CN114333328A - 基于浮动车定位数据的卡口标定方法、装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于浮动车定位数据的卡口标定方法、计算机装置和存储介质，基于浮动车定位数据的卡口标定方法包括根据目标卡口的检测数据，确定目标卡口检测到的至少一辆浮动车，对各浮动车的定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值，根据定位数据统计值对目标卡口进行标定等步骤。本发明借助浮动车的定位数据来确定目标卡口的位置和拍摄的车流方向，从而对目标卡口进行标定，通过对各定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值，根据定位数据统计值对目标卡口进行标定，能够免去人工实地记录的庞大工作量，广泛适用于各类卡口设备、各类道路场景卡口的标定，本发明技术成本低，标定结果具有较高的精度。本发明广泛应用于交通控制技术领域。

Description

基于浮动车定位数据的卡口标定方法、装置和存储介质

技术领域

本发明涉及交通控制技术领域，尤其是一种基于浮动车定位数据的卡口标定方法、计算机装置和存储介质。

背景技术

监控卡口可以安装在高速收费站、交通检查组、治安检查站、过境公路等道路上的特定地点，对所有通过卡口的机动车辆、车内人员进行拍摄，进行道路交通现场监测。卡口的拍摄范围和拍摄质量与其安装位置以及拍摄角度有关，在调用卡口的拍摄内容的时候，一般需要了解卡口的安装位置以及拍摄角度，以进行进一步的推理分析。而对卡口的标定过程，包括确定卡口的安装位置以及拍摄角度。

目前对卡口的标定技术主要是依赖人工测定，例如在卡口安装好之后，由维护单位负责对卡口进行标定。由于目前卡口的安装密度高，一个区域中安装的卡口数量很多，人工测定的过程耗时耗力多且容易出错。而且，由于卡口安装工艺不达标或者车辆行驶带来的振动等因素造成的影响，经过标定的卡口的拍摄角度可能会发生变化，这可能使得之前标定的数据变得不可用，因此标定过程可能是需要经常进行的过程，进一步增加了人工测定的过程耗费的时间精力以及出错可能性。

发明内容

针对目前人工标定卡口容易出错等至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种基于浮动车定位数据的卡口标定方法、计算机装置和存储介质。

一方面，本发明实施例包括一种基于浮动车定位数据的卡口标定方法，包括：

获取目标卡口的检测数据；

根据所述检测数据，确定所述目标卡口检测到的至少一辆浮动车；

获取各所述浮动车的定位数据；所述定位数据的采集时间与所述检测数据的采集时间在同一范围内；

对各所述定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值；

根据所述定位数据统计值对所述目标卡口进行标定。

进一步地，所述根据所述检测数据，确定所述目标卡口检测到的至少一辆浮动车，包括：

对所述检测数据进行解析，获得至少一组车牌信息；

根据各所述车牌信息分别确定相应的所述浮动车。

进一步地，所述获取各所述浮动车的定位数据，包括：

确定所述检测数据的采集时间；

从所述浮动车获取在所述检测数据的采集时间之前最后采集到的定位数据，以及在所述检测数据的采集时间之后最先采集到的定位数据。

进一步地，所述定位数据包括车辆经度、车辆纬度、行车北偏角和行车速度；所述对各所述定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值，包括：

