(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211362560.2 (22)申请日 2022.11.02 (71)申请人 湖南君瀚信息技 术有限公司 地址 410205 湖南省长 沙市高新区兴工国 际产业园10 栋3楼 (72)发明人 焦斌　 (74)专利代理 机构 湖南正则奇美专利代理事务 所(普通合伙) 4310 5 专利代理师 李猛 (51)Int.Cl. G06F 16/29(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/245(2019.01) G06F 16/903(2019.01) G06N 3/04(2006.01)B60W 60/00(2020.01) G01C 21/30(2006.01) G01C 21/00(2006.01) G06V 20/56(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主 识别系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于FPGA的无人车实时 周视全景自主识别系统， 属于无人车技术领域， 包括识别 区模块、 识别模块和服务器； 所述识别 区模块用于智能划定对应的识别区域， 获取无人 车的导航路线， 基于获得的导航路线获取对应的 交通地图， 提取交通地图中的道路特征， 根据提 取的道路特征结合交通地图建立特征信息图； 实 时获取无人车的位置和速度， 将获得的位置信息 速度信息实时在特征信息图中进行更新， 对当前 的特征信息图进行分析， 获得对应的识别 区域； 所述识别模块用于对识别区域内的环境进行识 别， 获取对应的识别 区域， 获取识别 区域内的采 集数据， 建立对应的数据识别库， 根据数据识别 库对获得的采集数据进行实时识别， 获得对应的 识别信息 。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115408487 A 2022.11.29 CN 115408487 A 1.一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征在于， 包括识别区模块、 识别模块和服 务器； 识别区模块和识别模块均 与服务器之间通信连接； 所述识别区模块用于智能划定对应的识别区域， 获取无人车的导航路线， 基于获得的 导航路线获取对应的交通地图， 提取交通地图中的道路特征， 根据提取 的道路特征结合交 通地图建立特征信息图； 实时获取无人车 的位置和速度， 将获得 的位置信息速度信息实时 在特征信息图中进行 更新， 对当前的特 征信息图进行分析， 获得对应的识别区域； 所述识别模块用于对识别区域内的环境进行识别， 获取对应的识别区域， 获取识别区 域内的采集数据， 建立对应的数据识别库， 根据数据识别库对获得的采集数据进行实时识 别， 获得对应的识别 信息。 2.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征 在于， 根据提取的道路特 征结合交通 地图建立特 征信息图的方法为： 对交通地图进行处理， 获得初始地图， 将提取的道路特征根据对应的道路位置补充到 初始地图中， 将补充完毕的初始地图标记为特 征信息图。 3.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征 在于， 在进 行提取交通地图中的道路特征前进行特征信息图校核， 识别对应的导航路线， 将 识别的导 航路线输入到特 征信息图中进行道路比对， 确定对应的目标道路。 4.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征 在于， 对当前的特 征信息图进行分析的方法包括： 识别当前无人车的速度和位置信息， 根据识别的无人车速度信息生成对应的初始区 域， 根据无人车位置在特征信息图中获取对应的道路特征集， 根据获得的道路特征集对初 始区域的初始轮廓进行调整， 获得对应的识别区域轮廓， 根据获得的识别区域轮廓生成对 应的识别区域。 5.根据权利要求4所述的一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征 在于， 根据识别的无 人车速度信息生成对应的初始区域的方法包括： 建立区域轮廓库， 识别 对应无人车的车速， 将识别的无人车车速输入到区域轮廓库中， 获得对应的初始轮廓， 根据获得的初始轮生成对应的初始区域。 6.根据权利要求5所述的一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征 在于， 区域轮廓库的工作方法包括： 识别输入进来的无人车车速， 根据 识别的车速匹配对应 的标准轮廓和比例调整系数算法， 根据比例调整系数算法和车速计算对应的比例调整系 数， 根据计算的比例调整系数对标准轮廓进行调整， 获得对应的初始轮廓。 7.根据权利要求4所述的一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 其特征 在于， 根据获得的道路特 征集对初始区域的初始轮廓进行调整的方法包括： 将获得的道路特征集根据初始区域对应的方向轴进行分配， 获得对应数量的分析集， 对各个方向轴对应的分析集进 行分析获得对应的方向调整值， 根据获得的方向调整值将初 始轮廓在 对应方向轴上进 行调整， 获得中转轮廓， 对中转轮廓进 行调整， 获得对应的识别区 域轮廓。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115408487 A 2一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统 技术领域 [0001]本发明属于无人车技术领域， 具体是一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识 别系统。 背景技术 [0002]目前无人车行业迅速发展， 对于无人驾驶车辆， 几乎每辆车上都会安装多个监控 摄像头， 用于监控车辆周围环 境以及车辆运行情况， 这就相当于是无人车的眼睛， 只有精 准 快速地识别出周边环境， 才能保障无人车的安全运行， 因此， 为了实现无人车的周视全景的 快速自主识别， 本发明提供了一种基于FPGA的无 人车实时周视全景自主识别系统。 发明内容 [0003]为了解决上述方案存在的问题， 本 发明提供了一种基于FPGA的无人车实时周视全 景自主识别系统。 [0004]本发明的目的可以通过以下技 术方案实现： 一种基于FPGA的无人车实时周视全景自主识别系统， 包括识别区模块、 识别模块 和服务器； 所述识别区模块用于智能划定对应 的识别区域， 获取无人车的导航路线， 基于获 得的导航路线获取对应的交通地图， 提取交通地图中的道路特征， 根据提取 的道路特征结 合交通地图建立特征信息图； 实时获取无人车 的位置和速度， 将获得 的位置信息速度信息 实时在特 征信息图中进行 更新， 对当前的特 征信息图进行分析， 获得对应的识别区域； 所述识别模块用于对识别区域内的环境进行识别， 获取对应的识别区域， 获取识 别区域内的采集数据， 建立对应的数据识别库， 根据数据识别库对获得的采集数据进行实 时识别， 获得对应的识别 信息。 [0005]进一步地， 根据提取的道路特 征结合交通 地图建立特 征信息图的方法为： 对交通地图进行处理， 获得初始地图， 将提取的道路特征根据对应的道路位置补 充到初始地图中， 将补充完毕的初始地图标记为特 征信息图。 [0006]进一步地， 在进行提取交通地图中的道路特征前进行特征信息图校核， 识别对应 的导航路线， 将识别的导 航路线输入到特 征信息图中进行道路比对， 确定对应的目标道路。 [0007]进一步地， 对当前的特 征信息图进行分析的方法包括： 识别当前无人车的速度和位置信息， 根据识别的无人车速度信息生成对应的初始 区域， 根据无人车位置在特征信息图中获取对应的道路特征集， 根据获得的道路特征集对 初始区域的初始轮廓进行调整， 获得对应的识别区域轮廓， 根据获得 的识别区域轮廓生成 对应的识别区域。 [0008]进一步地， 根据识别的无 人车速度信息生成对应的初始区域的方法包括： 建立区域轮廓库， 识别对应无人车的车速， 将识别的无人车车速输入到区域轮廓 库中， 获得对应的初始轮廓， 根据获得的初始轮生成对应的初始区域。说　明　书 1/4 页 3 CN 115408487 A 3