CN114973685A

CN114973685A - 一种检测停车的方法、装置、电子设备及存储介质

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Publication number: CN114973685A
Application number: CN202210902799.8A
Authority: CN
Inventors: 周迪; 王威杰; 郑孟平; 徐爱华
Original assignee: Zhejiang Uniview Technologies Co Ltd
Current assignee: Zhejiang Uniview Technologies Co Ltd
Priority date: 2022-07-29
Filing date: 2022-07-29
Publication date: 2022-08-30
Anticipated expiration: 2042-07-29
Also published as: CN114973685B

Abstract

本发明公开了一种检测停车的方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取各时间点目标车辆的运动信息；其中，所述运动信息包括目标车辆与毫米波雷达之间的距离、方位角以及车辆速度；根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；其中，所述停车点信息包括停车距离和停车方位角；控制毫米波雷达进行相对运动，对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。本技术方案，可实现运动的目标车辆监控，并通过优化和驱动毫米波雷达运动实现对静态目标车辆停车点的确认，减少了布点密度，节省了成本。

Description

一种检测停车的方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及毫米波雷达技术领域，尤其涉及一种检测停车的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在高速公路的车道和硬路肩禁止随意停车以避免高速运动的后行车辆追尾造成事故。

当前监控违法停车一般采用摄像机通过智能违停算法来实现。还有一种实现方式是利用视觉辅助毫米波雷达进行目标检测。

通过在高速公路沿线部署摄像机监控车辆违停，设备对气象环境依存度高。在黑夜或雾霾等天气条件无法实现违停检测。由于视频监控距离短（普通摄像机50m内），摄像机布点密度高会造成投入成本高的问题；通过毫米波雷达与摄像机的联合标定，将雷达获取的目标位置信息转换到摄像机获取的图像上，让摄像机对车辆违停事件进行确认。虽然规避了雷达无法对静态目标有效检测的问题，但增加的摄像机投入不仅造成额外成本，而且同时要求密集布点。

发明内容

本发明提供了一种检测停车的方法、装置、电子设备及存储介质，可以实现静态目标车辆停车点的确认，减少了布点密度，节省了成本。

根据本发明的一方面，提供了一种检测停车的方法，该方法包括：

获取各时间点目标车辆的运动信息；其中，所述运动信息包括目标车辆与毫米波雷达之间的距离、方位角以及车辆速度；

根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；其中，所述停车点信息包括停车距离和停车方位角；

控制毫米波雷达进行相对运动，对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

根据本发明的另一方面，提供了一种检测停车的装置，该装置包括：

运动信息获取模块，用于获取各时间点目标车辆的运动信息；其中，所述运动信息包括目标车辆与毫米波雷达之间的距离、方位角以及车辆速度；

停车点信息分析模块，用于根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；其中，所述停车点信息包括停车距离和停车方位角；

停车点确认模块，用于控制毫米波雷达进行相对运动，对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种检测停车的方法。

根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种检测停车的方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取各时间点目标车辆的运动信息；然后根据运动信息对目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；并控制毫米波雷达进行相对运动，对至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。本技术方案，可实现运动的目标车辆监控，并通过优化和驱动毫米波雷达运动实现对静态目标车辆停车点的确认，减少了布点密度，节省了成本。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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是根据本发明实施例一提供的一种检测停车的方法的流程图；

图2是本申请实施例一提供的毫米波雷达安装示意图；

图3是本申请实施例一提供的停车点预测的示意图；

图4是本申请实施例一提供的另一种停车点预测的示意图；

图5是本申请实施例一提供的停车点预测的原理图；

图6为本发明实施例二提供的一种检测停车的过程的流程图；

图7是本申请实施例二提供的雷达差频的示意图；

图8为本发明实施例三提供的一种检测停车的装置的结构示意图；

图9是实现本发明实施例的一种停车检测方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1是根据本发明实施例一提供的一种检测停车的方法的流程图，本实施例可适用于对高速公路上行驶的目标车辆进行违规停车检测的情况，该方法可以由一种检测停车的装置来执行，该停车检测的装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该停车检测装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取各时间点目标车辆的运动信息；其中，所述运动信息包括目标车辆与毫米波雷达之间的距离、方位角以及车辆速度。