对各所述车辆经度进行统计处理，获得经度统计值；

对各所述车辆纬度进行统计处理，获得纬度统计值；

对各所述行车北偏角进行统计处理，获得北偏角统计值；

对各所述行车速度进行统计处理，获得速度统计值；

所述统计处理为求中位数处理、求平均数处理或者求众数处理。

进一步地，所述根据所述定位数据统计值对所述目标卡口进行标定，包括：

将所述目标卡口的位置标定为所述经度统计值和所述纬度统计值；

将所述目标卡口拍摄的车流方向标定为所述北偏角统计值。

进一步地，所述基于浮动车定位数据的卡口标定方法还包括：

以所述目标卡口为中心，查找出位于第一范围内的多个路段；

获取各所述路段的走向北偏角和最高限速；

根据所述北偏角统计值、所述速度统计值、所述路段的所述走向北偏角和所述最高限速，计算该所述路段对应的差别程度值；

在各所述路段中筛选出目标路段；所述目标路段为对应所述差别程度值最小的路段；

以所述目标路段对所述目标卡口进行位置表示。

进一步地，所述根据所述北偏角统计值、所述速度统计值、所述路段的所述走向北偏角和所述最高限速，计算该所述路段对应的差别程度值，包括：

通过公式

进行计算；其中，d_i表示编号为i的所述路段对应的差别程度值，

表示编号为i的所述路段的走向北偏角，ang_c表示所述北偏角统计值，

表示编号为i的所述路段的最高限速，v_c表示所述速度统计值。

进一步地，所述以所述目标路段对所述目标卡口进行位置表示，包括：

确定从所述目标卡口所在位置引出直线到所述目标路段形成的垂足；

获取所述垂足的坐标；

获取所述目标路段的走向北偏角和线性参考值；所述线性参考值为所述目标路段一端到所述垂足的路程；

以所述目标路段的走向北偏角和所述线性参考值表示所述目标卡口的拍摄位置。

另一方面，本发明实施例还包括一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法。

另一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法。

本发明的有益效果是：实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，利用了“目标卡口从浮动车采集到检测数据时，目标卡口拍摄的位置和车流方向与浮动车相同”等原理，借助浮动车的定位数据来确定目标卡口拍摄位置和拍摄的车流方向，从而对目标卡口进行标定，通过对各定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值，根据定位数据统计值对目标卡口进行标定，具有较大的优势，包括：1、适用于城市级规模的卡口批量自动标定，完全免去了人工实地记录卡口位置信息的庞大工作量，简便高效；2、本发明广泛适用于各类卡口设备，包括电警卡口、治安卡口、视频监控(视频结构化)复用卡口等带有车牌识别功能的路面卡口设备；3、本发明广泛适用于各类道路场景的卡口位置标定，包括立交、交织区、交叉路口等复杂场景；4、本发明技术成本低，不需增设任何检测设备，对周边的卡口布设密度没有要求，充分发挥了浮动车GPS数据的优势；5、本发明的卡口拍摄位置标定结果具有较高的精度。

附图说明

图1为实施例中基于浮动车定位数据的卡口标定方法的流程图；

图2为实施例中以目标路段对目标卡口进行位置表示这一步骤的原理图；

图3为实施例中基于浮动车定位数据的卡口标定方法的效果图。

具体实施方式

本实施例中，参照图1，基于浮动车定位数据的卡口标定方法包括以下步骤：

S1.获取目标卡口的检测数据；

S2.根据检测数据，确定目标卡口检测到的至少一辆浮动车；

S3.获取各浮动车的定位数据；定位数据的采集时间与检测数据的采集时间在同一范围内；

S4.对各定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值；

S5.根据定位数据统计值对目标卡口进行标定。

本实施例中，可由后台服务器执行步骤S1-S5。

步骤S1中，目标卡口是指需要标定的那一个卡口，当一个卡口需要用本实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法进行标定时，就成为目标卡口。目标卡口在被安装好之后，在固定位置以固定方向对着道路或者路口等位置进行拍摄，得到含有车辆以及车辆上安装的车牌等图像。如果目标卡口本身具有图像处理能力，可以由目标卡口对拍摄到的图像进行解析，提取得到检测数据之后，将检测数据上传至后台服务器进行存储；目标卡口可以将拍摄到的图像上传至后台服务器，由后台服务器对图像进行解析，提取得到检测数据进行存储。

本实施例中，检测数据是由目标卡口拍摄到的车牌图像(或者对车牌图像进行识别后提取到的车牌字符串)以及车牌图像的采集时间(目标卡口对车牌进行拍摄时的时间)的数据。后台服务器通过对检测数据进行解析，可以获得一组或多组车牌信息，车牌信息可以是如表1所示的表示车牌号码的文本或者字符串。

