CN114241415A - 车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 - Google Patents
车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114241415A CN114241415A CN202111547460.2A CN202111547460A CN114241415A CN 114241415 A CN114241415 A CN 114241415A CN 202111547460 A CN202111547460 A CN 202111547460A CN 114241415 A CN114241415 A CN 114241415A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- target
- data
- edge computing
- radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 78
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims description 109
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 136
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 11
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 239000012792 core layer Substances 0.000 description 1
- 238000013481 data capture Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/06—Systems determining position data of a target
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
- G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
- G06F3/04817—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance using icons
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请公开了一种车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统,涉及监控技术领域。第一边缘计算设备能够获取位于路侧的第一雷达采集到的车辆的位置,并能够向服务器上报车辆的位置。由此可见,本申请提供的方法无需依赖车辆的定位组件,即可实现对车辆的位置的监控,从而有效提高了车辆的位置监控的灵活性。并且,由于雷达的位置采集精度较定位组件的位置采集精度高,因此可以确保车辆的位置监控的准确性。此外,由于监控设备在显示车辆的位置时,还能够基于该车辆的特征数据显示车辆的图标,因此实现了对车辆的相关信息的精准显示,有效丰富了监控设备监控车辆位置时所显示的内容。
Description
技术领域
本申请涉及位置监控技术领域,特别涉及一种车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统。
背景技术
监控设备可以显示车辆当前的位置,以供工作人员查看。
相关技术中,车辆中安装的定位组件可以获取车辆的位置,并可以将该位置发送至服务器。服务器可以响应于监控设备发送的位置获取请求,向监控设备发送该车辆的位置,以供监控设备显示。
但是,上述监控方法需确保车辆中安装有定位组件,该监控方法的灵活性较低。
发明内容
本申请提供了一种车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统,可以解决相关技术的监控方法的灵活性较低的问题。所述技术方案如下:
一方面,提供了一种车辆的位置监控方法,应用于第一边缘计算设备,所述第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;所述方法包括:
接收所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则获取所述图像采集设备采集到的所述目标车辆的目标特征数据;
接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的第二位置;
向服务器发送所述目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合至少包括:所述目标特征数据和所述第二位置,所述第一数据集合用于供所述服务器发送至监控设备,以供所述监控设备在地图中的所述第二位置处显示所述目标车辆的图标,所述目标车辆的图标基于所述目标特征数据确定。
另一方面,提供了一种车辆的位置监控方法,应用于监控设备;所述方法包括:
接收服务器发送的目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合包括:所述目标车辆的目标特征数据和所述目标车辆的第二位置;
基于所述目标特征数据,确定所述目标车辆的图标;
在地图中的所述第二位置处显示所述图标;
其中,所述第一数据集合是第一边缘计算设备发送至所述服务器的,所述第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;
所述目标特征数据是所述图像采集设备采集到的,且是所述第一边缘计算设备在接收到所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置后,基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内时获取的;
所述第二位置是所述第一边缘计算设备在确定所述目标特征数据后,所述第一雷达上报的所述目标车辆的位置。
又一方面,提供了一种边缘计算设备,所述边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;所述边缘计算设备包括:处理器,所述处理器用于:
接收所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则获取所述图像采集设备采集到的所述目标车辆的目标特征数据;
接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的第二位置;
向服务器发送所述目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合至少包括:所述目标特征数据和所述第二位置,所述第一数据集合用于供所述服务器发送至监控设备,以供所述监控设备在地图中的所述第二位置处显示所述目标车辆的图标,所述目标车辆的图标基于所述目标特征数据确定。
可选的,所述处理器用于:
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中存在一个目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则将所述图像采集设备发送的特征数据中,数据采集时刻距当前时刻最近的特征数据确定为所述目标车辆的目标特征数据;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中存在多个目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则基于每个所述目标车辆的第一位置,从所述图像采集设备发送的特征数据中数据采集时刻距当前时刻最近的多个特征数据中,确定每个所述目标车辆的目标特征数据;其中,每个所述目标车辆的第一位置位于所述目标车辆的目标特征数据中的车道标识所指示的车道内。
可选的,前述的边缘计算设备可以称为第一边缘计算设备,所述第一边缘计算还与第二边缘计算设备连接,所述第二边缘计算设备与位于路侧的第二雷达连接,所述第二雷达相对于所述第一雷达远离所述图像采集设备,且所述第二雷达的检测范围与所述第一雷达的检测范围存在重叠区域,所述第二边缘计算设备不与图像采集设备连接;所述处理器还用于:
若所述第二位置位于所述重叠区域,则向所述第二边缘计算设备发送所述目标车辆的第一数据集合;
其中,所述第一数据集合用于供所述第二边缘计算设备若接收到所述第二雷达采集的与所述第二位置相同的第三位置,则将位于所述第三位置的车辆确定为所述目标车辆,以及若再次接收到所述第二雷达采集的所述目标车辆的第四位置,则向所述服务器发送第二数据集合,所述第二数据集合包括:所述目标特征数据以及所述第四位置,所述第四位置与所述第三位置不同。
可选的,所述处理器用于:
接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的多个第二位置;
所述第一数据集合包括:所述目标特征数据,以及所述多个第二位置中位置采集时刻最晚的第二位置。
再一方面,提供了一种监控设备,所述监控设备包括处理器;所述处理器用于:
接收服务器发送的目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合包括:所述目标车辆的目标特征数据和所述目标车辆的第二位置;
基于所述目标特征数据,确定所述目标车辆的图标;
在地图中的所述第二位置处显示所述图标;
其中,所述第一数据集合是第一边缘计算设备发送至所述服务器的,所述第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;
所述目标特征数据是所述图像采集设备采集到的,且是所述第一边缘计算设备在接收到所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置后,基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内时获取的;
所述第二位置是所述第一边缘计算设备在确定所述目标特征数据后,所述第一雷达上报的所述目标车辆的位置。
可选的,所述处理器还用于:
向所述服务器发送轨迹查询请求,所述轨迹查询请求包括:所述目标车辆的目标车牌号,以及目标时段;
接收所述服务器发送的所述目标车辆的多个目标位置,所述多个目标位置是所述服务器响应于所述轨迹查询请求,从存储的所述目标车辆的多个目标数据集合中确定的,每个所述目标数据集合包括所述目标车牌号,且每个所述目标数据集合包括的位置的位置采集时刻位于所述目标时段内;
基于所述多个目标位置,在地图中显示所述目标车辆在所述目标时段内的移动轨迹。
再一方面,提供了一种边缘计算设备,所述边缘计算设备包括:存储器,处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方面所述的应用于第一边缘计算设备的车辆的位置监控方法。
