CN113687341A - 一种基于多源传感器的全息路口感知方法 - Google Patents

一种基于多源传感器的全息路口感知方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多源传感器的全息路口感知方法，包括以下步骤：步骤1、获取同一时刻雷达与视频分别检测的目标数据，具体的：雷达检测的目标信息，包括目标强度、位置信息、速度信息，其中位置信息包括斜距、方位角；视频检测的目标信息，包括目标类型、位置信息、目标所占像素的高与宽，其中位置信息包括目标所在像素的中心位置；步骤2、雷达目标与视频目标中位置信息的坐标转换；步骤3、使用上述雷达与视频分别检测的经过坐标转换的目标位置信息，进行目标轨迹的生成和更新。本发明与现有技术相比的优点在于：解决单部视频传感器由于目标遮挡、能力限制等感知能力不足问题。

Description

一种基于多源传感器的全息路口感知方法
技术领域
本发明涉及车联网技术领域，具体是指一种基于多源传感器的全息路口感知方法。
背景技术
在现代城市建设中，随汽车的普及，交通堵塞、车辆违停、闯红灯等事件经常发生，而十字路口成为高发区域。目前，对于路口监控常采用的技术是摄像头探测，摄像头有高分辨、布站灵活、获取目标直观信息的特点，但是其在夜间无法正常工作且易受雨、雾等天气影响。雷达设备具有探测范围广、目标跟踪灵活、天气适应性好、定位精度高等优点。
随着探测技术的多元发展，充分利用现有的各种探测手段，使用多传感器资源和信息优势的协同探测技术以提高城市交通通行能力，特别是交汇路口的道路感知检测，是智慧交通的重要发展方向。
发明内容
本发明提供一种基于多源传感器的全息路口感知方法，解决单部视频传感器由于目标遮挡、能力限制等感知能力不足问题。
本发明以雷达与视频检测的目标信息作为全息路口感知的核心特性，通过对路口雷达目标和视频目标实时分析和匹配，实现多源目标的连续轨迹信息关联，生成车辆运行轨迹，全天候、全要素、全方位实时感知路况。
本发明提供的技术方案为：一种基于多源传感器的全息路口感知方法，包括以下步骤；
所述腌制过程包括以下步骤：
步骤1，获取同一时刻雷达与视频分别检测的目标数据，具体的：
雷达检测的目标信息，包括目标强度、位置信息(包括斜距、方位角)、速度信息等；
视频检测的目标信息，包括目标类型、位置信息(包括目标所在像素的中心位置)、目标所占像素的高与宽等；
步骤2，雷达目标与视频目标中位置信息的坐标转换，具体的：
对于雷达目标的位置信息，基于雷达极坐标系下的位置坐标(r,θ)，计算雷达直角坐标系下的位置(xr,yr)；
xr＝r×cos(θ)
yr＝r×sin(θ)
其中，r表示斜距、θ表示方位角；
对于视频目标的位置信息，把像素坐标系下目标所在像素中心的位置(u,v)，经过像素坐标系转图像坐标系、图像坐标系转相机坐标系、相机坐标系转雷达直角坐标系，获得视频检测目标在雷达直角坐标系下的位置(xv,yv)；
步骤3，使用上述雷达与视频分别检测的经过坐标转换的目标位置信息，进行目标轨迹的生成和更新，具体的：
步骤31，判断是否存在历史目标轨迹，若不存在，执行步骤32；若存在，执行步骤33；
目标轨迹的信息，包括轨迹编号、目标类型、位置信息、目标所占像素的长与宽、目标强度、速度信息；
步骤32，根据雷达与视频检测的目标信息，生成新的轨迹，具体的：
将上述雷达直角坐标系下的雷达目标位置(xr,yr)和视频目标位置(xv,yv)做关联匹配处理，如下：
判断雷达目标和视频目标是否同时满足下式，若满足则匹配成功，否则匹配失败：
Figure BDA0003213126270000031
其中，|·|为取模运算，Thrx与Thry分别为目标匹配的判断条件；
若匹配成功，将匹配成功的雷达目标位置与视频目标位置做加权处理，如下：
x＝axr+bxv
y＝ayr+byv
其中，a与b分别为雷达与视频目标位置的加权系数，a+b的值为1，使用加权之后的坐标(x,y)生成新的轨迹，并赋予轨迹编号；
若匹配失败，分别使用雷达目标(xr,yr)和视频目标(xv,yv)各生成新的轨迹，并赋予轨迹编号；
步骤33，如存在历史轨迹，更新轨迹的位置信息，具体的：
步骤331，对历史轨迹的位置(xt,yt)进行预测，获得当前时刻预测的位置
Figure BDA0003213126270000034
步骤332，分别用雷达目标位置(xr,yr)、视频目标位置(xv,yv)与预测位置进行匹配，分别判断雷达目标、视频目标是否满足匹配条件，若满足则匹配成功，否则匹配失败，如下：
Figure BDA0003213126270000032
Figure BDA0003213126270000033
若雷达与视频目标同时与轨迹预测位置匹配成功，将匹配成功的雷达目标位置、视频目标位置做加权处理得到坐标(x,y)，使用坐标(x,y)对轨迹的位置进行滤波更新；
若只有雷达目标与轨迹匹配成功，使用匹配成功的雷达目标位置坐标(xr,yr)对轨迹的位置进行滤波更新；
若只有视频目标与轨迹匹配成功，使用匹配成功的视频目标位置坐标(xv,yv)对轨迹的位置进行滤波更新；
若没有任何目标与轨迹匹配成功，使用预测的位置坐标
Figure BDA0003213126270000041
对轨迹的位置进行滤波更新；
步骤34，若上述历史轨迹处理结束后，还有剩余雷达目标与视频目标未处理，则使用该剩余的目标生成新的轨迹，方法同步骤32。
本发明与现有技术相比的优点在于：
通过雷达与视频传感器获得目标不同维度的信息，对雷达与视频检测的目标位置坐标转换，在雷达直角坐标系下实现雷达目标与视频目标匹配，并进行轨迹的生成或更新。
将雷达和视频检测的目标信息作为全息路口感知的核心特性，通过对路口多源/多视角雷达数据和摄像机视频实时分析和拟合，实现多源信息目标的连续轨迹信息关联，精准描绘车辆运行轨迹，全天候、全要素、全方位实时感知路况，解决目标遮挡、设备故障场景下的道路状况无法感知问题，改变了传统电警系统的单方向视角、单维数据感知能力的不足，实现路口信息数字化，提升交通治理能力。
附图说明
图1为本发明雷达与视频传感器的全息路口感知技术处理流程；
图2为本发明雷达检测目标坐标转换示意图；
图3为本发明轨迹生成与更新处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
实施例：
本发明提出一种基于多源传感器的全息路口感知方法，流程如图1所示，其步骤如下：
步骤1，获取同一时刻雷达与视频分别检测的目标数据Targetr与Targetv，具体信息如下表所示：
Figure BDA0003213126270000051
步骤2，雷达目标与视频目标中位置信息的坐标转换，具体的：
对于雷达目标的位置信息，计算雷达直角坐标系下的位置(xr,yr)，如图2所示。
xr＝r×cos(θ)
yr＝r×sin(θ)
对于视频目标的位置信息，把像素坐标系下目标所在像素中心的位置(u,v)，经过像素坐标系转图像坐标系；图像坐标系转相机坐标系；相机坐标系转雷达直角坐标系，获得坐标(xv,yv)；
步骤3，使用上述雷达与视频分别检测的已经过坐标转换的目标位置信息(xr,yr)与(xv,yv)，进行目标轨迹Track的生成和更新，流程如图3所示，具体的：
步骤31，判断是否存在历史目标轨迹Track，若不存在，执行步骤32；若存在，执行步骤33；
目标轨迹的包含的信息如下表所示：
Figure BDA0003213126270000061
步骤32，根据雷达与视频检测的目标信息，生成新的轨迹，具体的：
将上述转换到雷达直角坐标系下的雷达目标位置(xr,yr)和视频目标位置(xv,yv)做关联匹配处理，如下：
判断雷达目标和视频目标是否同时满足下式，若满足则匹配成功，否则匹配失败：
Figure BDA0003213126270000062
其中，|·|为取模运算，Thrx与Thry分别为目标匹配的判断条件；
若匹配成功，将匹配成功的雷达目标位置与视频目标位置做加权处理，若权系数a、b的值分别为1/2、1/2，如下获得坐标(x,y)：
Figure BDA0003213126270000063
Figure BDA0003213126270000064
使用加权之后的坐标(x,y)生成新的轨迹，并赋予轨迹编号Id；
若匹配失败，分别使用雷达目标(xr,yr)和视频目标(xv,yv)各生成新的轨迹，并赋予轨迹编号Id；
步骤33，如存在历史轨迹，更新Track的状态信息，具体的：
步骤331，对历史轨迹的位置(xt,yt)进行预测，获得当前时刻预测的位置
Figure BDA0003213126270000071
步骤332，分别用雷达目标位置(xr,yr)、视频目标位置(xv,yv)与预测位置进行匹配，分别判断雷达目标、视频目标是否满足匹配条件，若满足则匹配成功，否则匹配失败，如下：
Figure BDA0003213126270000072
Figure BDA0003213126270000073
若雷达与视频目标同时与轨迹匹配成功，将匹配成功的雷达目标位置、视频目标位置做加权处理得到坐标(x,y)，若权系数a、b的值分别为1/2、1/2，如下获得坐标(x,y)：
Figure BDA0003213126270000074
Figure BDA0003213126270000075
使用坐标(x,y)对轨迹的位置进行滤波更新，同时更新其他轨迹信息；
若只有雷达目标与轨迹匹配成功，使用匹配成功的雷达目标位置坐标(xr,yr)对轨迹的位置(xt,yt)进行滤波更新，同时更新其他轨迹信息；