表1

车牌号码	卡口检测时间
		粤A***T4	2021/10/15 13:58:39
粤A***C4	2021/10/15 12:13:05
		粤A***G1	2021/10/15 02:36:52

本实施例中，后台服务器可以对从检测数据中识别出的全部车牌信息进行筛选，只保留浮动车对应的车牌信息，不保留其他类型车辆对应的车牌信息。其中，浮动车包括安装了车载定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车和出租车。步骤S2中，可以通过从检测数据中解析出的车牌信息，从数据库中查询相应的浮动车信息。例如，根据车牌信息可以查询相应浮动车的车辆登记信息、车载通信装置地址等信息。

步骤S3中，后台服务器根据步骤S2中查询到的浮动车的车载通信装置地址，与浮动车所安装的车载通信装置建立通信，浮动车所安装的车载通信装置从车载定位系统读取到定位数据后，通过车载通信装置向后台服务器上传定位数据。

执行步骤S1所获得的检测数据以及执行步骤S3所获得的定位数据可能是在不同时候采集的，因此根据采集时间对步骤S3所获得的定位数据进行筛选，只有采集时间与检测数据的采集时间在同一范围内(例如在检测数据的采集时间之前1min内或者之后1min内)的定位数据才被保留下来，采集时间为其他时刻的定位数据将被删除。

具体地，后台服务器在执行步骤S3，也就是获取各浮动车的定位数据这一步骤时，具体可以执行以下步骤：

S301.确定检测数据的采集时间；

S302.从浮动车获取在检测数据的采集时间之前最后采集到的定位数据，以及在检测数据的采集时间之后最先采集到的定位数据。

本实施例中，浮动车通过车载定位装置周期性地获取车辆经度、车辆纬度、行车北偏角和行车速度等定位数据，并将定位数据上传至后台服务器，因此在一段时间内，一辆浮动车能向后台服务器上传多组定位数据，多辆浮动车向后台服务器上传更多组的定位数据。

步骤S301中，参照表2，对于其中一辆浮动车A，假设其检测数据的采集时间(卡口拍摄浮动车A的车牌的时间)为t₁，表明浮动车A在t₁时刻处于目标卡口的拍摄范围，步骤S302中，从浮动车A上传的全部定位数据中，查找出在t₁时刻之前最后采集到的定位数据(包括车辆经度lon₁、车辆纬度lat₁、行车北偏角ang₁和行车速度v₁)，以及在t₁时刻之后最先采集到的定位数据(包括车辆经度lon₂、车辆纬度lat₂、行车北偏角ang₂和行车速度v₂)。对于其中一辆浮动车B，假设其检测数据的采集时间(卡口拍摄浮动车B的车牌的时间)为t₂，表明浮动车B在t₂时刻处于目标卡口的拍摄范围，步骤S302中，从浮动车B上传的全部定位数据中，查找出在t₂时刻之前最后采集到的定位数据(包括车辆经度lon₃、车辆纬度lat₃、行车北偏角ang₃和行车速度v₃)，以及在t₂时刻之后最先采集到的定位数据(包括车辆经度lon₄、车辆纬度lat₄、行车北偏角ang₄和行车速度v₄)……

表2

如果有

辆浮动车，那么后台服务器所获得的定位数据包括车辆经度{lon₁，lon₂，...，lon_i，...，lon_n}、车辆纬度{lat₁，lat₂，...，lat_i，...，lat_n}、行车北偏角{ang₁，ang₂，...，ang_i，...，ang_n}和行车速度{v₁，v₂，...，v_i，...，v_n}等。

后台服务器在执行步骤S4，也就是对各定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值这一步骤时，具体可以执行以下步骤：