再一方面,提供了一种监控设备,所述监控设备包括:存储器,处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方面所述的应用于监控设备的车辆的位置监控方法。
再一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的应用于第一边缘计算设备的车辆的位置监控方法,或者实现如上述方法所述的应用于监控设备的车辆的位置监控方法。
再一方面,提供了一种包含指令的计算机程序产品,当所述计算机程序产品在所述计算机上运行时,使得所述计算机执行上述方面所述的应用于第一边缘计算设备的车辆的位置监控方法,或者实现如上述方法所述的应用于监控设备的车辆的位置监控方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括:
本申请提供了一种车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统,第一边缘计算设备能够获取位于路侧的第一雷达采集到的车辆的位置,并能够向服务器上报车辆的位置。由此可见,本申请提供的方法无需依赖车辆的定位组件,即可实现对车辆的位置的监控,从而有效提高了车辆的位置监控的灵活性。并且,由于雷达的位置采集精度较定位组件的位置采集精度高,因此可以确保车辆的位置监控的准确性。
此外,第一边缘计算设备在确定车辆位于图像采集设备的检测范围内时,还可以获取图像采集设备采集的用于标识该车辆的特征数据,并在向服务器上传该车辆的位置时同步上传车辆的特征数据。由此,可以使得监控设备在显示车辆的位置时,还能够基于该车辆的特征数据显示车辆的图标,实现了对车辆的相关信息的精准显示,有效丰富了监控设备监控车辆位置时所显示的内容。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种车辆的位置监控系统的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种第一雷达和图像采集设备的布设示意图;
图3是本申请实施例提供的一种车辆的位置监控方法的流程图;
图4是本申请实施例提供的另一种车辆的位置监控方法的流程图;
图5是本申请实施例提供的一种监控设备显示目标车辆的图标的示意图;
图6是本申请实施例提供的另一种车辆的位置监控系统的结构示意图;
图7是本申请实施例提供的一种第一边缘计算设备的结构示意图;
图8是本申请实施例提供的一种监控设备的结构示意图;
图9是本申请实施例提供的一种监控设备的软件结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
图1是本申请实施例提供的一种车辆的位置监控系统的结构示意图。该系统可以包括:服务器01,以及分别与服务器01通过无线或有线方式建立有通信连接的第一边缘计算设备02和监控设备03。
第一边缘检测设备02可以通过有线或无线的方式与位于路侧(例如高速公路的一侧)的至少一个第一雷达04以及图像采集设备05(例如卡口设备)建立通信连接。例如,第一边缘检测设备02可以分别与多个第一雷达04(例如图1示出了四个第一雷达04)建立通信连接。结合图1和图2可以看出,该多个第一雷达04可以依次排列,且该多个第一雷达04中任意两个相邻的第一雷达04的检测范围(也可以称为采集范围)存在重叠区域A。图2中B表示道路,该道路B可以为高速公路。
其中,每个第一雷达04可以采集位于其检测范围内的车辆的位置数据,并可以将采集到的位置数据,以及该位置数据的采集时刻上传至与其连接的第一边缘计算设备02。图像采集设备05可以采集位于其检测范围内的车辆的特征数据,并可以将采集到的特征数据与该特征数据的采集时刻上传至与其连接的第一边缘计算设备04。
该图像采集设备05的检测范围C小于第一雷达04的检测范围。例如,图像采集设备05的检测范围为10米(m),第一雷达04的检测范围为300m。并且,图像采集设备04的检测范围C位于第一雷达04的检测范围内,如此使得第一边缘计算设备02能够实现车辆的位置数据和特征数据的准确绑定,之后即可将接收到的车辆的位置数据与该特征数据发送至服务器,以便监视设备能够准确在地图上显示该车辆所处的位置。
需要说明的是,在第一边缘计算设备02与多个第一雷达04连接的场景下,该图像采集设备05的检测范围可以位于多个第一雷达04中的第一个第一雷达04的检测范围内,即图像采集设备05可以位于第一个第一首雷达04附近。该第一个第一雷达04可以为多个第一雷达04中位于道路入口处的雷达。
可选的,该服务器01可以是一台服务器,或者可以是由若干台服务器组成的服务器集群,又或者可以是一个云计算服务中心。第一边缘计算设备02可以为多接入边缘计算(multi-access edge computing,MEC)设备。监控设备03可以为手机,平板电脑,笔记本电脑或台式电脑,例如该监控设备03可以为台式电脑。第一雷达04可以为毫米波雷达。
本申请实施例提供了一种车辆的位置监控方法,该方法可以应用于车辆的位置监控系统,例如图1所示的系统。参见图3,该方法可以包括:
步骤101、第一边缘计算设备接收第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置。
车辆位于第一雷达的检测范围内时,第一雷达即可采集该车辆的位置数据,并可以将采集到的位置数据上传至第一边缘计算设备。相应的,第一边缘计算设备即可获取第一雷达采集的位于其检测范围内的至少一个车辆的位置数据。每个车辆的位置数据包括:该车辆的第一位置。
步骤102、第一边缘计算设备若基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中的目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则获取该图像采集设备采集到的目标车辆的目标特征数据。
第一边缘计算设备接收到至少一个车辆的第一位置后,对于每个车辆,第一边缘计算设备可以基于该车辆的第一位置,检测该车辆是否位于图像采集设备的检测范围内。若第一边缘计算设备确定至少一个车辆中目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则可以获取图像采集设备采集到的目标车辆的目标特征数据,以确定与目标车辆的位置匹配的特征数据。该特征数据可以包括:车辆的车牌号。
在本申请实施例中,第一边缘检测设备中可以存储有图像采集设备的检测范围所在区域的边界位置。对于接收到每个车辆的第一位置,第一边缘计算设备可以检测该第一位置是否位于该边界位置所限定的区域中。若第一边缘计算设备确定车辆的第一位置位于该区域中,则可以确定该车辆位于图像采集设备的检测范围内。
步骤103、第一边缘计算设备接收第一雷达采集的目标车辆的第二位置。
由于第一雷达可以不断的采集位于其检测范围内的车辆的位置数据,因此在向第一边缘计算设备上传前述的至少一个车辆的第一位置后,第一雷达可以再次向第一边缘计算设备发送采集到的目标车辆的第二位置。
步骤104、第一边缘计算设备向服务器发送目标车辆的第一数据集合。
其中,第一数据集合至少包括:目标特征数据和第二位置。
步骤105、服务器向监控设备发送目标车辆的第一数据集合。
服务器在接收到第一边缘计算设备发送的目标车辆的第一数据集合后,可以将该第一数据集合发送至监控设备,以供监控设备展示目标车辆所处的位置。
步骤106、监控设备在地图中的第二位置处显示目标车辆的图标。
监控设备接收到目标车辆的第一数据集合后,可以先基于第一数据集合中的目标特征数据,确定目标车辆的图标。之后,监控设备可以在预先存储的地图的第二位置处显示目标车辆的图标,以较为形象的实现目标车辆所处位置的展示。其中,该图标可以包括车辆的车牌号。
综上所述,本申请实施例提供了一种车辆的位置监控方法,第一边缘计算设备能够获取位于路侧的第一雷达采集到的车辆的位置,并能够向服务器上报车辆的位置。由此可见,本申请实施例提供的方法无需依赖车辆的定位组件,即可实现对车辆的位置的监控,从而有效提高了车辆的位置监控的灵活性。并且,由于雷达的位置采集精度较定位组件的位置采集精度高,因此可以确保车辆的位置监控的准确性。
此外,第一边缘计算设备在确定车辆位于图像采集设备的检测范围内时,还可以获取图像采集设备采集的用于标识该车辆的特征数据,并在向服务器上传该车辆的位置时同步上传车辆的特征数据。由此,可以使得监控设备在显示车辆的位置时,还能够基于该车辆的特征数据显示车辆的图标,实现了对车辆的相关信息的精准显示,有效丰富了监控设备监控车辆位置时所显示的内容。
图4是本申请实施例提供的另一种车辆的位置监控方法的流程图,该方法可以应用于车辆的位置监控系统,例如图1所示的系统。参加图4,该方法可以包括:
步骤201、第一边缘计算设备接收第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置。
在本申请实施例中,车辆位于第一雷达的检测范围内时,第一雷达即可采集该车辆的位置数据,并可以将采集到的位置数据上传至第一边缘计算设备。相应的,第一边缘计算设备即可获取第一雷达采集的位于其检测范围内的至少一个车辆的位置数据。
其中,该位置数据可以包括:车辆的第一位置、车辆的行驶方向、行驶速度和车辆所处的车道的车道标识。车辆的第一位置可以是指车辆在大地坐标系中的坐标,该坐标可以包括:经度和纬度。车辆所处的车道可以是雷达基于检测到的车辆的位置确定的。例如,第一雷达中预先存储有位于该第一雷达的检测范围内的每个车道所在区域的区域范围。对于每个车辆,第一雷达在采集到该车辆的第一位置后,可以基于车辆的第一位置,以及多个车道中每个车道所在区域的区域范围,确定该目标车辆所在的车道。
可选的,第一雷达可以按照采样周期周期性的采集位于其检测范围的车辆的位置数据,并可以将采集到的位置数据实时上传至第一边缘计算设备。并且,第一雷达还可以向第一边缘计算设备发送该位置数据的采集时刻(也可以称为位置采集时刻)。其中,该采样周期可以为50毫秒(ms)。
在本申请实施例中,第一雷达能够准确跟踪位于其检测范围的车辆,且第一雷达若在其检测范围内首次采集到某一车辆的位置数据,则可以为该车辆主动分配一个第一身份编号(identity document,ID)。相应的,第一雷达向第一边缘计算设备发送的车辆的位置数据还可以包括该第一ID。如此,能够使得第一边缘计算设备在接收到第一雷达发送的位置数据后,准确确定该位置数据所属的车辆。
第一边缘计算设备在首次接收到第一雷达发送的某一车辆的位置数据时,也可以主动为该车辆分配一个用于标识该车辆的第二ID,以便区分多个车辆。之后,第一边缘计算设备每接收到第一雷达采集的该车辆的位置数据后,均可以将该位置数据记录在该车辆的第二ID下。如此,可以确保第一边缘计算设备记录的各个车辆的位置数据的清晰性。
其中,该第二ID与第一ID不同,该第二ID可以在服务器接收的数据范围内唯一标识一个车辆,第一ID可以在第一雷达的检测范围内唯一标识一个车辆。可选的,该第二ID可以为通用唯一标识符(universally unique identifier,UUID)。