其中，目标车辆可以是指高速公路上违规停车的车辆。

在本方案中，可以对高速公路上正常行驶的车辆进行监测，得到各个时间点车辆的运动信息，形成回波点迹，并从多个车辆的回波点迹中提取出目标车辆的运动信息。

在本技术方案中，可选的，获取各时间点目标车辆的运动信息，包括：

利用毫米波雷达获取各时间点目标车辆的运动信息。

其中，毫米波雷达是指波段位于30~300GHz（波长1~10mm）之间，具有体积小、质量轻、成本低，且射频信号可以穿透烟雾、灰尘的优点，同时毫米波雷达也存在无法有效上报静态目标车辆的缺点。

在本方案中，根据毫米波雷达的实际检测距离（如250m），沿着监控路段依次部署雷达站点。每个站点由毫米波雷及其电动轨道构成，雷达位于中心车道上方正装。

示例性的，图2是本申请实施例一提供的毫米波雷达安装示意图，如2图所示，α为方位角，β为仰角，R为车辆距离。平常雷达在导轨默认位置固定不动，监测正常车速行驶车辆的车辆距离、方位角以及车辆速度从而形成车辆的点迹，经聚集算法形成车辆的轨迹，完成车辆运动轨迹的检测、跟踪和记录。

在本实施例中，实际雷达检测到的车辆的点迹不是1个，而是车身前后不同部位均会产生回波，产生多个点迹。在进行目标车辆违规停车的判别过程中，可以将采集到的目标车辆正常行驶时获得的点迹数量和在违停确认时过滤出的目标车辆点迹数量进行比对，将比对结果作为参考依据。即若目标车辆正常行驶时获得的点迹数量和在违停确认时过滤出的目标车辆点迹数量相差较多，此时雷达采集的目标车辆的点迹可能存在一定误差，则采用其他方法重新对目标车辆进行违停判别。

S120、根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；其中，所述停车点信息包括停车距离和停车方位角。

其中，停车距离可以是指停车点与毫米波雷达之间的距离；停车方位角可以是指停车点与毫米波雷达之间的角度。

在本方案中，目标车辆的车辆速度小于雷达最低速度检测阈值Y时，例如，1m/s，雷达无法获取目标车辆的点迹，也就无法真实的更新目标车辆的轨迹以及最终停车点。若针对静态目标车辆不加处理，则该违规停车的目标车辆会从雷达消失。

在本实施例中，可以基于目标车辆在车辆速度处于阈值前后的运动信息，对目标车辆的停车点进行预测。

在本技术方案中，可选的，根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息，包括：

根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点与停车点之间的移动距离；

根据所述运动信息消失点的运动信息和所述移动距离对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息。

其中，运动信息消失点可以是指雷达监测到目标车辆的最后点迹。

在本方案中，可以根据运动信息消失点的运动信息对目标车辆的运动信息消失点与停车点之间的移动距离进行确定，并根据运动信息消失点的运动信息以及移动距离，对停车点信息进行计算。

在本技术方案中，可选的，根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点与停车点之间的移动距离，包括：

根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点；

根据所述运动信息消失点的车速、加速度，确定目标车辆的运动信息消失点与停车点之间的移动距离。

示例性的，图3是本申请实施例一提供的停车点预测的示意图，如图3所示，A位置表示运动信息消失点，B位置表示停车点。在A位置雷达收到目标车辆最后点迹数据，其后车辆速度以低于阈值Y继续向前运行一段距离d，最终在B位置停车。从A->B这段数据雷达无法获取，但考虑到目标车辆运动的前后连贯性，可通过调取目标车辆在A点之前若干时刻的车辆速度v、加速度a计算得到移动距离d。从而根据A位置，雷达预测给出B停车位置，并在雷达数据处理时持续保留该车辆的轨迹数据，而不是清理掉该车辆数据。

示例性的，图4是本申请实施例一提供的另一种停车点预测的示意图，如图4所示，由于目标车辆停车时加速度的变化，可以预测得到多个停车点。即预测得到停车区间L。

通过对停车点信息进行预测，能够实现对静态目标车辆停车点的确认，减少了布点密度，节省了成本。

S130、控制毫米波雷达进行相对运动，对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

在本方案中，由于雷达无法对违停后的静态目标车辆进行检测，所以需要通过启动雷达的相对运动以获取目标车辆的多普勒频移。其中，雷达的相对运动的相对对象是导轨、地面以及目标车辆。主要步骤包括：驱动雷达在导轨上做前后运动，运动状态经历加速、匀速、减速三个阶段。要求匀速时相对运动速度v`大于雷达最低速度检测阈值Y，例如，匀速速度为3m/s；将匀速运动阶段雷达检测到车辆的数据提取出来，此时与雷达做相对运动的不仅有违规停车的目标车辆，还包括静态的路面以及正常行驶的汽车；根据多普勒频移，雷达可获得目标车辆的车辆距离、方位角和速度参数。

示例性的，图5是本申请实施例一提供的停车点预测的原理图，如图5所示，首先根据相对运动速度v`进行过滤得到如图的速度面（虚框），然后对停车点的停车距离R`和停车方位角α`，查找雷达是否存在车辆点迹B。若雷达在B点探测到车辆存在，则雷达站点可以向管理平台上报违停事件。在目标车辆驶离时通过车速、距离检测跟踪车辆轨迹离开本雷达监控区域后删除该目标车辆数据；若雷达在B点没有探测到车辆点迹，则撤销违停预测并不再保留该车辆检测数据。

其中，控制雷达进行前后运动时会产生的相对距离，在对停车点的停车距离进行计算过程中，可以将雷达的相对距离去除。

本发明实施例的技术方案，通过获取各时间点目标车辆的运动信息；然后根据运动信息对目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；并控制毫米波雷达进行相对运动，对至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。通过执行本技术方案，可实现运动的目标车辆监控，并通过优化和驱动毫米波雷达运动实现对静态目标车辆停车点的确认，减少了布点密度，节省了成本。

实施例二

图6为本发明实施例二提供的一种检测停车的过程的流程图，本实施例与上述实施例之间的关系对停车点确认过程的详细描述。如图6所示，该方法包括：

S610、获取各时间点目标车辆的运动信息；其中，所述运动信息包括目标车辆与毫米波雷达之间的距离、方位角以及车辆速度。

S620、根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；其中，所述停车点信息包括停车距离和停车方位角。

S630、控制毫米波雷达进行相对运动，得到雷达参数；其中，所述雷达参数包括相对运动速度、雷达差频以及雷达相位差。

具体的，驱动雷达在导轨上做前后运动，运动状态经历加速、匀速、减速三个阶段。获取雷达处于匀速运动阶段的雷达参数。

S640、基于雷达参数对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

在本方案中，预测得到的停车点可以是多个，通过对停车点信息依次进行确认，可以得到目标车辆的最终停车点。

在本技术方案中，可选的，基于雷达参数对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点，包括：

将所述相对运动速度和所述至少两个停车点信息进行组合，得到至少两个目标雷达差频；

若所述目标雷达差频与所述雷达差频一致，以及，若所述停车方位角与所述雷达相位差一致，则将所述停车点作为目标车辆的最终停车点。

其中，雷达差频可以是指上行频率减去下行频率的差值。

具体的，按照预设计算公式将相对运动速度和停车点信息中的停车距离进行组合，得到目标雷达差频。

在本方案中，停车方位角α`也就是FMCW（Frequency Modulated ContinuousWave）雷达的到达角，根据目标车辆的回波信号与两个天线的距离差d引起的相位变化ΔΦ来计算停车方位角α`=sin-1(λΔΦ/2πd)。用相位计进行比相，测出目标车辆的回波信号与两个天线的距离差引起的相位变化的相位差ΔΦ，就可以确定停车方位角。

基于雷达差频和雷达相位差，实现对静态目标车辆的停车点的检测，规避解决了雷达无法从回波中分离静态目标和静态背景的难题，增加了雷达的有效应用场景。

在本技术方案中，可选的，采用如下公式计算所述目标雷达差频：

fb+=(4BR`/cT)-fd=(4BR/cT)-2 v`/γ；

fb-=(4BR`/cT)+fd=(4BR/cT)+2 v`/γ；

其中，c为光速，T为调制周期，B为调制带宽，R`为停车距离，v`为相对运动速度，γ为雷达波长，fd为多普勒频移，fb+为上升沿对应的目标雷达差频，fb-为下降沿对应的目标雷达差频。

示例性的，图7是本申请实施例二提供的雷达差频的示意图，如图7所示，FMCW三角波上升沿对应的差频fb+和三角波下降沿对应的差频fb−数值可由雷达自身测得。同时根据多普勒频移fd=2 v`/γ以及距离R`，可以计算得到目标雷达差频。

通过对目标雷达差频进行计算，能够实现对静态目标车辆的停车点的检测，规避解决了雷达无法从回波中分离静态目标和静态背景的难题，增加了雷达的有效应用场景。

本发明实施例的技术方案，通过获取各时间点目标车辆的运动信息；然后根据运动信息对目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；并控制毫米波雷达进行相对运动，得到雷达参数，基于雷达参数对至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。通过执行本技术方案，通过优化和驱动毫米波雷达运动实现对静态目标车辆停车点的确认，减少了布点密度，节省了成本。规避解决了雷达无法从回波中分离静态目标和静态背景的难题，增加了雷达的有效应用场景。

实施例三

图8为本发明实施例三提供的一种检测停车的装置的结构示意图。如图8所示，该装置包括：

运动信息获取模块810，用于获取各时间点目标车辆的运动信息；其中，所述运动信息包括目标车辆与毫米波雷达之间的距离、方位角以及车辆速度；

停车点信息分析模块820，用于根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息；其中，所述停车点信息包括停车距离和停车方位角；

停车点确认模块830，用于控制毫米波雷达进行相对运动，对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

在本技术方案中，可选的，停车点信息分析模块820，包括：

移动距离确定单元，用于根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点与停车点之间的移动距离；

停车点信息得到单元，用于根据所述运动信息消失点的运动信息和所述移动距离对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息。

在本技术方案中，可选的，移动距离确定单元，具体用于：

根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点；

在本技术方案中，可选的，停车点确认模块830，包括：

雷达参数得到单元，用于控制毫米波雷达进行相对运动，得到雷达参数；其中，所述雷达参数包括相对运动速度、雷达差频以及雷达相位差；

停车点得到单元，用于基于雷达参数对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

在本技术方案中，可选的，停车点得到单元，包括：

目标雷达差频得到子单元，用于将所述相对运动速度和所述至少两个停车点信息进行组合，得到至少两个目标雷达差频；

停车点得到子单元，用于若所述目标雷达差频与所述雷达差频一致，以及，若所述停车方位角与所述雷达相位差一致，则将所述停车点作为目标车辆的最终停车点。

在本技术方案中，可选的，停车点得到子单元，具体用于：

fb+=(4BR`/cT)-fd=(4BR/cT)-2 v`/γ；

fb-=(4BR`/cT)+fd=(4BR/cT)+2 v`/γ；

在本技术方案中，可选的，运动信息获取模块810，具体用于：

本发明实施例所提供的一种停车检测的装置可执行本发明任意实施例所提供的一种停车检测的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图9示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图9所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种停车检测的方法。

在一些实施例中，一种停车检测的方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的一种停车检测的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行一种停车检测的方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims

1.一种检测停车的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述运动信息对所述目标车辆的停车点进行预测，得到至少两个停车点信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点与停车点之间的移动距离，包括：

根据所述运动信息，确定目标车辆的运动信息消失点；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制毫米波雷达进行相对运动，对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点，包括：

控制毫米波雷达进行相对运动，得到雷达参数；其中，所述雷达参数包括相对运动速度、雷达差频以及雷达相位差；

基于雷达参数对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于雷达参数对所述至少两个停车点信息进行确认，得到目标车辆的最终停车点，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用如下公式计算所述目标雷达差频：

f_b+=(4BR`/cT)-f_d=(4BR/cT)-2 v`/γ；

f_b-=(4BR`/cT)+f_d=(4BR/cT)+2 v`/γ；

其中，c为光速，T为调制周期，B为调制带宽，R`为停车距离，v`为相对运动速度，γ为雷达波长，f_d为多普勒频移，f_b+为上升沿对应的目标雷达差频，f_b-为下降沿对应的目标雷达差频。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各时间点目标车辆的运动信息，包括：

利用毫米波雷达获取各时间点目标车辆的运动信息。

8.一种检测停车的装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的一种检测停车的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种检测停车的方法。