S401.对各车辆经度{lon₁，lon₂，...，lon_i，...，lon_n}进行统计处理，获得经度统计值；

S402.对各车辆纬度{lat₁，lat₂，...，lat_i，...，lat_n}进行统计处理，获得纬度统计值；

S403.对各行车北偏角{ang₁，ang₂，...，ang_i，...，ang_n}进行统计处理，获得北偏角统计值；

S404.对各行车速度{v₁，v₂，...，v_i，...，v_n}进行统计处理，获得速度统计值。

步骤S401-S404中的统计处理，具体可以是指求中位数处理、求平均数处理或者求众数处理等。

例如，对各车辆经度{lon₁，lon₂，...，lon_i，...，lon_n}进行求中位数处理，所获得的经度统计值为lon_c＝median{lon₁，lon₂，...，lon_i，...，lon_n}，即经度统计值lon_c为各车辆经度{lon₁，lon₂，...，lon_i，...，lon_n}中的中位数；对各车辆纬度{ang₁，ang₂，...，ang_i，...，ang_n}进行求中位数处理，所获得的纬度统计值为lat_c＝median{lat₁，lat₂，...，lat_i，...，lat_n}，即纬度统计值lat_c为各车辆纬度{lat₁，lat₂，...，lat_i，...，lat_n}中的中位数；对各行车北偏角{ang₁，ang₂，...，ang_i，...，ang_n}进行求中位数处理，所获得的北偏角统计值为ang_c＝median{ang₁，ang₂，...，ang_i，...，ang_n}，即北偏角统计值ang_c为各行车北偏角{ang₁，ang₂，...，ang_i，...，ang_n}中的中位数；对各行车速度{v₁，v₂，...，v_i，...，v_n}进行求中位数处理，所获得的速度统计值为v_c＝median{v₁，v₂，...，v_i，...，v_n}，即速度统计值v_c为各行车速度{v₁，v₂，...，v_i，...，v_n}中的中位数。

通过执行步骤S401-S404得到的经度统计值、纬度统计值、北偏角统计值和速度统计值，分别反映了步骤S3所获得的定位数据中的车辆经度、车辆纬度、行车北偏角和行车速度的统计特征。例如，当步骤S401-S404中的统计处理是求中位数处理，利用了在浮动车的驾驶员群体样本数量较大时，驾驶员的水平呈正态分布的特点，所求得的经度统计值lon_c、纬度统计值lat_c、北偏角统计值ang_c和速度统计值v_c，能够分别表示定位数据中的多个车辆经度、车辆纬度、行车北偏角和行车速度的中等水平。

后台服务器在执行步骤S5，也就是根据定位数据统计值对目标卡口进行标定这一步骤时，具体可以执行以下步骤：

S501.将目标卡口的位置标定为经度统计值lon_c和纬度统计值lat_c；

S502.将目标卡口拍摄的车流方向标定为北偏角统计值ang_c。

在执行步骤S501和S502时，后台服务器可以在数据库中，将经度统计值lon_c和纬度统计值lat_c记录为目标卡口的位置，将北偏角统计值ang_c记录为目标卡口拍摄的车流方向，从而完成对目标卡口的标定。在目标卡口拍摄到图像后，可以从数据库中读取出目标卡口的位置和拍摄方向作为参考信息。

本实施例中，通过执行步骤S1-S5，目标卡口能够利用“目标卡口从浮动车采集到检测数据时，目标卡口的位置和拍摄的车流方向与浮动车相同”的原理，借助浮动车的定位数据来确定目标卡口的位置和拍摄的车流方向，从而对目标卡口进行标定。由于浮动车是道路上经常行驶的车辆，而且一般来说比道路上行驶的普通私家车等车辆具有更高的行驶技术以及更良好的行驶习惯，因此使用浮动车的定位数据对目标卡口进行标定，更有可能获得稳定和可靠的标定结果。通过对各定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值，根据定位数据统计值对目标卡口进行标定，能够降低仅使用个别定位数据进行标定带来的偏差，更有可能获得稳定和可靠的标定结果。