需要说明的是,对于第一边缘计算设备与多个第一雷达连接的场景,第一边缘计算设备接收到的至少一个车辆的第一位置是多个第一雷达中第一个第一雷达采集到的。
步骤202、第一边缘计算设备若基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中的目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则获取该图像采集设备采集到的目标车辆的目标特征数据。
监控设备在展示车辆所处的位置时,通常还需显示该车辆的标识以在多个车辆中唯一标识该车辆,从而确保展示的针对性、精准性和清晰性。其中,该标识能够用于唯一标识该车辆,例如该标识可以为车辆的车牌号。基于此,监控设备在展示车辆所处的位置时,不仅需要获取车辆的位置,还需要获取该车辆的特征数据。车辆的特征数据可以包括:车辆的车牌号、车型、颜色、品牌和所处车道的车道标识。该车型可以为:大型、中型或小型。
相应的,第一边缘计算设备需要获取车辆的特征数据。由于图像采集设备的检测范围位于第一雷达的检测范围内,因此车辆在位于图像采集设备的检测范围内时,图像采集设备和第一雷达能够采集到同一车辆的数据,该数据包括车辆的位置数据和特征数据。相应的,第一边缘计算设备能够获取到同一车辆的位置数据和特征数据,之后即可实现将车辆的位置数据与特征数据准确绑定,从而实现对每个车辆的有效跟踪。
基于此,第一边缘计算设备接收到至少一个车辆的第一位置后,对于每个车辆,第一边缘计算设备可以基于该车辆的第一位置,检测该车辆是否位于图像采集设备的检测范围内。若第一边缘计算设备确定至少一个车辆中目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则可以获取图像采集设备采集到的目标车辆的目标特征数据。
在本申请实施例中,车辆位于图像采集设备的检测范围内时,图像采集设备即可采集得到该车辆的图像。然后,图像采集设备可以对该图像进行识别处理以得到车辆的特征数据,并可以将该特征数据以及图像的采集时刻(也可以称为数据采集时刻)上传至第一边缘计算设备。相应的,第一边缘计算设备即可获取图像采集设备采集的特征数据。
可选的,第一边缘检测设备中存储有图像采集设备的检测范围所在区域的边界位置。之后,对于接收到每个车辆的第一位置,第一边缘计算设备可以检测该第一位置是否位于该边界位置所限定的区域中。若第一边缘计算设备确定车辆的第一位置位于该区域中,则可以确定该车辆位于图像采集设备的检测范围内。若第一边缘计算设备确定车辆的第一位置未位于该区域中,则可以确定该车辆位于图像采集设备的检测范围之外。
可选的,位于图像采集设备的检测范围内的车道的长度可以小于同一车道内前后相邻的两个车辆之间的安全距离。如此,可以确保图像采集设备每次采集到的图像中一个车道存在一个车辆,从而可以提高第一边缘计算设备确定的目标车辆的目标特征数据的准确性,并可以降低第一边缘计算设备在确定目标车辆的目标特征数据的过程中的计算复杂度,从而提高了目标车辆的目标特征数据的确定效率。
需要说明的是,若图像采集设备采集到的图像中包括多个车辆,则图像采集设备对该图像进行识别处理后可以得到多个车辆的特征数据。之后,图像采集设备可以逐次将该多个车辆的特征数据上传至第一边缘计算设备。并且,图像采集设备每次向第一边缘计算设备发送一个车辆的特征数据时,还可以发送特征数据的数据采集时刻。该数据采集时刻可以为该图像的采集时刻。由此可知,第一边缘计算设备多次接收到的特征数据的数据采集时刻相同。
在本申请实施例中,在某一时刻,图像采集设备的检测范围内可能存在一个车辆,也有可能会存在多个车辆。对于这两种不同的情况,第一边缘计算设备确定目标车辆的目标特征数据的方式不同,如下所述:
若第一边缘计算设备基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中存在一个目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则可以将图像采集设备发送的特征数据中,数据采集时刻距当前时刻最近的特征数据确定为目标车辆的目标特征数据。其中,当前时刻是指:第一边缘计算设备确定至少一个车辆中存在一个目标车辆位于图像采集设备的检测范围内的时刻。
由于车辆在公路上行驶速度较快,因此为了确保行驶安全,同一车道的前后两个车辆的间隔较大,例如同一车道的前后两个车辆通常不会同时位于图像采集设备的检测范围内。也即是,图像采集设备采集到的图像中不会包括位于同一车道的多个车辆。基于此,若第一边缘计算设备基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中存在多个目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则可以基于每个目标车辆的第一位置,从图像采集设备发送的特征数据中数据采集时刻与当前时刻最接近的多个特征数据中,确定每个目标车辆的目标特征数据。每个目标车辆的第一位置位于目标车辆的目标特征数据中的车道标识所指示的车道内。
在本申请实施例中,对于每个目标车辆,第一边缘计算设备可以将图像采集设备发送的特征数据中数据采集时刻与当前时刻最接近的多个特征数据中,包括目标车道标识的特征数据确定为该目标车辆的目标特征数据。该目标车道标识指示的车道为该目标车辆所在的车道。
由于图像采集设备是逐次向第一边缘计算设备发送位于同一图像中的多个车辆的多个特征数据,因此第一边缘计算设备可以依次确定多个目标车辆中每个目标车辆的目标特征数据。
例如,假设目标车辆的个数为三个,即图像采集设备采集到的图像中包括三个车辆。相应的,图像采集设备可以分三次向第一边缘计算设备发送该三个车辆中每个车辆的特征数据。图像采集设备先向第一边缘计算设备发送第一个车辆的特征数据,相应的第一边缘计算设备可以确定出一个与当前时刻最接近的特征数据,并从三个目标车辆中确定出与该特征数据匹配的目标车辆,从而得到一个目标车辆的目标特征数据。
然后,图像采集设备向第一边缘计算设备发送了第二个车辆的特征数据,相应的第一边缘计算设备可以确定出两个与当前时刻最接近的特征数据。然后,第一边缘计算设备可以从剩余的两个目标车辆中,确定出与两个特征数据中的一个特征数据匹配的目标车辆,再得到一个目标车辆的目标特征数据。此时,第一边缘计算设备已经得到两个目标车辆的目标特征数据。
之后,图像采集设备向第一边缘计算设备发送了第三个车辆的特征数据,相应的第一边缘计算设备可以确定出三个与当前时刻最接近的特征数据,并从三个特征数据中确定出与剩余的一个目标车辆匹配的特征数据。至此,第一边缘计算设备得到了三个目标车辆中每个目标车辆的目标特征数据。
可选的,第一边缘计算设备在确定目标车辆位于图像采集设备的检测范围内时,可以将分配给该目标车辆的第二ID记录在内存集合中。之后,第一边缘计算设备可以检测内存集合中记录的第二ID的个数。若第一边缘计算设备确定存集合中记录有一个第二ID,即仅存在一个车辆位于图像采集设备的检测范围内,则第一边缘计算设备可以直接将接收到的图像采集设备发送的特征数据中,数据采集时刻距当前时刻最近的特征数据确定为该第二ID指示的目标车辆的目标特征数据,并可以记录该第二ID与目标特征数据的对应关系,以实现目标车辆的位置数据与特征数据的绑定。
若第一边缘计算设备确定内存集合中记录有多个第二ID,即存在多个车辆位于图像采集设备的检测范围内,则对于每个第二ID,第一边缘计算设备可以基于该第二ID指示的目标车辆的第一位置,从接收到的图像采集设备采集的特征数据中距当前时刻最近的多个特征数据中,确定该目标车辆的特征数据,从而实现每个车辆的位置数据与特征数据的绑定。
根据上述描述可知,第一边缘计算设备可以对接收到的第一雷达发送的至少一个车辆的第一位置进行过滤,以将位于图像采集设备的检测范围内的目标车辆的第二ID记录在内存集合中,即确保内存集合中存储的第二ID指示的车辆均为位于图像采集设备的检测范围内的目标车辆。之后,第一边缘计算设备可以从图像采集设备发送的特征数据中,确定内存集合中记录的每个第二ID指示的目标车辆的目标特征数据,从而实现车辆的位置数据与特征数据的绑定。
需要说明的是,第一边缘计算设备可以基于第一雷达上传的新的位置数据,更新内存集合中记录的第二ID,以确保车辆的位置数据与特征数据的准确绑定。例如,若第一边缘计算设备接收到第一雷达上传的新的位置数据,且确定有新的目标车辆,则可以将内存集合中记录的第二ID更新为该新的目标车辆的第二ID。
步骤203、第一边缘计算设备接收第一雷达采集的目标车辆的第二位置。
由于第一雷达可以不断的采集位于其检测范围内的车辆的位置数据,因此在向第一边缘计算设备上传前述的至少一个车辆的位置数据后,第一雷达可以再次向第一边缘计算设备发送采集到的新的至少一个车辆的位置数据。
第一雷达再次采集位于其检测范围内的车辆的位置数据时,若目标车辆还位于该第一雷达的检测范围内,则该新的至少一个车辆的位置数据可以包括目标车辆的位置数据,该位置数据可以包括:目标车辆的新的位置(为了便于区分,将第一边缘计算设备在确定目标车辆后,接收到的目标车辆的位置称为第二位置),该第二位置与第一位置不同。相应的,第一边缘计算设备即可获取目标车辆的第二位置。
可选的,若第一边缘计算设备基于接收到的新的至少一个车辆的位置数据,确定有新的车辆位于图像采集设备的检测范围内,则可以确定位于图像采集设备的检测范围内的新的车辆的特征数据。
在本申请实施例中,对于第一边缘计算设备与多个第一雷达连接的场景中,在多个第一雷达中的第一个第一雷达再次采集到位于其检测范围内的车辆的位置数据时,若目标车辆还位于第一个第一雷达的检测范围内,则第一边缘计算设备接收到的目标车辆的第二位置即为该第一个第一雷达采集到的位置。
若目标车辆不在第一个第一雷达的检测范围内,而位于除第一个第一雷达外的其他第一雷达的检测范围内,则第一边缘计算设备接收到的目标车辆的第二位置即为该其他第一雷达采集到的位置。
步骤204、第一边缘计算设备向服务器发送目标车辆的第一数据集合。
第一边缘计算设备在接收到包括目标车辆的第二位置的位置数据后,可以至少对该位置数据中的第二位置和目标车辆的目标特征数据进行融合处理,以得到第一数据集合。之后,第一边缘计算设备可以向服务器发送该第一数据集合。由此可见,该第一数据集合至少包括:目标特征数据和第二位置。其中,对第二位置和目标车辆的目标特征数据进行融合处理可以是指:将第二位置和目标车辆的目标特征数据记录在同一列表中。
由于第一数据集合中的第二位置是雷达采集的,又由于雷达的位置采集精度较高(例如采集误差为厘米级),因此可以确保监控设备基于第一数据集合显示的目标车辆所处的位置准确性较高。例如,监控设备能够显示出目标车辆所处的车道,即能够实现目标车辆的车道级行驶位置的展示。
可选的,该第一数据集合还可以包括:位置数据中除第二位置外的其他数据,该位置数据的采集时刻,以及第一边缘计算设备的ID。也即是,第一边缘计算设备在接收到包括目标车辆的第二位置的位置数据后,可以对该位置数据,该位置数据的位置采集时刻,目标特征数据以及第一边缘计算设备的ID进行融合处理,得到第一数据集合,再将该第一数据集合上传至服务器。
例如,第一边缘计算设备对包含第二位置的位置数据,该位置数据的位置采集时刻,目标特征数据,以及第一边缘计算设备的ID进行融合处理后,得到的第一数据集合可以如表1所示。表1中,图像采集设备采集的数据即为目标车辆的目标特征数据,雷达采集的数据包括目标车辆的位置数据,以及位置数据的采集时刻。