若只有视频目标与轨迹匹配成功，使用匹配成功的视频目标位置坐标(xv,yv)对轨迹的位置(xt,yt)进行滤波更新，同时更新其他轨迹信息；
若没有任何目标与轨迹匹配成功，使用预测的位置坐标
Figure BDA0003213126270000081
对轨迹的位置(xt,yt)进行滤波更新，同时更新其他轨迹信息；
步骤34，若上述步骤结束后，还有剩余雷达目标与视频目标未处理，则使用该剩余的目标生成新的轨迹，方法同步骤32。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于多源传感器的全息路口感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取同一时刻雷达与视频分别检测的目标数据，具体的：
雷达检测的目标信息，包括目标强度、位置信息、速度信息，其中位置信息包括斜距、方位角；
视频检测的目标信息，包括目标类型、位置信息、目标所占像素的高与宽，其中位置信息包括目标所在像素的中心位置；
步骤2、雷达目标与视频目标中位置信息的坐标转换；
步骤3、使用上述雷达与视频分别检测的经过坐标转换的目标位置信息，进行目标轨迹的生成和更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源传感器的全息路口感知方法，其特征在于，步骤2具体步骤如下：
对于雷达目标的位置信息，基于雷达极坐标系下的位置坐标(r,θ)，计算雷达直角坐标系下的位置(xr,yr)。
xr＝r×cos(θ)
yr＝r×sin(θ)
其中，r表示斜距、θ表示方位角；
对于视频目标的位置信息，把像素坐标系下目标所在像素中心的位置(u,v)，经过像素坐标系转图像坐标系、图像坐标系转相机坐标系、相机坐标系转雷达直角坐标系，获得视频检测目标在雷达直角坐标系下的位置(xv,yv)。
3.根据权利要求2所述的一种基于多源传感器的全息路口感知方法，其特征在于，步骤3具体步骤如下：
步骤31，判断是否存在历史目标轨迹，若不存在，执行步骤32；若存在，执行步骤33；
目标轨迹的信息，包括轨迹编号、目标类型、位置信息、目标所占像素的长与宽、目标强度、速度信息；
步骤32，根据雷达与视频检测的目标信息，生成新的轨迹；
步骤33，如存在历史轨迹，更新轨迹的位置信息；
步骤34，若上述历史轨迹处理结束后，还有剩余雷达目标与视频目标未处理，则使用该剩余的目标生成新的轨迹，方法同步骤32。
4.根据权利要求3所述的一种基于多源传感器的全息路口感知方法，其特征在于，步骤32具体步骤如下：
将上述雷达直角坐标系下的雷达目标位置(xr,yr)和视频目标位置(xv,yv)做关联匹配处理，如下：
判断雷达目标和视频目标是否同时满足下式，若满足则匹配成功，否则匹配失败：
Figure FDA0003213126260000021
其中，|·|为取模运算，Thrx与Thry分别为目标匹配的判断条件；
若匹配成功，将匹配成功的雷达目标位置与视频目标位置做加权处理，如下：
x＝axr+bxv
y＝ayr+byv
其中，a与b分别为雷达与视频目标位置的加权系数，a+b的值为1，使用加权之后的坐标(x,y)生成新的轨迹，并赋予轨迹编号；
若匹配失败，分别使用雷达目标(xr,yr)和视频目标(xv,yv)各生成新的轨迹，并赋予轨迹编号。
5.根据权利要求3所述的一种基于多源传感器的全息路口感知方法，其特征在于，步骤33具体步骤如下：
步骤331，对历史轨迹的位置(xt,yt)进行预测，获得当前时刻预测的位置
Figure FDA0003213126260000031
步骤332，分别用雷达目标位置(xr,yr)、视频目标位置(xv,yv)与预测位置进行匹配，分别判断雷达目标、视频目标是否满足匹配条件，若满足则匹配成功，否则匹配失败，如下：
Figure FDA0003213126260000032
Figure FDA0003213126260000033
若雷达与视频目标同时与轨迹预测位置匹配成功，将匹配成功的雷达目标位置、视频目标位置做加权处理得到坐标(x,y)，使用坐标(x,y)对轨迹的位置进行滤波更新；
若只有雷达目标与轨迹匹配成功，使用匹配成功的雷达目标位置坐标(xr,yr)对轨迹的位置进行滤波更新；
若只有视频目标与轨迹匹配成功，使用匹配成功的视频目标位置坐标(xv,yv)对轨迹的位置进行滤波更新；
若没有任何目标与轨迹匹配成功，使用预测的位置坐标
Figure FDA0003213126260000034
对轨迹的位置进行滤波更新。
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