本实施例中，基于浮动车定位数据的卡口标定方法还包括以下步骤：

S6.以目标卡口为中心，查找出位于第一范围内的多个路段；

S7.获取各路段的走向北偏角和最高限速；

S8.根据北偏角统计值、速度统计值、路段的走向北偏角和最高限速，计算该路段对应的差别程度值；

S9.在各路段中筛选出目标路段；目标路段为对应差别程度值最小的路段；

S10.以目标路段对目标卡口进行位置表示。

具体地，步骤S6中，可以设定一个半径(例如长度为50m)，以目标卡口为圆心，可以画出一个半径为50m的圆，然后将这个圆内部设定为第一范围，查找出位于这个圆内部的编号为1、2……i……m等的多个路段。

步骤S7中，后台服务器通过查询道路数据库，获取各路段的走向北偏角和最高限速，例如对于编号为i的路段，其走向北偏角可以表示为

其最高限速可以表示为

步骤S8中，根据北偏角统计值ang_c、速度统计值v_c、路段的走向北偏角和最高限速，计算路段对应的差别程度值。例如，根据北偏角统计值ang_c、速度统计值v_c、编号为i的路段的走向北偏角

和最高限速

(可以要求

)，计算编号为i的路段对应的差别程度值d_i。具体地，计算差别程度值d_i所使用的公式为：

步骤S9中，假设编号为1、2……i……m等的各个路段的差别程度值分别为d₁、d₂……d_i……d_m，确定这些差别程度值当中的最小值，例如d₂为所有差别程度值当中的最小值，那么筛选出编号为2的路段为目标路段。

通过执行步骤S6-S9，其中的步骤S6可以根据查找出距离目标卡口最接近的多个路段，步骤S7-S9可以根据目标卡口的标定信息(朝向)以及经过目标卡口的浮动车的速度，匹配具有最相近特征的路段作为目标路段，有足够大的把握确定目标卡口实际上位于目标路段中，从而能够确定目标卡口处于哪个路段中，对目标卡口的标定结果精度进行进一步提高。

后台服务器在执行步骤S10，也就是以目标路段对目标卡口进行位置表示这一步骤时，具体可以执行以下步骤：

S1001.确定从目标卡口所在位置引出直线到目标路段形成的垂足；

S1002.获取垂足的坐标；

S1003.获取目标路段的走向北偏角和线性参考值；线性参考值为目标路段一端到垂足的路程；

S1004.以目标路段的走向北偏角和线性参考值表示目标卡口的拍摄位置。

参照图2，步骤S100l中，设目标卡口所在位置的坐标为(x₀，y₀)，目标路段的起点坐标为(x₁，y₁)，目标路段的终点坐标为(x₂，y₂)，建立一个y轴不与目标路段平行的平面直角坐标系，那么目标路段所在的线段的斜率k为：

目标路段所在的直线方程为：

y＝j(x-x₁)+y₁#

其垂线的斜率为

则过目标卡口所在位置(x₀，y₀)的垂线方程为：

联立两直线方程解得垂足坐标(x_t，y_t)为：

y_t＝j(x_t-x₁)+y₁#

步骤S1002中，可以确定垂足的坐标为(x_t，y_t)。

步骤S1003中，计算垂足(x_t，y_t)到目标路段一端[可以选择目标路段的起点(x₁，y₁)]的路程，即可得到卡口在路段上的线性参考值s：

线性参考值s可以表示垂足与目标路段的起点(x₁，y₁)之间的路程，可以通过线性参考值s表示目标卡口的视野中心所在位置。

在步骤S1004中，获取目标路段的走向北偏角ang_r，可以通过目标路段的走向北偏角ang_r来标定目标卡口拍摄的车流方向，即通过目标路段的走向北偏角ang_r来表示目标卡口拍摄的车流方向。从而以目标路段的走向北偏角和线性参考值表示目标卡口的拍摄位置。

通过执行步骤S10，能够通过目标路段的位置和方向信息表示目标卡口的拍摄位置，由于一个目标路段中一般安装多个卡口，可以针对每个卡口分别执行步骤S1-S10，从而通过路段的位置和方向信息表示卡口的拍摄位置，能够以路段为主体存储各个卡口的标定信息，从而有利于卡口的标定信息的结构化管理。