表1
可选的,第一边缘计算设备可以按照发送周期周期性的向服务器发送数据集合。且该发送周期可以大于第一雷达的采样周期,例如该发送周期可以为1秒(s)。如此,可以降低服务器的存储压力。
由于第一边缘计算设备的发送周期大于第一雷达的采样周期,因此第一边缘计算设备在一个发送周期内可以接收第一雷达采集的目标车辆的多个位置数据。每个位置数据均可以包括一个第二位置。这种情况下,第一数据集合可以包括:目标特征数据,以及该位置数据包括的多个第二位置中位置采集时刻最晚的第二位置。
也即是,第一边缘计算设备在第一发送时刻和第二发送时刻之间能够接收到目标车辆的多个第二位置。第二发送时刻与第一发送时刻的差值为第一边缘计算设备的发送周期,第一发送时刻为第一边缘计算设备前一次向服务器发送数据集合的时刻。之后,在达到第二发送时刻时,第一边缘计算设备可以从该多个第二位置中,确定位置采集时刻与第二发送时刻最接近的第二位置,并向服务器发送目标车辆的目标特征数据以及该最接近的第二位置。
步骤205、服务器向监控设备发送目标车辆的第一数据集合。
服务器在接收到第一边缘计算设备发送的目标车辆的第一数据集合后,可以将该第一数据集合发送至监控设备,以供监控设备展示目标车辆所处的位置。
可选的,该服务器可以为卡夫卡消息缓存服务器,该卡夫卡消息缓存服务器与监控设备之间可以采用WebSocket协议通信。相应的,卡夫卡消息缓存服务器每次接收到数据集合后,均可以基于WebSocke通讯方式(即WebSocket协议的通信方式)主动将目标车辆的第一数据集合推送至监控设备,以供监控设备实时展示目标车辆所处的位置。
在本申请实施例中,服务器可以为数据库服务器,数据库服务器可以存储接收到所有数据集合。这种情况下,监控设备可以向数据库服务器发送轨迹查询请求。该轨迹查询请求包括:目标车辆的目标车牌号,以及目标时段。数据库服务器接收到该轨迹查询请求后,可以从存储的所有数据集合中筛选出包括该目标车牌号,且位置采集时刻位于该目标时段的多个目标数据集合,继而从多个目标数据集合中得到多个目标位置。之后,数据库服务器可以向监控设备发送该多个目标位置以及该多个目标位置的位置采集时刻,以供监控设备显示目标车辆的历史移动轨迹。
步骤206、监控设备在地图中的第二位置处显示目标车辆的图标。
监控设备接收到目标车辆的第一数据集合后,可以先基于第一数据集合中的目标特征数据(即目标车辆的车型、尺寸和颜色),确定目标车辆的图标。之后,监控设备可以在预先存储的地图的第二位置处显示目标车辆的图标,以较为形象的实现目标车辆所处位置的展示。
可选的,该图标可以包括车辆的车牌号。该图标可以为目标车辆的三维模型。该地图可以为高精度地图。该高精度地图可以是工作人员对预先采集到的道路信息进行处理得到的三维地图。该道路信息可以包括:路面信息和路侧信息,该路面信息包括:车道、位于公路上的隔离带、路沿、公路的坡度、公路的曲率以及道路交通标志等等。
在本申请实施例中,监控设备在接收到服务器发送的第一数据集合后,可以调用地图服务(即地图应用的提供底层服务)提供的javaScript接口,基于第一数据集合为目标车辆创建一个标注(marker)对象。该marker对象包括:目标车辆的图标和第二位置。之后,监控设备可以在地图中加载该marker对象,从而实现车辆位置的显示。
其中,marker对象可以具有标识,该标识可以为车辆的第二ID。如此,可以便于监控设备接收到车辆的新的数据集合后,能够通过第二ID准确识别该车辆的marker对象,继而将该车辆的marker对象中的第二位置更新为该新的位置,再重新加载该marker对象,从而实现该车辆的图标在地图上所处位置的准确更新。
示例的,假设第一边缘计算设备确定出的目标车辆的个数为两个,相应的,监控设备接收到两个目标车辆的第一数据集合。两个目标车辆中一个目标车辆的第一数据集合为{小型,123B,a},另一个目标车辆的第一数据集合为{大型,458C,b}。其中,每个第一数据集合中的第一个字符串为对应的目标车辆的车型,第二个字符串为目标车辆的车牌号,第三个字符串为该目标车辆的第二位置。
则参见图5,监控设备可以在位置a处显示车牌号为123B的小型车的图标30,并在位置b显示车牌号为458C的大型车的图标40。并且,如图5所示,图标30和图标40分别位于两个不同的车道,且图标30和图标40均包括对应的车辆的车牌号。
在本申请实施例中,对于监控设备向服务器发送轨迹查询请求,且服务器向监控设备发送响应于该轨迹查询请求确定的多个目标位置的场景,监控设备在接收到多个目标车辆的多个目标位置后,可以基于该多个目标位置,在地图中显示该目标车辆在目标时段内的移动轨迹。
例如,监控设备在接收到目标车辆的多个目标位置后,可以创建轨迹动画(TrackAnimation)对象,并按照位置采集时刻由早到晚的顺序,将多个目标位置封装为折线(Polyline)对象。之后,监控设备可以将Polyline对象作为TrackAnimation对象的参数,并调用开始执行方法,即start()方法,在地图中加载TrackAnimation对象,从而实现在地图中以动画的形式显示目标车辆在目标时段内的移动轨迹。
根据上述描述可知,本申请实施例提供的监控设备能够以车辆的车牌号和目标时段作为查询条件,从服务器中检索出车辆在目标时段内的历史位置,并在三维高精度地图实现车辆在目标时段内的历史轨迹的动态展示。
图6是本申请实施例提供的另一种车辆的位置监控系统的结构示意图,该系统还可以包括:第二边缘计算设备06。该第二边缘计算设备06可以分别与服务器01,第一边缘计算设备02以及位于路侧的至少一个第二雷达07连接,且不与图像采集设备连接。第二雷达07可以采集位于其检测范围内的车辆的位置数据,并可以将采集到的位置数据,以及该位置数据的采集时刻上传至与其连接的第二边缘计算设备02。
其中,第二雷达07相对于第一雷达04远离图像采集设备05,且第二雷达07的检测范围与第一雷达04的检测范围存在重叠区域。由此,能够确保服务器01还可以获取车辆在第二雷达07的检测范围内的位置数据,即可以确保服务器获取的车辆的位置的完整性,从而使得监控设备03能够准确更新车辆的位置。
例如,第二边缘计算设备06可以与多个第二雷达07(图4中示出了四个第二雷达07)连接,该多个第二雷达07可以依次排布。该多个第二雷达07中任意两个相邻的第二雷达07的检测范围存在重叠区域。
在本申请实施例中,若第一边缘计算设备02与多个第一雷达04连接,且第二边缘计算设备与多个第二雷达07连接,则多个第一雷达04中的最后一个第一雷达04的检测范围,可以与多个第二雷达07中的第一个第二雷达07的检测范围存在重叠区域。由此可知,多个第一雷达04和多个第二雷达07可以依次排列,且任意相邻的两个雷达的检测范围存在重叠区域。
这种场景下,由于第二边缘计算设备不与图像采集设备连接,因此为了确保第二边缘计算设备能够获取目标车辆的目标特征数据,以便在接收到第二雷达采集的目标车辆的位置后,可以向服务器发送该位置以及目标车辆的目标特征数据,第一边缘计算设备可以将目标车辆的目标特征数据发送至与其相邻的第二边缘计算设备。由此,第一边缘计算设备在确定目标车辆的目标特征数据后,还可以执行下述步骤。
步骤207、第一边缘计算设备若确定目标车辆的第二位置位于第一雷达的检测范围与第二雷达检测范围的重叠区域,则向第二边缘计算设备发送目标车辆的第一数据集合。
在本申请实施例中,若第一边缘计算设备确定目标车辆的第二位置位于第一雷达的检测范围与第二雷达检测范围的重叠区域中,则可以确定目标车辆已经驶入第二雷达的检测范围内,且即将驶出第一雷达的检测范围内。此时,为了确保第二边缘计算设备能够获知目标车辆的特征数据,第一边缘计算设备可以向第二边缘计算设备发送目标车辆的第一数据集合。
由于第一雷达的检测范围与第二雷达检测范围存在重叠区域,因此当目标车辆位于该重叠区域时,第一雷达和第二雷达均可以采集到该目标车辆的位置数据。并且在同一时刻,第一雷达采集到的目标车辆的位置数据,与第二雷达采集到的包括目标车辆的位置数据相同。相应的,第一雷达采集到的目标车辆的位置与第二雷达采集到的目标车辆的位置相同。后文为了便于区分,将第二雷达采集到的与第一数据集合中第二位置相同的位置称为第三位置。
基于此,第二边缘计算设备在接收到第一边缘计算设备发送的第一数据集合后,可以先从接收到的第二雷达采集的车辆的位置数据中,筛选出位置采集时刻与第一数据集合中的位置数据的位置采集时刻相同的至少一个位置数据。之后,第二边缘计算设备可以将该至少一个位置数据中,包括第三位置的位置数据所属的车辆确定为目标车辆。
在本申请实施例中,对于第一边缘计算设备记录目标车辆的id与目标特征数据的场景,在确定目标车辆的第二位置位于第一雷达的检测范围与第二雷达检测范围的重叠区域后,第一边缘计算设备还可以向第二边缘计算设备发送目标车辆的id。
可选的,第一边缘计算设备在向第二边缘计算设备发送第一数据集合后,可以删除第一数据集合,以节省存储资源。
步骤208、第二边缘计算设备若再次接收到第二雷达采集的目标车辆的第四位置,则向服务器发送第二数据集合。
在获取到目标车辆的目标特征数据后,若第二边缘计算设备再次接收到第二雷达采集的目标车辆的第四位置,则第二边缘计算设备可以向服务器发送第二数据集合。其中,该第二数据集合至少包括:目标特征数据以及第四位置。该第四位置与第三位置不同。
可选的,步骤207的实现过程可以参考上述步骤203和步骤204的实现过程,本申请实施例在此不再赘述。
步骤209、服务器向监控设备发送目标车辆的第二数据集合。
步骤210、监控设备在地图中的第四位置处显示目标车辆的图标。
步骤209与步骤210的实现过程可以参考上述步骤205和步骤206的实现过程,本申请实施例在此不再赘述。
由此可见,监控设备接收到第二数据集合,可以基于该第二数据集合更新目标车辆的图标在地图中的位置。
示例的,假设监控设备接收到的图5所示的标识为123B的车辆的第二数据集合为{小型,123B,c},标识为458C的车辆的第二数据集合为{大型,458C,d}。则请继续参见图5,监控设备可以将车牌号为123B的车辆的图标30从位置a更新至位置c处,并将车牌号为458C的车辆的图标从位置b更新至位置d处。如图5所示,位置a与位置c位于同一车道,位置d和位置b位于同一车道。
在本申请实施例中,若需要对某一条道路上行驶的车辆的位置进行监控,则可以在道路一侧的监控起始的位置处(例如该道路的入口处)布设一个雷达和一个图像采集设备,之后依次布设多个雷达,以使多个雷达的检测范围能够覆盖该道路。该图像采集设备的检测范围位于第一个布设的雷达(即第一个雷达)的检测范围内,且任意两个相邻的雷达之间的间隔可以小于雷达的最大检测距离,即任意两个相邻的雷达的检测范围存在重叠区域。
例如,若每个雷达的检测范围为300m,则任意两个相邻的雷达之间可以小于300m,例如可以为250m。也即是,工作人员可以在距第一个雷达250m处布设第二个雷达,之后在距第二个雷达250m处布设第三个雷达,以此类推,直至完成雷达的布设。如此,即可使每相邻的两个雷达的检测范围存在重叠区域,且重叠区域的长度为50m。
