信息融合處理與決策控制車輛的行

駛。

6功能要求

基本設(shè)置

——網(wǎng)絡(luò)：適用于移動(dòng)端的Mobilenetv2網(wǎng)絡(luò)；

——設(shè)置圈定矩形的規(guī)則，矩形設(shè)置規(guī)則為長(zhǎng)與寬至少有一條邊超過30cm且全部小于40cm，并且

需要長(zhǎng)與寬相差不能超過5cm，這樣便于讓人工智能識(shí)別到大小適中且形似正方形的圖形；

——置圖像LAB顏色跟蹤閾值，交通標(biāo)志的圖像顏色基本為紅色、黑色與白色，所以需要濾去除

此之外的顏色，以免誤識(shí)別，設(shè)置圖像LAB的顏色跟蹤閾值規(guī)則如下，32<L<60，17<A<44，

-23<B<-6。

圖像處理

使用暗通道先驗(yàn)去霧算法與直方圖增強(qiáng)算法還原圖像質(zhì)量，圖像處理流程見圖1。

圖1圖像處理流程

6.2.1暗通道先驗(yàn)去霧算法

暗通道先驗(yàn)是一種無霧室外圖像的統(tǒng)計(jì)。大多數(shù)無霧室外圖像的局部區(qū)域包含一些像素，這些像素

在至少一個(gè)顏色通道（R,G,B）中的強(qiáng)度非常低。利用這一先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，可以估?jì)圖像中的薄霧的厚度，

并恢復(fù)高質(zhì)量的無薄霧圖像。霧天降質(zhì)圖像可用大氣散射模型描述，即

I(x)=J(x)t(x)+A[1?t(x)]··························································(1)

式中：

I(x)—表示觀測(cè)到的帶霧圖像；

J(x)—表示待復(fù)原的無霧圖像；

A—表示全局大氣光值；

t(x)—表示初始透射率；

對(duì)于非天空區(qū)域的清晰無霧圖像J(x)，其暗通道Jdark(x)強(qiáng)度值總是趨近于0，即

Jxdark()=

(2)

C·····················································

miny(x)(mincR,G,BJy())→0

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式中：

Jc(y)—表示圖像J的R、G、B3個(gè)通道中的某個(gè)通道；

Ω(x)—表示以像素x為中心的窗口區(qū)域。

假設(shè)大氣光值A(chǔ)是已知的，估計(jì)初始透射率，即

Iyc()

tx()=1?min[min]·····················································(3)

y()xcAc

引入?yún)?shù)ω使復(fù)原后的圖像保留一定的霧感避免出現(xiàn)失真，復(fù)原無霧圖像。

6.2.2直方圖增強(qiáng)算法

直方圖增強(qiáng)算法是灰度圖像增強(qiáng)的常用方法之一，其運(yùn)用灰度運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)圖像中像素點(diǎn)的灰度值的

變化，使得變換后圖像的直方圖相對(duì)原始圖像的直方圖比較均勻、平坦，灰度層次清晰，從而達(dá)到圖像

增強(qiáng)的目的。其主要思想是將一副圖像的直方圖分布通過累積分布函數(shù)變成近似均勻分布，從而增強(qiáng)圖

像的對(duì)比度。為了將原圖像的亮度范圍進(jìn)行擴(kuò)展，需要一個(gè)映射函數(shù)，將原圖像的像素值均衡映射到

新直方圖中，這個(gè)映射函數(shù)有兩個(gè)條件：

——不能打亂原有的像素值大小順序，映射后亮、暗的大小關(guān)系不能改變；

——映射后必須在原有的范圍內(nèi)，即像素映射函數(shù)的值域應(yīng)在0和255之間。

路況元素的分類與跟蹤

6.3.1采用單階段目標(biāo)檢測(cè)算法Yolov5以及多目標(biāo)跟蹤算法DeepSort對(duì)道路中的各種元素進(jìn)行定位

和分類識(shí)別。Yolov5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2Yolov5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

6.3.2采集并處理好的圖片利用labeling進(jìn)行標(biāo)注工作。對(duì)圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注的過程中，需完整無誤

地標(biāo)注元素特征。

6.3.3對(duì)圖片標(biāo)注工作完成后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成txt文件，以用于顯示其標(biāo)簽和預(yù)測(cè)框坐標(biāo)。

慣性導(dǎo)航

6.4.1性能指標(biāo)

慣性導(dǎo)航的性能指標(biāo)見表1。

表1慣性測(cè)量單元性能指標(biāo)

通信方式支持IIC和SPI

陀螺儀范圍±2505001000°/s

加速度范圍±2±4±8±16g

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6.4.2算法

慣性導(dǎo)航姿態(tài)算法，其算法過程如下：

——初始化，六軸采樣頻率初始化為1K（采樣周期為0.001s），陀螺儀測(cè)量范圍為±1000dps，

對(duì)應(yīng)靈敏度為8.2LSB/dps；加速度計(jì)測(cè)量范圍為±8g，對(duì)應(yīng)靈敏度為4096LSB/g；

——讀取六軸數(shù)據(jù)，先后讀取陀螺儀與加速度計(jì)數(shù)據(jù)；

——陀螺儀零點(diǎn)漂移初始化，每次上電重新校準(zhǔn)陀螺儀零點(diǎn)偏移值，后續(xù)讀取數(shù)據(jù)值減去此偏移

值即可消除陀螺儀零漂偏差；

——換算六軸原始數(shù)據(jù)單位，使用一階低通濾波算法濾除加速度計(jì)部分噪聲，并將加速度計(jì)讀取

的原始數(shù)據(jù)除以靈敏度(LSB/g)，將其單位換算成g(m/s^2)。減去零點(diǎn)偏移值的數(shù)據(jù)(float)，

先乘以π/180，然后除以靈敏度(LSB/dps)，將單位從deg/s換算為rad/s；

——互補(bǔ)濾波算法，多組數(shù)據(jù)結(jié)合互補(bǔ)，并進(jìn)行濾波處理穩(wěn)定輸出，得到姿態(tài)，通過加速度計(jì)來

修正陀螺儀。

識(shí)別標(biāo)簽

6.5.1將模型部署打開后，給每一個(gè)圖標(biāo)都賦予了一個(gè)標(biāo)簽，在識(shí)別到對(duì)應(yīng)標(biāo)簽后，則會(huì)通過串口傳

輸此標(biāo)簽的內(nèi)容至負(fù)責(zé)車輛控制的MCU中，負(fù)責(zé)車輛控制的MCU再將此標(biāo)簽與事先規(guī)定好的做比對(duì)，由

此執(zhí)行不同的車輛控制程序，如：

——識(shí)別到限速標(biāo)志，則改變期望速度；

——識(shí)別到禁止轉(zhuǎn)彎標(biāo)志，則改變巡線方式；

——識(shí)別到禁止鳴笛標(biāo)志時(shí)，鳴笛標(biāo)志位清0，遇到斑馬線后不再鳴笛；識(shí)別到解除靜止鳴笛標(biāo)志

后，標(biāo)志位重新置1。

6.5.2交通標(biāo)志與對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽及車輛動(dòng)作如表2所示。

表2交通標(biāo)志及相應(yīng)動(dòng)作

交通標(biāo)志標(biāo)簽車輛動(dòng)作

限速40Rate-limiting電機(jī)轉(zhuǎn)速降低

禁止右轉(zhuǎn)Norightturn于岔路口左轉(zhuǎn)

禁止鳴笛Notooting蜂鳴器關(guān)閉

Thespeedlimitto

限速解除電機(jī)轉(zhuǎn)速回升

lift

前方拱橋Frontarchbridge蜂鳴器啟動(dòng)

車輛控制

6.6.1基本參數(shù)

——核心控制單元：采用沁恒CH32V307VCT6單片機(jī)作為核心控制單元用于智能汽系統(tǒng)的控制；

——模塊：采用MT9V034芯片：

?MT9V034芯片最高分辨率為752Hx480V，以每秒60幀(fps)的形式輸出；

?在實(shí)際使用過程中，可以降低分辨率以獲得更高的幀率；

?MT9V034芯片有兩組寄存器組，可以設(shè)置兩種不同的分辨率，幀率，高動(dòng)態(tài)范圍等參數(shù)，

?兩種不同的模式可以自由切換，以滿足同一應(yīng)用場(chǎng)景下，對(duì)不同需求的情形。因此需要兩

個(gè)編碼器對(duì)兩個(gè)電機(jī)分別進(jìn)行速度檢測(cè)以及PID控制；

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?車模轉(zhuǎn)向采用FutabaS3010官方指定伺服舵機(jī)，運(yùn)用PID控制理論完成對(duì)車模速度的控制，

采用PD控制理論完成對(duì)舵機(jī)伺服器的控制。

6.6.2PID控制算法

PID參數(shù)為通過上位機(jī)調(diào)試得來，具體調(diào)試方法為：

——先將PID參數(shù)設(shè)置為經(jīng)典參數(shù)，然后通過上位機(jī)觀察速度曲線，不斷改變PID參數(shù)，直至觀

察速度曲線發(fā)現(xiàn)其加減速時(shí)間很短，超調(diào)量很少，則說明此時(shí)的PID參數(shù)已經(jīng)基本比較合適；

——確定出適合本系統(tǒng)的一組PID參數(shù)，PID控制流程如圖3、圖4所示。

圖3增量式PID控制器

圖4位置式PID控制器

6.6.3PID參數(shù)整定

6.6.3.1PID控制算法中PID參數(shù)的整定是控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。該過程是根據(jù)被控過程的特性

確定PID控制器的比例系數(shù)、積分時(shí)間和微分時(shí)間的大小。

6.6.3.2進(jìn)行PID控制器參數(shù)的整定步驟一般如下：

——預(yù)選擇一個(gè)足夠短的采樣周期讓系統(tǒng)工作；

——僅加入比例控制環(huán)節(jié)，直到系統(tǒng)對(duì)輸入的階躍響應(yīng)出現(xiàn)臨界振蕩，記下這時(shí)的比例放大系數(shù)

和臨界振蕩周期；

——在一定的控制度下通過公式計(jì)算得到PI