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摘要
大型港口集装箱码头运输车辆调度频繁，堆场过道和交换区等区域视距狭窄，容易导致港口集装箱卡车与设施、作业人员和车辆发生擦碰事故。为提高智能集装箱卡车在港口密集区域的轨迹跟踪精度和行车安全感知能力，提出了一种车联网条件下融合车载终端基本安全消息（Basic Safety Messages,BSM）数据和路侧视频数据的集装箱卡车碰撞风险辨识方法。采用YOLOv5s算法提取视频监控范围内的目标车辆和作业人员，根据目标集卡大尺寸特点设计非极大值抑制锚框来提高目标识别准确度。运用透视变换原理将目标像素坐标转换成地理坐标，并应用Deep-SORT算法匹配每帧图像的车辆轨迹信息。应用交互式多模型方法（interactive multi-model,IMM）融合视频轨迹信息和车载单元（on-board units,OBU）定位数据，减小了目标机动过程中的观测误差。基于集卡融合轨迹结果，提出了1种新型的轨迹冲突风险评估模型，能够根据目标集卡与周围目标轨迹的相对运动状态实时感知车辆碰撞危险，该碰撞危险检测结果在实际场景中可通过路侧设备对车载终端和作业人员终端实时播发预警信息。针对集卡跟踪误差的实验结果表明：IMM自适应跟踪轨迹的平均均方根误差为0.29 m，比集卡自主跟踪轨迹误差提升81.05%；融合路侧监控视频与车载终端定位数据能够克服车辆自主定位系统在密集堆场环境下的误差增大问题。集卡碰撞危险辨识的结果表明：车辆碰撞危险识别结果（预设ETTC阈值为2 s）的召回率、精确度和准确度相对集卡自主感知分别提升了7.39%,4.27%,2.50%，更准确地辨识出了视线遮挡情况下的轨迹冲突风险。
- 出版日期2023
- 单位华东交通大学