其中,路侧布设的多个雷达中,每个雷达组可以与一个边缘计算设备连接,每个雷达组可以包括依次排列的四个雷达。也即是,路侧布设的多个雷达中,第一个雷达至第四个雷达可以与第一个边缘计算设备连接,第五个雷达至第八个雷达可以与第二个边缘计算设备连接,以此类推,直至布设在路侧的雷达均与边缘计算设备连接。
每个边缘计算设备均可以与服务器连接,且与相邻的两个雷达组连接的两个边缘计算设备可以连接。该服务器可以与监控设备连接。
上述设备布设完成后,若车辆驶入图像采集设备的检测范围内,则第一个边缘设备可以获取该车辆的位置数据和特征数据,并实现该位置数据与特征数据的绑定。然后,第一边缘计算设备每接收到该车辆的新的位置数据,即可向服务器发送一次数据集合,该数据集合包括车辆的新的位置与特征数据,以供服务器发送至监控设备。该监控设备每接收到一个数据集合,即可在高精地图中的该数据集合包括的位置处显示该车辆的图标。
之后,车辆在驶入下一个雷达组的检测范围时,即车辆在驶入前一个边缘计算设备连接的雷达的检测范围与下一个边缘设备连接的雷达的检测范围的重叠区域后,前一个边缘计算设备即可将接收到的车辆的特征数据发送至下一个边缘计算设备,以便下一个边缘计算设备能够准确跟踪该车辆,并向服务器发送数据集合,以监控设备更新该车辆的车标在高精地图中的位置。
可选的,道路的一侧可以布设有多个图像采集设备,该多个图像采集设备可以依次排列,且任意相邻的两个图像采集设备之间可以间隔预设距离。该预设距离可以为10000m。每个图像采集设备的工作过程可以参考前述图像采集设备的工作过程,如此可以使得与图像采集设备连接的边缘计算设备能够对接收到的车辆的特征数据进行矫正,从而确保车辆的位置数据与特征数据绑定的准确性,继而确保对车辆的准确跟踪。
上述描述是以对一个车辆的位置进行监控为例进行的示例性说明,可以理解的是,通常道路上行驶有多个车辆,且本申请提供的方法可以对该多个车辆中的每个车辆的位置进行监控。即监控设备可以在地图中实时显示行驶在该道路上的所有车辆所处的位置,实现对每个车辆的实时跟踪。
如此,可以便于交通管理人员能够直观的获知车辆的行驶状况,道路的状况,以及在途车的数量等,以实现对道路的有效监控。其中,车辆的行驶状况可以包括:车辆的行驶速度,以及车辆是否具有违章行为等。道路的状况可以包括:道路的拥堵程度(拥堵程度可以反映道路上的车流量的大小),道路上是否出现异物,以及道路上是否发生交通事故等。
在本申请实施例中,可以在一个市县的高速公路的至少一侧布设上述设备,或者可以在一个省份的高速公路的至少一侧布设上述设备,又或者可以在一个国家的高速公路的至少一侧布设上述设备。相应的,监控设备即可显示布设有上述设备的范围内的高速公路的情况。
例如,一个省份的高速公路的至少一侧布设上述设备,则监控设备可以显示该省份的高速公路的情况。宏观下,交通管理人员可以获知全省高速公路的状况。微观下,交通管理人员可以查看某一路段的状况,此时监控设备能够显示车辆所在的车道。
相关技术中,对车辆进行监控需要确保车辆中安装有定位组件,灵活性较低。且由此可以确定,相关技术中的方法仅能对安装有定位组件车辆进行监控,无法对行驶在道路上的所有车辆的监控,监控的全面性较低。
而本申请实施例提供的方法,对于行驶在道路上的每个车辆,第一边缘计算设备均可以通过位于路侧的雷达获取该车辆的高精度的位置,并通过检测范围位于雷达的检测范围内的图像采集设备获取与该车辆的位置匹配的特征数据。之后,第一边缘计算设备将该车辆的位置与车辆的特征数据上传至服务器,以供监控设备在高精度的地图中显示车辆的位置,实现对车辆的准确跟踪。
由此可见,本申请实施例提供的方法能够在不依赖于车辆自身安装的定位组件的前提下,实现对车辆位置的精确监控,提高了对车辆进行监控的灵活性。且本申请实施例提供的方法,不仅能够监控行驶在道路上的安装有的定位组件的车辆的位置,还可以监控未安装定位组件的车辆的位置,从而提高了对道路上行驶的车辆的监控全面性,继而确保了监控设备显示的道路的状况的真实性。
并且,通过雷达采集车辆的位置,由于雷达受降低恶劣天气(例如雨、雪或雾)的影响较小,因此即使在恶劣天气也能够确保采集的位置的准确性。并且,由于雷达的采集精度较定位组件的采集精度高,因此可以确保采集的位置的准确性,继而可以确保监控设备显示的准确性。
此外,监控设备能够在高精地图中显示车辆所处的位置,高精地图能够显示道路中划分的车道和路侧环境,如此可以确保显示的直观性和的形象性。即本申请实施例提供的方法能够仿真出车辆在真实道路上行驶的场景,让交通管理人员能够以上帝的视角,直观的获知车辆在道路上的运行情况。
需要说明的是,本申请实施例提供的车辆的位置监控方法的步骤的先后顺序可以进行适当调整,步骤也可以根据情况进行相应增减。例如,步骤207至步骤210也可以根据情况删除。任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化的方法,都应涵盖在本申请的保护范围之内,因此不再赘述。
综上所述,本申请实施例提供了一种车辆的位置监控方法,第一边缘计算设备能够获取位于路侧的第一雷达采集到的车辆的位置,并能够向服务器上报车辆的位置。由此可见,本申请实施例提供的方法无需依赖车辆的定位组件,即可实现对车辆的位置的监控,从而有效提高了车辆的位置监控的灵活性。并且,由于雷达的位置采集精度较定位组件的位置采集精度高,因此可以确保车辆的位置监控的准确性。
此外,第一边缘计算设备在确定车辆位于图像采集设备的检测范围内时,还可以获取图像采集设备采集的用于标识该车辆的特征数据,并在向服务器上传该车辆的位置时同步上传车辆的特征数据。由此,可以使得监控设备在显示车辆的位置时,还能够基于该车辆的特征数据显示车辆的图标,实现了对车辆的相关信息的精准显示,有效丰富了监控设备监控车辆位置时所显示的内容。
图7是本申请实施例提供的一种边缘计算设备的结构示意图。该边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,图像采集设备的检测范围位于第一雷达的检测范围内。该边缘计算设备02包括:处理器021。该处理器021用于:
接收第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置;
若基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中的目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则获取图像采集设备采集到的目标车辆的目标特征数据;
接收第一雷达采集的目标车辆的第二位置;
向服务器发送目标车辆的第一数据集合,第一数据集合至少包括:目标特征数据和第二位置,第一数据集合用于供服务器发送至监控设备,以供监控设备在地图中的第二位置处显示目标车辆的图标,目标车辆的图标基于目标特征数据确定。
可选的,该处理器021可以用于:
若基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中存在一个目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则将图像采集设备发送的特征数据中,数据采集时刻距当前时刻最近的特征数据确定为目标车辆的目标特征数据;
若基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中存在多个目标车辆位于图像采集设备的检测范围内,则基于每个目标车辆的第一位置,从图像采集设备发送的特征数据中数据采集时刻距当前时刻最近的多个特征数据中,确定每个目标车辆的目标特征数据;其中,每个目标车辆的第一位置位于目标车辆的目标特征数据中的车道标识所指示的车道内。
可选的,前述的边缘计算设备可以称为第一边缘计算设备,该第一边缘计算设备还与第二边缘计算设备连接,第二边缘计算设备与位于路侧的第二雷达连接,第二雷达相对于第一雷达远离图像采集设备,且第二雷达的检测范围与第一雷达的检测范围存在重叠区域,第二边缘计算设备不与图像采集设备连接。该处理器021还可以用于:
若第二位置位于重叠区域,则向第二边缘计算设备发送目标车辆的第一数据集合;
其中,第一数据集合用于供第二边缘计算设备若接收到第二雷达采集的与第二位置相同的第三位置,则将位于第三位置的车辆确定为目标车辆,以及若再次接收到第二雷达采集的目标车辆的第四位置,则向服务器发送第二数据集合,第二数据集合包括:目标特征数据以及第四位置,第四位置与第三位置不同。
可选的,该处理器021可以用于:
接收第一雷达采集的目标车辆的多个第二位置;
第一数据集合包括:目标特征数据,以及多个第二位置中位置采集时刻最晚的第二位置。
综上所述,本申请实施例提供了一种边缘计算设备,该第一边缘计算设备能够获取位于路侧的第一雷达采集到的车辆的位置,并能够向服务器上报车辆的位置。由此可见,本申请实施例提供的方法无需依赖车辆的定位组件,即可实现对车辆的位置的监控,从而有效提高了车辆的位置监控的灵活性。并且,由于雷达的位置采集精度较定位组件的位置采集精度高,因此可以确保车辆的位置监控的准确性。
此外,第一边缘计算设备在确定车辆位于图像采集设备的检测范围内时,还可以获取图像采集设备采集的用于标识该车辆的特征数据,并在向服务器上传该车辆的位置时同步上传车辆的特征数据。由此,可以使得监控设备在显示车辆的位置时,还能够基于该车辆的特征数据显示车辆的图标,实现了对车辆的相关信息的精准显示,有效丰富了监控设备监控车辆位置时所显示的内容。
图8是本申请实施例提供的种监控设备的结构示意图。该监控设备03包括处理器031。该处理器031用于:
接收服务器发送的目标车辆的第一数据集合,第一数据集合包括:目标车辆的目标特征数据和目标车辆的第二位置;
基于目标特征数据,确定目标车辆的图标;
在地图中的第二位置处显示图标;
其中,第一数据集合是第一边缘计算设备发送至服务器的,第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,图像采集设备的检测范围位于第一雷达的检测范围内;
目标特征数据是图像采集设备采集到的,且是第一边缘计算设备在接收到第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置后,基于至少一个车辆的第一位置,确定至少一个车辆中的目标车辆位于图像采集设备的检测范围内时获取的;
第二位置是第一边缘计算设备在确定目标特征数据后,第一雷达上报的目标车辆的位置。
可选的,该处理器031还用于:
向服务器发送轨迹查询请求,轨迹查询请求包括:目标车辆的目标车牌号,以及目标时段;
接收服务器发送的目标车辆的多个目标位置,多个目标位置是服务器响应于轨迹查询请求,从存储的目标车辆的多个目标数据集合中确定的,每个目标数据集合包括目标车牌号,且每个目标数据集合包括的位置的位置采集时刻位于目标时段内;
基于多个目标位置,在地图中显示目标车辆在目标时段内的移动轨迹。
综上所述,本申请实施例提供了一种监控设备,该监控设备可以接收服务器发送的车辆的数据集合,该数据集合包括车辆的位置和特征数据,并可以基于该数据集合在该车辆的位置出显示车辆的图标,该图标基于该特征数据得到。该车辆的位置是位于路侧的第一雷达采集到的车辆的位置,由此可见本申请实施例提供的方法无需依赖车辆的定位组件,即可实现对车辆的位置的监控,从而有效提高了车辆的位置监控的灵活性。并且,由于雷达的位置采集精度较定位组件的位置采集精度高,因此可以确保车辆的位置监控的准确性。