应用本实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法对一个目标卡口进行标定，所得结果如图3所示。参照图3，其中真实的卡口位置为人工实测的目标卡口位置，提取的GPS数据是指本实施例中获取到的定位数据，标定的卡口位置是指本实施例中对目标卡口标定的经度统计值和纬度统计值，即卡口的视野中心所在位置。由图3可知，标定的卡口位置与真实的卡口位置之间的距离较小(具体数据为3.45米)，即标定的卡口位置与真实的卡口位置之间的距离偏差仅为3.45米，由此可以验证本实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法的可行性。

可以通过编写执行本实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法的计算机程序，将该计算机程序写入至计算机装置或者存储介质中，当计算机程序被读取出来运行时，执行本实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，从而实现与实施例中的基于浮动车定位数据的卡口标定方法相同的技术效果。

需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。

应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。

计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (10)

1.一种基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述基于浮动车定位数据的卡口标定方法包括：

获取目标卡口的检测数据；

根据所述检测数据，确定所述目标卡口检测到的至少一辆浮动车；

获取各所述浮动车的定位数据；所述定位数据的采集时间与所述检测数据的采集时间在同一范围内；

对各所述定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值；

根据所述定位数据统计值对所述目标卡口进行标定。

2.根据权利要求1所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述根据所述检测数据，确定所述目标卡口检测到的至少一辆浮动车，包括：

对所述检测数据进行解析，获得至少一组车牌信息；

根据各所述车牌信息分别确定相应的所述浮动车。

3.根据权利要求1所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述获取各所述浮动车的定位数据，包括：

确定所述检测数据的采集时间；

从所述浮动车获取在所述检测数据的采集时间之前最后采集到的定位数据，以及在所述检测数据的采集时间之后最先采集到的定位数据。

4.根据权利要求3所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述定位数据包括车辆经度、车辆纬度、行车北偏角和行车速度；所述对各所述定位数据进行统计处理，获得定位数据统计值，包括：

对各所述车辆经度进行统计处理，获得经度统计值；

对各所述车辆纬度进行统计处理，获得纬度统计值；

对各所述行车北偏角进行统计处理，获得北偏角统计值；

对各所述行车速度进行统计处理，获得速度统计值；

所述统计处理为求中位数处理、求平均数处理或者求众数处理。

5.根据权利要求4所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述根据所述定位数据统计值对所述目标卡口进行标定，包括：

将所述目标卡口的位置标定为所述经度统计值和所述纬度统计值；

将所述目标卡口拍摄的车流方向标定为所述北偏角统计值。

6.根据权利要求5所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述基于浮动车定位数据的卡口标定方法还包括：

以所述目标卡口为中心，查找出位于第一范围内的多个路段；

获取各所述路段的走向北偏角和最高限速；

根据所述北偏角统计值、所述速度统计值、所述路段的所述走向北偏角和所述最高限速，计算该所述路段对应的差别程度值；

在各所述路段中筛选出目标路段；所述目标路段为对应所述差别程度值最小的路段；

以所述目标路段对所述目标卡口进行位置表示。

7.根据权利要求6所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述根据所述北偏角统计值、所述速度统计值、所述路段的所述走向北偏角和所述最高限速，计算该所述路段对应的差别程度值，包括：

通过公式

进行计算；其中，d_i表示编号为i的所述路段对应的差别程度值，

表示编号为i的所述路段的走向北偏角，ang_c表示所述北偏角统计值，

表示编号为i的所述路段的最高限速，v_c表示所述速度统计值。

8.根据权利要求6或7所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法，其特征在于，所述以所述目标路段对所述目标卡口进行位置表示，包括：

确定从所述目标卡口所在位置引出直线到所述目标路段形成的垂足；

获取所述垂足的坐标；

获取所述目标路段的走向北偏角和线性参考值；所述线性参考值为所述目标路段一端到所述垂足的路程；

以所述目标路段的走向北偏角和所述线性参考值表示所述目标卡口的拍摄位置。

9.一种计算机装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-8任一项所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法。

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行权利要求1-8任一项所述的基于浮动车定位数据的卡口标定方法。

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