此外,由于监控设备在显示车辆的位置时,还能够基于该车辆的特征数据显示车辆的图标,因此实现了对车辆的相关信息的精准显示,有效丰富了监控设备监控车辆位置时所显示的内容。
本申请实施例提供的监控设备03还可以包括:显示单元130、射频(radiofrequency,RF)电路150、音频电路160、无线保真(wireless fidelity,Wi-Fi)模块170、蓝牙模块180、电源190和摄像头121等部件。
其中,摄像头121可用于捕获静态图片或视频。物体通过镜头生成光学图片投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号,之后将电信号传递给处理器031转换成数字图片信号。
处理器031是监控设备03的控制中心,利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分,通过运行或执行存储在存储器140内的软件程序,以及调用存储在存储器140内的数据,执行监控设备03的各种功能和处理数据。在一些实施例中,处理器031可包括一个或多个处理单元;处理器031还可以集成应用处理器和基带处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述基带处理器也可以不集成到处理器031中。本申请中处理器031可以运行操作系统和应用程序,可以控制用户界面显示,并可以实现本申请实施例提供的应用于监控设备的车辆的位置监控方法。另外,处理器031与输入单元和显示单元130耦接。
显示单元130可用于接收输入的数字或字符信息,产生与监控设备03的用户设置以及功能控制有关的信号输入,可选的,显示单元130还可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及监控设备03的各种菜单的图形用户界面(graphical userinterface,GUI)。显示单元130可以包括设置在监控设备03正面的显示屏131。其中,显示屏131可以采用液晶显示器、发光二极管等形式来配置。显示单元130可以用于显示本申请中所述的各种图形用户界面。
显示单元130包括:显示屏131和设置在监控设备03正面的触摸屏132。该显示屏131可以用于显示预览图片。触摸屏132可收集用户在其上或附近的触摸操作,例如点击按钮,拖动滚动框等。其中,触摸屏132可以覆盖在显示屏131之上,也可以将触摸屏132与显示屏131集成而实现监控设备03的输入和输出功能,集成后可以简称触摸显示屏。
存储器140可用于存储软件程序及数据。处理器031通过运行存储在存储器140的软件程序或数据,从而执行监控设备03的各种功能以及数据处理。存储器140可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。存储器140存储有使得监控设备03能运行的操作系统。本申请中存储器140可以存储操作系统及各种应用程序,还可以存储执行本申请实施例提供的应用于监控设备的车辆的位置监控方法的代码。
RF电路150可用于在收发信息或通话过程中信号的接收和发送,可以接收基站的下行数据后交给处理器031处理;可以将上行数据发送给基站。通常,RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等器件。
音频电路160、扬声器161、麦克风162可提供用户与监控设备03之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号,传输到扬声器161,由扬声器161转换为声音信号输出。监控设备03还可配置音量按钮,用于调节声音信号的音量。另一方面,麦克风162将收集的声音信号转换为电信号,由音频电路160接收后转换为音频数据,再将音频数据输出至RF电路150以发送给比如另一终端,或者将音频数据输出至存储器140以便进一步处理。本申请中麦克风162可以获取用户的语音。
Wi-Fi属于短距离无线传输技术,监控设备03可以通过Wi-Fi模块170帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流媒体等,它为用户提供了无线的宽带互联网访问。
蓝牙模块180,用于通过蓝牙协议来与其他具有蓝牙模块的蓝牙设备进行信息交互。例如,监控设备03可以通过蓝牙模块180与同样具备蓝牙模块的可穿戴电子设备(例如智能手表)建立蓝牙连接,从而进行数据交互。
监控设备03还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)。电源可以通过电源管理系统与处理器031逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电以及功耗等功能。监控设备03还可配置有电源按钮,用于终端的开机和关机,以及锁屏等功能。
监控设备03可以包括至少一种传感器1110,比如运动传感器11101、距离传感器11102和温度传感器11103。监控设备03还可配置有陀螺仪、气压计、湿度计、温度计和红外线传感器等其他传感器。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的监控设备和各器件的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图9是本申请实施例提供的监控设备的软件结构框图。分层架构将软件分成若干个层,每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中,将android系统分为四层,从上至下分别为应用程序层,应用程序框架层,安卓运行环境(android runtime,ART)和系统库,以及内核层。
应用程序层可以包括一系列应用程序包。如图9所示,应用程序包可以包括相机,图库,日历,通话,地图,导航,WLAN,蓝牙,音乐,视频,短信息等应用程序。应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(application programming interface,API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
如图9所示,应用程序框架层可以包括窗口管理器,内容提供器,视图系统,电话管理器,资源管理器,通知管理器等。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小,判断是否有状态栏,锁定屏幕,截取屏幕等。
内容提供器用来存放和获取数据,并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频,图片,音频,拨打和接听的电话,浏览历史和书签,电话簿等。
视图系统包括可视控件,例如显示文字的控件,显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如,包括短信通知图标的显示界面,可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
电话管理器用于提供监控设备03的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通,挂断等)。
资源管理器为应用程序提供各种资源,比如本地化字符串,图标,图片,布局文件,视频文件等等。
通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息,可以用于传达告知类型的消息,可以短暂停留后自动消失,无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成,消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知,例如后台运行的应用程序的通知,还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息,发出提示音,通信终端振动,指示灯闪烁等。
android runtime包括核心库和虚拟机。android runtime负责安卓系统的调度和管理。
核心库包含两部分:一部分是java语言需要调用的功能函数,另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理,堆栈管理,线程管理,安全和异常的管理,以及垃圾回收等功能。
系统库可以包括多个功能模块。例如:表面管理器(surface manager),媒体库(media libraries),三维图形处理库(例如:openGL ES),2D图形引擎(例如:SGL)等。
表面管理器用于对显示子系统进行管理,并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
媒体库支持多种常用的音频,视频格式回放和录制,以及静态图片文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式,例如:MPEG4,H.264,MP3,AAC,AMR,JPG,PNG等。
三维图形处理库用于实现三维图形绘图,图片渲染,合成,和图层处理等。
2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。
内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动,摄像头驱动,音频驱动,传感器驱动。
本申请实施例提供了一种边缘计算设备,如图7所示,该边缘计算设备02可以包括存储器022,处理器021及存储在该存储器022上并可在该处理器021上运行的计算机程序,该处理器021执行该计算机程序时实现如上述实施例提供的应用于第一边缘计算设备的车辆的位置监控方法,例如图3或图4所示的方法中第一边缘计算设备所执行的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,该计算机程序由处理器加载并执行以上述实施例提供的应用于第一边缘计算设备的车辆的位置监控方法,例如图3或图4所示的方法中第一边缘计算设备所执行的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机程序,该计算机程序由处理器加载并执行以上述实施例提供的应用于监控设备的车辆的位置监控方法,例如图3或图4所示的方法中监控设备所执行的步骤。
本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当计算机程序产品在计算机上运行时,使得计算机执行上述方法实施例提供的应用于第一边缘计算设备的车辆的位置监控方法,例如图3或图4所示的方法中第一边缘计算设备所执行的步骤。
本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当计算机程序产品在计算机上运行时,使得计算机执行上述方法实施例提供的应用于监控设备的车辆的位置监控方法,例如图3或图4所示的方法中监控设备所执行的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
应当理解的是,在本文中提及的“和/或”,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。并且,本申请中术语“至少一个”的含义是指一个或多个,本申请中术语“多个”的含义是指两个或两个以上。
本申请中术语“第一”“第二”等字样用于对作用和功能基本相同的相同项或相似项进行区分,应理解,“第一”、“第二”、“第n”之间不具有逻辑或时序上的依赖关系,也不对数量和执行顺序进行限定。例如,在不脱离各种所述示例的范围的情况下,第一雷达可以被称为第二雷达,并且类似地,第二雷达可以被称为第一雷达。
以上所述仅为本申请的示例性实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆的位置监控方法,其特征在于,应用于第一边缘计算设备,所述第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;所述方法包括:
接收所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则获取所述图像采集设备采集到的所述目标车辆的目标特征数据;
接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的第二位置;
向服务器发送所述目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合至少包括:所述目标特征数据和所述第二位置,所述第一数据集合用于供所述服务器发送至监控设备,以供所述监控设备在地图中的所述第二位置处显示所述目标车辆的图标,所述目标车辆的图标基于所述目标特征数据确定。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则获取所述图像采集设备采集到的所述目标车辆的目标特征数据,包括:
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中存在一个目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则将所述图像采集设备发送的特征数据中,数据采集时刻距当前时刻最近的特征数据确定为所述目标车辆的目标特征数据;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中存在多个目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则基于每个所述目标车辆的第一位置,从所述图像采集设备发送的特征数据中数据采集时刻距当前时刻最近的多个特征数据中,确定每个所述目标车辆的目标特征数据;其中,每个所述目标车辆的第一位置位于所述目标车辆的目标特征数据中的车道标识所指示的车道内。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一边缘计算设备还与第二边缘计算设备连接,所述第二边缘计算设备与位于路侧的第二雷达连接,所述第二雷达相对于所述第一雷达远离所述图像采集设备,且所述第二雷达的检测范围与所述第一雷达的检测范围存在重叠区域,所述第二边缘计算设备不与图像采集设备连接;在所述接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的第二位置之后,所述方法还包括:
若所述第二位置位于所述重叠区域,则向所述第二边缘计算设备发送所述目标车辆的第一数据集合;
其中,所述第一数据集合用于供所述第二边缘计算设备若接收到所述第二雷达采集的与所述第二位置相同的第三位置,则将位于所述第三位置的车辆确定为所述目标车辆,以及若再次接收到所述第二雷达采集的所述目标车辆的第四位置,则向所述服务器发送第二数据集合,所述第二数据集合包括:所述目标特征数据以及所述第四位置,所述第四位置与所述第三位置不同。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的第二位置,包括:
接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的多个第二位置;
所述第一数据集合包括:所述目标特征数据,以及所述多个第二位置中位置采集时刻最晚的第二位置。
5.一种车辆的位置监控方法,其特征在于,应用于监控设备;所述方法包括:
接收服务器发送的目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合包括:所述目标车辆的目标特征数据和所述目标车辆的第二位置;
基于所述目标特征数据,确定所述目标车辆的图标;
在地图中的所述第二位置处显示所述图标;
其中,所述第一数据集合是第一边缘计算设备发送至所述服务器的,所述第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;
所述目标特征数据是所述图像采集设备采集到的,且是所述第一边缘计算设备在接收到所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置后,基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内时获取的;
所述第二位置是所述第一边缘计算设备在确定所述目标特征数据后,所述第一雷达上报的所述目标车辆的位置。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
向所述服务器发送轨迹查询请求,所述轨迹查询请求包括:所述目标车辆的目标车牌号,以及目标时段;
接收所述服务器发送的所述目标车辆的多个目标位置,所述多个目标位置是所述服务器响应于所述轨迹查询请求,从存储的所述目标车辆的多个目标数据集合中确定的,每个所述目标数据集合包括所述目标车牌号,且每个所述目标数据集合包括的位置的位置采集时刻位于所述目标时段内;
基于所述多个目标位置,在地图中显示所述目标车辆在所述目标时段内的移动轨迹。
7.一种边缘计算设备,其特征在于,所述边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;所述边缘计算设备包括:处理器,所述处理器用于:
接收所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则获取所述图像采集设备采集到的所述目标车辆的目标特征数据;
接收所述第一雷达采集的所述目标车辆的第二位置;
向服务器发送所述目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合至少包括:所述目标特征数据和所述第二位置,所述第一数据集合用于供所述服务器发送至监控设备,以供所述监控设备在地图中的所述第二位置处显示所述目标车辆的图标,所述目标车辆的图标基于所述目标特征数据确定。
8.根据权利要求7所述的边缘计算设备,其特征在于,所述处理器用于:
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中存在一个目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则将所述图像采集设备发送的特征数据中,数据采集时刻距当前时刻最近的特征数据确定为所述目标车辆的目标特征数据;
若基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中存在多个目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内,则基于每个所述目标车辆的第一位置,从所述图像采集设备发送的特征数据中数据采集时刻距当前时刻最近的多个特征数据中,确定每个所述目标车辆的目标特征数据;其中,每个所述目标车辆的第一位置位于所述目标车辆的目标特征数据中的车道标识所指示的车道内。
9.一种监控设备,其特征在于,所述监控设备包括:处理器;所述处理器用于:
接收服务器发送的目标车辆的第一数据集合,所述第一数据集合包括:所述目标车辆的目标特征数据和所述目标车辆的第二位置;
基于所述目标特征数据,确定所述目标车辆的图标;
在地图中的所述第二位置处显示所述图标;
其中,所述第一数据集合是第一边缘计算设备发送至所述服务器的,所述第一边缘计算设备分别与位于路侧的图像采集设备和第一雷达连接,所述图像采集设备的检测范围位于所述第一雷达的检测范围内;
所述目标特征数据是所述图像采集设备采集到的,且是所述第一边缘计算设备在接收到所述第一雷达采集的至少一个车辆的第一位置后,基于所述至少一个车辆的第一位置,确定所述至少一个车辆中的目标车辆位于所述图像采集设备的检测范围内时获取的;
所述第二位置是所述第一边缘计算设备在确定所述目标特征数据后,所述第一雷达上报的所述目标车辆的位置。
10.一种车辆的位置监控系统,其特征在于,所述系统包括:服务器、边缘计算设备和监控设备;
所述服务器分别与所述边缘计算设备以及所述监控设备连接;
其中,所述边缘计算设备为如权利要求7所述的边缘计算设备;
所述监控设备为如权利要求9所述的监控设备。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111547460.2A CN114241415B (zh) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | 车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111547460.2A CN114241415B (zh) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | 车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114241415A true CN114241415A (zh) | 2022-03-25 |
CN114241415B CN114241415B (zh) | 2024-06-14 |
Family
ID=80757518
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111547460.2A Active CN114241415B (zh) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | 车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114241415B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114743382A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-07-12 | 浙江大云物联科技有限公司 | 基于智慧灯杆系统的车辆违章行为识别方法和装置 |
CN114755676A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-07-15 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种雷达视觉协同的目标跟踪方法及系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140112171A (ko) * | 2013-03-13 | 2014-09-23 | 휴앤에스(주) | 위치기반 실시간 차량정보 표시시스템 |
US20160171893A1 (en) * | 2014-12-16 | 2016-06-16 | Here Global B.V. | Learning Lanes From Radar Data |
KR101878427B1 (ko) * | 2017-01-06 | 2018-07-16 | 주식회사 바이다 | 교통 레이더 장치, 교통 관리 서버, 교통 관리 시스템 및 레이더 기반 물체 이동 자취 트래킹 방법 |
CN109741605A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-10 | 深圳市天彦通信股份有限公司 | 车辆监控方法及相关装置 |
WO2021098211A1 (zh) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | 华为技术有限公司 | 一种路况信息的监测方法及装置 |
US20210180987A1 (en) * | 2018-08-31 | 2021-06-17 | Denso Corporation | Vehicle-side device, method and non-transitory computer-readable storage medium for autonomously driving vehicle |
WO2021135879A1 (zh) * | 2020-09-07 | 2021-07-08 | 平安科技(深圳)有限公司 | 监控车辆数据方法、装置、计算机设备及存储介质 |
KR20210091074A (ko) * | 2020-10-26 | 2021-07-21 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | 교통 모니터링 방법, 장치, 기기 및 저장매체 |
CN113554871A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-26 | 联想(北京)有限公司 | 一种车联网数据的处理方法及电子设备 |
-
2021
- 2021-12-16 CN CN202111547460.2A patent/CN114241415B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140112171A (ko) * | 2013-03-13 | 2014-09-23 | 휴앤에스(주) | 위치기반 실시간 차량정보 표시시스템 |
US20160171893A1 (en) * | 2014-12-16 | 2016-06-16 | Here Global B.V. | Learning Lanes From Radar Data |
KR101878427B1 (ko) * | 2017-01-06 | 2018-07-16 | 주식회사 바이다 | 교통 레이더 장치, 교통 관리 서버, 교통 관리 시스템 및 레이더 기반 물체 이동 자취 트래킹 방법 |
US20210180987A1 (en) * | 2018-08-31 | 2021-06-17 | Denso Corporation | Vehicle-side device, method and non-transitory computer-readable storage medium for autonomously driving vehicle |
CN109741605A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-10 | 深圳市天彦通信股份有限公司 | 车辆监控方法及相关装置 |
WO2021098211A1 (zh) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | 华为技术有限公司 | 一种路况信息的监测方法及装置 |
WO2021135879A1 (zh) * | 2020-09-07 | 2021-07-08 | 平安科技(深圳)有限公司 | 监控车辆数据方法、装置、计算机设备及存储介质 |
KR20210091074A (ko) * | 2020-10-26 | 2021-07-21 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | 교통 모니터링 방법, 장치, 기기 및 저장매체 |
US20210335127A1 (en) * | 2020-10-26 | 2021-10-28 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Traffic monitoring method, apparatus, device and storage medium |
CN113554871A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-26 | 联想(北京)有限公司 | 一种车联网数据的处理方法及电子设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
屈立成: "雷达引导的视频联动监控模型及算法", 《计算机应用》, 10 December 2018 (2018-12-10), pages 3625 - 3630 * |
悠闲自在: "利用雷达和单目视觉,如何设计一种车辆检测系统?", 《HTTP://NEWS.EEWORLD.COM.CN/QRS/IC506009.HTML》, 12 August 2020 (2020-08-12), pages 1 - 7 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114743382A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-07-12 | 浙江大云物联科技有限公司 | 基于智慧灯杆系统的车辆违章行为识别方法和装置 |
CN114743382B (zh) * | 2022-06-13 | 2022-10-28 | 浙江大云物联科技有限公司 | 基于智慧灯杆系统的车辆违章行为识别方法和装置 |
CN114755676A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-07-15 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种雷达视觉协同的目标跟踪方法及系统 |
CN114755676B (zh) * | 2022-06-16 | 2022-10-04 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种雷达视觉协同的目标跟踪方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114241415B (zh) | 2024-06-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10831792B2 (en) | Sensor information using method and electronic device using the same | |
CN110365721A (zh) | 一种基于用户场景感知触发服务的方法、终端设备及系统 | |
CN111125442B (zh) | 数据标注方法及装置 | |
CN114241415B (zh) | 车辆的位置监控方法、边缘计算设备、监控设备及系统 | |
CN114374813B (zh) | 多媒体资源管理方法、记录仪及服务器 | |
WO2022142713A1 (zh) | 监测车辆行驶信息的方法及装置 | |
CN114519935B (zh) | 道路识别方法以及装置 | |
CN112269939B (zh) | 自动驾驶的场景搜索方法、装置、终端、服务器及介质 | |
WO2012146273A1 (en) | Method and system for video marker insertion | |
CN116709180B (zh) | 地理围栏的生成方法及服务器 | |
CN112199997A (zh) | 一种终端及工具处理方法 | |
CN116033069B (zh) | 通知消息的显示方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN113179432B (zh) | 视频的采集位置的显示方法及显示设备 | |
CN113361386B (zh) | 虚拟场景的处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116709501A (zh) | 业务场景识别方法、电子设备及存储介质 | |
CN112037545B (zh) | 信息管理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN116206479A (zh) | 地图信息的显示方法、电子设备和介质 | |
TWM452566U (zh) | 路況分享裝置與路況分享伺服器 | |
CN110399688B (zh) | 自动驾驶的环境工况确定方法、装置及存储介质 | |
US10750314B2 (en) | Recommendation method implemented in electronic device | |
US10895960B2 (en) | Recommendation method implemented in electronic device | |
CN112929858B (zh) | 一种门禁卡的模拟方法和终端 | |
CN117128985B (zh) | 点云地图更新的方法及设备 | |
CN115220851B (zh) | 操作指引的方法、电子设备及可读存储介质 | |
CN112783993B (zh) | 基于数字地图的多个授权空间的内容同步方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |