CN116153078B - 基于毫米波雷达的道路安全度评估方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开基于毫米波雷达的道路安全度评估方法、装置及存储介质，涉及雷达数据处理领域，采集毫米波交通源数据，根据道路车道编号进行预清洗；再逐帧提取第一车辆数据中车辆的坐标点位及车速信息，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，对ID编号进行修正；再基于贝叶斯轨迹优化预测算法和下一时刻的第一车辆数据，对车辆预测概率进行调和修正，确定车辆预测轨迹；最后通过检测时段内的道路车流信息构建出安全度估计模型，计算道路安全度。该方案将毫米波雷达监测应用到道路交通中，通过车流信息监测可以实时预测路况和安全度，从而提升公路系统运行效率，保障交通安全。

Description

基于毫米波雷达的道路安全度评估方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及雷达数据处理领域，特别涉及一种基于毫米波雷达的道路安全度评估方法、装置及存储介质。
背景技术
随着道路交通流量的持续攀升，智能交通管控与道路感知的需求也在不断增加，通过在检测路段设置各种智慧感知设备进行交通检测与数据采集已经成为了当前的主流形式。例如基于图像处理技术的监控探头，以地磁感应检测器与环形线圈检测器为主的磁感应设备以及以雷达检测设备、远程交通微波检测器、超声波检测器以及红外线检测器等基于波频的检测设备。但当前所广泛使用的技术中，监控探头采用的视频图像法存在数据处理复杂，易受视野遮挡影响的问题；磁感应设备则因布设点位多位于路面之下，物理损害对数据采集的精确度有直接影响。
在以雷达监测为主的数据采集系统方面，目前还存在雷达数据清洗去噪不到位，目标识别不精确，大体积车辆的单一目标识别误检率较高，车辆坐标数据不稳定，目标轨迹摆动幅度大，平滑度较低，轨迹中断、缺失的情况出现次数较多等一系列问题，需要探索出新的方法去解决，以提高雷达设备的使用效果。
此外，目前在交通流数据采集系统应用方面，国内自主开发的检测装置主要侧重于交通执法，而以提升公路系统运行效率、保障交通安全为目的的系统应用还较少，对路段的通行评估也仅停留在采用流量、密度、车速以及排队长度等基础指标的计算当中。
发明内容
本申请实施例提供一种基于毫米波雷达的道路安全度评估方法、装置及存储介质，解决雷达监测道路安全度以及提升公路系统运行效率的问题。
一方面，本申请提供一种所述方法基于毫米波雷达的道路安全度评估方法，所述方法包括：
S1，通过交通观测路段设置的毫米波雷达设备采集交通源数据，并根据道路车道编号对所述交通源数据进行数据预清洗，获得第一车辆数据；其中，所述第一车辆数据将车辆根据体积大小划分成不同车型和对应ID编号；
S2，逐帧提取第时刻所述第一车辆数据中目标车辆的坐标点位及车速信息，构建对应车辆特征空间，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，并通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行融合修正，获得第二车辆数据；所述误检车辆用于指示被毫米波雷达设备识别成多个分裂目标并赋予错误ID编号；
S3，基于贝叶斯轨迹优化预测算法、所述第二车辆数据和第时刻获得的所述第一车辆数据，对第/>时刻的预测概率进行调和修正，并根据历史状态空间对未来状态进行修正，获得第/>时刻的预测特征空间，确定车辆预测轨迹；
S4，基于所述预测特征空间中提取的车速数据更新检测时段内的道路车流信息，计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数以及道路拥挤度，并基于车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数和道路拥挤度构建出安全度估计模型；所述安全度估计模型输出的安全系数用于指示当前时刻的道路通行效率；
S5，通过所述安全度估计模型输出各时刻的安全系数，根据实时道路车流信息进行道路预警，并发送至中终端服务器中存储。
具体的，交通观测路段内的车道根据顺序设置道路编号，所述目标车辆根据重型货车、大巴车、中型货车、小车、非机动车进行分类并设置对应ID编号，所述第一车辆数据至少包括各车辆在对应帧下的坐标点、车型ID编号、瞬时速度、损失加速度、以及车道编号。
具体的，对所述交通源数据进行数据预清洗包括：
识别交通观测路段的车道编号和车辆坐标点，并确定车辆坐标点是否位于检测路段的空间外部区域；将位于检测路段的空间外部区域的所有车辆数据滤除，获得所述第一车辆数据。
具体的，S2包括：
S21，逐帧获取第车道内第/>个所述目标车辆的坐标点/>、瞬时速度/>、瞬时加速度/>，构建出车辆特征空间/>，表示如下：
S22，基于两个车辆特征空间计算对应加权特征空间距离/>，表示如下：
其中，为特征空间内指针标号，/>、/>为距离指数权值，/>、/>为距离权重矩阵，/>、为量纲权值；
S23，根据目标分裂计算公式计算并确定所述目标车辆是否为所述误检车辆；目标分裂计算公式表示如下：
其中，表示第/>和第/>个目标车辆之间的特征空间距离均值，/>为第/>点特征空间的第/>位指标，/>为空间距离差；
S24，当时，确定检测的所述目标车辆为分裂目标形成的误检车辆，通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行同源目标融合，获得所述第二车辆数据；其中，/>为目标分裂阈值；当/>时，指示检测识别正确，跳过数据融合直接确定为所述第二车辆数据。
具体的，S24包括：
S241，计算当前帧内融合半径、融合样本量/>以及融合最小样本量/>的突变值，并将其作为当前帧内DBSCAN聚类融合算法的最佳参数：
融合半径计算公式如下：
其中，为/>维度下的核密度函数，/>为/>维度下的核密度估计函数，/>为密度参数，/>、/>为维度参数，/>为融合半径参数；
融合样本量计算公式如下：
其中，为数据对象/>的密度，/>为数据对象/>的密度，/>为取密度距离中间断点的最小数值；
融合最小样本量计算公式如下：
其中，为目标点/>与/>间的欧氏距离，/>为加权特征空间距离，/>为符合条件的目标点数；
S242，在特征空间的坐标维度上进行DBSCAN聚类，得到一阶融合后的初始聚类簇，表示如下：
其中，为坐标维度上的DBSCAN聚类过程表达，为第/>时间片下坐标维度的点迹集合，/>为雷达数据采集时刻，/>为时间片数，为第/>时间片下一阶融合后第/>簇的点迹集合，各簇内第/>目标点的特征空间表示为：
，/>；
S243，在所述初始聚类簇内特征空间的速度维度上进行DBSCAN聚类，得到二阶融合后的目标聚类簇，表示如下：
其中，为速度维度上的DBSCAN聚类过程表达，为第/>时间片下/>类簇内速度维度的点迹集合，/>为雷达数据采集时刻，/>为时间片数，/>为第/>时间片下二阶融合后第/>簇的点迹集合，各簇内第/>目标点的特征空间表示为：
，/>；
S244，基于所述目标聚类簇的簇内点计算特征空间各元素的加权质心值，获得融合修正后车辆的融合特征空间，表示如下：
其中，、/>、/>、/>为所述融合特征空间内的横纵坐标、瞬时速度及瞬时加速度的加权质心解，/>、/>、/>、/>为所述目标聚类簇内第/>目标点的特征空间的构成元素，/>、、/>、/>为所述目标聚类簇内第/>点各元素对应的权值，且/>；
S245，去除所述目标聚类簇内的多余点，并将剩余的唯一目标点的ID编号根据车型进行修正，获得所述第二车辆数据。
具体的，S3包括：
S31，构建第时刻特征空间的更新预测方程/>，表示如下：
其中，为/>时刻下的特征空间，/>为特征空间传输函数，/>为/>时刻下的特征噪声，/>为目标存在参数；
S32，基于目标存在参数构建第k时刻的观测空间，表示如下：
其中，为观测权重，/>为脉冲积累数，/>为多普勒通道标号，/>为雷达脉冲重复周期，/>为/>时刻下的状态噪声；
S33，基于时刻获得的所述第一车辆数据对预测概率进行调整，得到贝叶斯调和后验概率/>，表示如下：
其中，和/>表示后验概率幂参数；
S34，通过贝叶斯调和后验概率计算预测权值，并根据前个历史状态空间对未来状态进行加权估算修正，得到优化后第/>时刻预测修正后的预测特征空间/>，并以此确定车辆预测轨迹；/>的计算公式表示如下：
其中，为/>时刻前第/>个特征空间，/>为/>时刻前第/>个特征空间的预测权值，/>为时刻前第/>个特征空间内的横坐标值，且/>。
具体的，S4包括：
S41，基于所述预测特征空间提取所述车速数据，计算第车道内第/>目标与第/>目标间的车头时距/>，并通过统计在检测时段内的道路车流统计截面在预设范围内是否出现同一目标ID编号重复跳动，确定对车流量统计值/>进行修正；
S42，基于检测时段内的道路车流信息计算道路安全度参数；所述道路安全度参数至少包括车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>；
车辆换道安全参数计算公式如下：
其中，为车辆换道时长，/>为车辆在第/>车道内的时长，/>为车辆所在的第/>条车道，/>为车辆换道判定阈值，/>为车辆偏移角度，/>为车辆在第/>条车道内的坐标，/>为换道指数，/>为换道频数，/>为换道保持时长阈值，且/>；
第型车辆的单个车辆安全危险系数/>计算公式如下：
其中，为第/>型车型权重，/>为第/>型车辆的瞬时加速度，/>为第/>型车辆的瞬时速度，/>为第/>型车辆的车辆自由度，且/>；
道路拥挤度计算公式如下：
其中，为当前路段车流密度，/>为路段车流阻塞密度，/>为当前路段车流量，/>为路段饱和流量，/>为第/>型车型权重，且/>；
S43，根据车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>构建当前路段安全度/>评估模型；
模型公式表示如下：
其中，为自由流拥挤度，/>为堵塞流拥挤度，/>为自由流安全度，/>为速度平衡系数，/>表示第/>辆车是第/>型车的瞬时速度，/>为第/>车道的排队长度，且/>，。
具体的，S5包括：
通过所述安全度估计模型实时计算各时刻的安全系数，以及将车辆实时坐标和车辆预测轨迹发送至终端服务器中存储；
将与安全度阈值进行比较，若当前的/>小于安全度阈值，则触发道路预警。
另一方面，本申请提供一种基于毫米波雷达的道路安全度评估装置，所述装置包括：
第一数据处理模块，用于通过交通观测路段设置的毫米波雷达设备采集交通源数据，并根据道路车道编号对所述交通源数据进行数据预清洗，获得第一车辆数据；其中，所述第一车辆数据将车辆根据体积大小划分成不同车型和对应ID编号；
第二数据处理模块，用于逐帧提取第时刻所述第一车辆数据中目标车辆的坐标点位及车速信息，构建对应车辆特征空间，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，并通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行融合修正，获得第二车辆数据；所述误检车辆用于指示被毫米波雷达设备识别成多个分裂目标并赋予错误ID编号；
车辆轨迹预测模块，用于基于贝叶斯轨迹优化预测算法、所述第二车辆数据和第时刻获得的所述第一车辆数据，对第/>时刻的预测概率进行调和修正，并根据历史状态空间对未来状态进行修正，获得第/>时刻的预测特征空间，确定车辆预测轨迹；
模型构建模块，用于基于所述预测特征空间中提取的车速数据更新检测时段内的道路车流信息，计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数以及道路拥挤度，并基于车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数和道路拥挤度构建出安全度估计模型；所述安全度估计模型输出的安全系数用于指示当前时刻的道路通行效率；
道路预警模块，用于通过所述安全度估计模型输出各时刻的安全系数，根据实时道路车流信息进行道路预警，并发送至中终端服务器中存储。
又一方面，本申请提供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至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方面所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：将毫米波雷达技术应用在道路车辆检测方面，弥补传统相机识别精度不足的缺陷；
通过对道路和车型的分类标记和计算可以提高模型预测安全度的精度；
采用预清洗和同源分裂目标识别并进行融合修正的方式，可以及时对超范围车辆数据及分裂的误检车辆数据进行修正，避免了误检数据对结果的干扰，目标检测精度和车流量统计精度更高；
基于后续特征空间观测的贝叶斯轨迹优化预测算法，用实际获取到的下一时刻雷达数据对预测概率进行调和修正，完成对目标轨迹的跟踪、优化以及补全平滑数据处理算法具有针对性更强、考虑因素更多的优势，结合了后续检测实际值对预测数据进行修正，使得对车辆目标的跟踪轨迹更为平滑；
通过对相关道路安全度参数进行计算，并将其作为建立路段安全度估计模型的重要参数，通过模型实现路段安全度结果的实时反馈，提供轨迹追踪和事件预警等功能；相比于现有的毫米波雷达装置，本申请提高了数据处理的精度，做到了对雷达数据的高效利用，同时能够输出具备路段通行效率评估的指标，扩大了毫米波雷达设备在交通领域的应用。
附图说明
图1是本申请实施例提供的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法的流程图；
图2是基于毫米波雷达的道路安全度评估方法的算法流程图；
图3 是雷达数据清洗前后的点迹对比图；
图4是本申请实施例提供的基于毫米波雷达的道路安全度评估装置的结构框图。
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。
在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，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。
图1是本申请实施例提供的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法的流程图，包括如下步骤：
S1，通过交通观测路段设置的毫米波雷达设备采集交通源数据，并根据道路车道编号对交通源数据进行数据预清洗，获得第一车辆数据。
毫米波雷达设备可以固定安装在道路两旁，或架设在固定机位，对车道内的限定区域进行检测，或者是采用无人机设备在设定区域内巡航检查。毫米波雷达监控无需考虑天气因素对视线的影响，相比相机设备的检测效果更好。
本实施例以快速路上的一个双向十车道路段的检测为例，在路侧安装配置毫米波雷达监测设备，使用的毫米波雷达参数如表1所示。
表1：毫米波雷达参数参数
被观测路段的主要交通节点处进行毫米波雷达的布设，并将车道根据顺序赋予道路编号标记。监测的车辆同样根据车型体积大小将其划分为重型货车、大巴车、中型货车、小车、非机动车进行分类，每种车型对应有各自的ID编号，例如重型货车标记为1，大巴车为2，目的用于后续根据车型和车流等信息评估道路安全度。
交通源数据就是直接通过雷达设备交集到的数据，至少包括各车辆在对应帧下的坐标点、车型ID编号、瞬时速度/>、损失加速度/>、以及车道编号/>等等。首先要先对其进行预清洗，过滤非关键及干扰数据，获取到具有高可信度的车辆目标数据。可选的，预清洗包括如下步骤：
识别交通观测路段的车道编号和车辆坐标点，并确定车辆坐标点是否位于检测路段的空间外部区域；将位于检测路段的空间外部区域的所有车辆数据滤除，获得第一车辆数据。
过滤后的第一车辆数据中仅包含有设定道路范围目标车辆的坐标点、车型ID编号、瞬时速度/>、损失加速度/>、以及车道编号/>。
S2，逐帧提取第k时刻第一车辆数据中目标车辆的坐标点位及车速信息，构建对应车辆特征空间，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，并通过DBSCAN聚类融合算法对误检车辆进的ID编号进行修正，获得第二车辆数据。
在车辆高速运动状态下，可能会存在毫米波检测过程中将一个大体积目标车辆误判成多个分裂目标并赋予错误的ID编号，这种情况下会对车流量和道路安全度评估造成影响，所以需要将其修正，也就是数据的二次清洗。该步骤通过DBSCAN聚类融合算法来计算相邻目标车辆（雷达数据识别的）之间的加权特征空间距离进行判定是否为分裂目标，具体包括如下步骤：
S21，逐帧获取第车道内第/>个目标车辆的坐标点/>、瞬时速度/>、瞬时加速度，构建出车辆特征空间/>。
该步骤需要将各个车道内识别的目标车辆依次建立对应的车辆特征空间，其表示如下：
S22，基于车辆特征空间计算对应加权特征空间距离/>。
对于任意两个目标车辆之间的空间距离（假设第和第/>两个目标车辆的特征空间分别表示为/>和/>），计算两车之间的加权特征空间距离/>。
公式表示如下：
其中，表示车道内第/>和第/>个目标车辆的加权特征空间距离，/>为特征空间内指针标号，/>、/>为距离指数权值，/>、/>为距离权重矩阵，/>、/>为量纲权值。
S23，根据目标分裂计算公式计算并确定目标车辆是否为误检车辆。
目标分裂计算公式表示如下：
其中，表示第/>和第/>个目标车辆之间的特征空间距离均值，/>为第/>点特征空间的第/>位指标，/>为空间距离差。
S24，当时，确定检测的目标车辆为分裂目标形成的误检车辆，通过DBSCAN聚类融合算法对误检车辆进行同源目标融合，获得第二车辆数据。
空间距离差可以理解为雷达数重构的空间坐标系中，两个目标点（目标车辆）之间的空间距离。考虑目标分裂的情形一定发生在距离较近的情形下，所以在设定好目标分裂阈值后，根据小于/>值时，说明属于雷达检测出现目标分裂的情况，接下来应该将多个分裂的同源目标融合修正，也就是数据的二次清洗。而当/>时，说明检测识别正确，直接定为第二车辆数据并继续正常执行后续步骤。其中，/>为目标分裂阈值。
参考图2，是基于毫米波雷达的道路安全度评估方法的算法流程图，首先通过毫米波雷达设备采集交通源数据，进行以此数据预清洗，然后判断是否存在目标分裂情况下的误检，如果存在则对同源目标进行融合，以及对ID编号进行修正等，进而对其进行轨迹预测。当未检测到分裂误检时，则直接进行车辆轨迹预测以及轨迹调和修正。最终利用路段的车流信息以及轨迹预测的相关数据（包括路段测量危险系数、测量道路安全参数以及路段交通拥挤度等）建立道路安全度计算模型，计算出道路安全度。
当确定存在至少两个目标车辆属于同源分裂目标时，本申请提出自适应DBSCAN目标二次融合算法，先对坐标维度进行一阶融合，而后在速度维度上进行二阶融合，对误检车辆进行车型分类的ID修正，消除误检目标点（误检的坐标）并计算加权质心值，得到真实坐标点。同源目标融合包括如下步骤：
S241，计算当前帧内融合半径、融合样本量/>以及融合最小样本量/>的突变值，并将其作为当前帧内DBSCAN聚类融合算法的最佳参数：
融合半径表示车辆进行同源识别和融合的检测半径，计算公式如下：
其中，为/>维度下的核密度函数，/>为/>维度下的核密度估计函数，/>为密度参数，/>、/>为维度参数，/>为融合半径参数。
融合样本量计算公式如下：
其中，为数据对象（目标车辆）/>的密度，/>为数据对象/>的密度，/>为取密度距离中间断点的最小数值；
融合最小样本量计算公式如下：
其中，为目标点/>与/>间的欧氏距离，/>为加权特征空间距离，/>为符合条件的目标点数。
S242，在特征空间的坐标维度上进行DBSCAN聚类，得到一阶融合后的初始聚类簇，表示如下：
其中，为坐标维度上的DBSCAN聚类过程表达，为第/>时间片下坐标维度的点迹集合，/>为雷达数据采集时刻，/>为时间片数，为第/>时间片下一阶融合后第/>簇的点迹集合。各簇内第/>目标点的特征空间表示如下：
，/>。
S243，在初始聚类簇内特征空间的速度维度上进行DBSCAN聚类，得到二阶融合后的目标聚类簇。
目标聚类簇表示如下：
其中，为速度维度上的DBSCAN聚类过程表达，为第/>时间片下/>类簇内速度维度的点迹集合，/>为雷达数据采集时刻，/>为时间片数，/>为第/>时间片下二阶融合后第/>簇的点迹集合./>
各簇内第目标点的特征空间表示为：
，/>。
S244，基于目标聚类簇的簇内点计算特征空间各元素的加权质心值，获得融合修正后车辆的融合特征空间。
融合特征空间表示如下：
其中，、/>、/>、/>为融合特征空间内的横纵坐标、瞬时速度及瞬时加速度的加权质心解，/>、/>、/>、/>为目标聚类簇内第/>目标点的特征空间的构成元素，/>、/>、/>、/>为目标聚类簇内第/>点各元素对应的权值；且/>。
S245，去除目标聚类簇内的多余点，并将剩余的唯一目标点的ID编号根据车型进行修正，获得第二车辆数据。
该步骤实现的同源多目标的融合和ID编号的修正，也就是在预清洗的基础上进行的二次清洗，二次清洗后的第二车辆数据具有更高的可信度，有利于提高后续轨迹预测的精度和准确度。
参考图3，是雷达数据清洗前后的点迹对比图，经过两次数据清洗后的修正点迹数据剔除了原始点迹中的噪点以及分裂目标点，表现更为平稳，也利于后续的数据处理和分析。
S3，基于贝叶斯轨迹优化预测算法、第二车辆数据和第时刻获得的第一车辆数据，对第/>时刻的预测概率进行调和修正，并根据历史状态空间对未来状态进行修正，获得第/>时刻的预测特征空间，确定车辆预测轨迹。
在二次清洗得到第二车辆数据后，基于后续特征空间观测的贝叶斯轨迹优化预测算法，先对特征空间进行更新预测并计算观测空间，而后基于时刻下雷达检测的实际数据（第一车辆数据）对预测概率进行调整，得到贝叶斯调和后验概率，以计算预测权值，而后再由前/>个历史周期的状态空间对未来状态进行加权估算修正，得到最终经过优化的预测特征空间。该过程具体包括如下步骤：
S31，首先构建第时刻特征空间的更新预测方程/>/>
对于下一时刻（时刻）的特征空间/>，表示如下：
其中，为/>时刻下的特征空间，/>为特征空间传输函数，/>为/>时刻下的特征噪声，/>为目标存在参数。
S32，基于目标存在参数构建第时刻的观测空间/>。
第时刻观测空间/>的表示如下：
其中，为/>时刻下的观测空间，/>为观测权重，/>为脉冲积累数，/>为多普勒通道标号，/>为雷达脉冲重复周期，/>为/>时刻下的状态噪声。
S33，基于时刻获得的第一车辆数据对预测概率进行调整，得到贝叶斯调和后验概率/>。
表示如下：
其中，和/>表示后验概率幂参数。
S34，通过贝叶斯调和后验概率计算预测权值，并根据前个历史状态空间对未来状态进行加权估算修正，得到优化后第/>时刻预测修正后的预测特征空间/>，并以此确定车辆预测轨迹。
的计算公式表示如下：
其中，为/>时刻预测修正后得到的特征空间，/>为/>时刻前第/>个特征空间，/>为/>时刻前第/>个特征空间的预测权值，/>为/>时刻前第/>个特征空间内的横坐标值，且。
该步骤通过更新迭代每个时刻下特征空间的预测权值，实现特征空间的迭代更新，基于以及/>的值即可连续预测车辆预测轨迹。完成对目标轨迹的跟踪、优化以及补全平滑。在一种可能的实施方式中，通过显示终端显示选定的目标车辆的预测轨迹，在车辆行驶过程中为驾驶员、决策者或交通管制方提供道路行驶支持，提升公路系统运行效率。
S4，基于预测特征空间中提取的车速数据更新检测时段内的道路车流信息，计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数以及道路拥挤度，并基于车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数和道路拥挤度构建出安全度估计模型；安全度估计模型输出的安全系数用于指示当前时刻的道路通行效率。
在一些实施例中，为了提供更便捷化和人性化的道路行驶信息，可以对监测路段的运行情况进行分析，对道路通行效率及安全情况进行预测，减少塞车和车祸发生概率。具体的，S4还包括如下步骤：
S41，基于预测特征空间提取车速数据，计算第l车道内第目标与第/>目标间的车头时距/>，并通过统计在检测时段内的道路车流统计截面在预设范围内是否出现同一目标ID编号重复跳动，确定对车流量统计值/>进行修正。
检测时段的长短根据实际情况决定，若道路车流统计截面出现同一目标ID编号重复跳动，则说明在进行车流量统计时不可避免的出现重复标记的现象，这种现象多发生于采集频率较快，且车速行驶较慢的情况，在道路车流统计截面出现重复标记。所以该步骤需要针对重复识别同一目标ID编号的情况进行识别，及时对车流量统计值进行修正，确保计算精度。
S42，基于检测时段内的道路车流信息计算道路安全度参数。
道路安全度参数至少包括车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>。
车辆换道安全参数计算公式如下：
其中，为车辆换道时长，/>为车辆在第/>车道内的时长，/>为车辆所在的第/>条车道，/>为车辆换道判定阈值，/>为车辆偏移角度，/>为车辆在第/>条车道内的坐标，/>为换道指数，/>为换道频数，/>为换道保持时长阈值，且/>。
第型车辆的单个车辆安全危险系数/>计算公式如下：
/>
其中，为第/>型车辆的单个车辆安全危险系数，/>为第/>型车型权重，/>为第/>型车辆的瞬时加速度，/>为第/>型车辆的瞬时速度，/>为第/>型车辆的车辆自由度，且。
道路拥挤度计算公式如下：
其中，为当前路段车流密度，/>为路段车流阻塞密度，/>为当前路段车流量，/>为路段饱和流量，/>为第/>型车型权重，且/>。
S43，根据车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>构建当前路段安全度/>评估模型；
模型公式表示如下：
其中，为自由流拥挤度，/>为堵塞流拥挤度，/>为自由流安全度，/>为速度平衡系数，/>表示第/>辆车是第/>型车的瞬时速度，/>为第/>车道的排队长度，且/>，。
计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>所使用的参数，如车辆换道时的换道时长/>、偏移角度/>、换道频数/>，各类型车的瞬时速度、加速度，车流阻塞密度、车流密度等，都是基于雷达检测设备基于在检测时段内采集的道路车流信息计算获得。
S5，通过安全度估计模型输出各时刻的安全系数，根据实时道路车流信息进行道路预警，并发送至中终端服务器中存储。
通过这些统计数据建立的路段安全度评估模型，可以实时监测道路情况，尤其在针对换道、阻塞、重型卡车混杂的情形下，通过该模型可以实时计算出道路安全系数。可选的，还可以将安全系数以及计算的雷达数据（包括车辆实时坐标和车辆预测轨迹）发送到服务器中存储，还可以将实时坐标和测量预测轨迹发送到显示设备上，为驾驶者提供道路预警提醒，或为交管人员提供道路疏通的数据支持。
在一种可能的实施方式中，雷达数据发送到交管监测站、人机交互平台或驾驶员，提供实时交通流量与实时车辆位置等信息，实现轨迹追踪、事件预警、历史数据查询等功能。其通过将与安全度阈值进行比较，若当前的/>小于安全度阈值，则触发道路预警，交管部门可以依次迅速执行道路指挥疏通，或指导驾驶员作出避让措施，减小车祸以及塞车的可能性。
综上所述，本方案通过将毫米波雷达技术应用在道路车辆检测方面，弥补传统相机识别精度不足的缺陷；
通过对道路和车型的分类标记和计算可以提高模型预测安全度的精度；
采用预清洗和同源分裂目标识别并进行融合修正的方式，可以及时对超范围车辆数据及分裂的误检车辆数据进行修正，避免了误检数据对结果的干扰，目标检测精度和车流量统计精度更高；
基于后续特征空间观测的贝叶斯轨迹优化预测算法，用实际获取到的下一时刻雷达数据对预测概率进行调和修正，完成对目标轨迹的跟踪、优化以及补全平滑
数据处理算法具有针对性更强、考虑因素更多的优势，结合了后续检测实际值对预测数据进行修正，使得对车辆目标的跟踪轨迹更为平滑；
通过对相关道路安全度参数进行计算，并将其作为建立路段安全度估计模型的重要参数，通过模型实现路段安全度结果的实时反馈，提供轨迹追踪和事件预警等功能；相比于现有的毫米波雷达装置，本申请提高了数据处理的精度，做到了对雷达数据的高效利用，同时能够输出具备路段通行效率评估的指标，扩大了毫米波雷达设备在交通领域的应用。
图4是本申请实施例提供的基于毫米波雷达的道路安全度评估装置的结构框图，应用于上述实施例中的道路安全度评估方法，该装置包括如下结构：
第一数据处理模块410，用于通过交通观测路段设置的毫米波雷达设备采集交通源数据，并根据道路车道编号对交通源数据进行数据预清洗，获得第一车辆数据；其中，第一车辆数据将车辆根据体积大小划分成不同车型和对应ID编号；
第二数据处理模块420，用于逐帧提取第时刻第一车辆数据中目标车辆的坐标点位及车速信息，构建对应车辆特征空间，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，并通过DBSCAN聚类融合算法对误检车辆进行融合修正，获得第二车辆数据；误检车辆用于指示被毫米波雷达设备识别成多个分裂目标并赋予错误ID编号；
车辆轨迹预测模块430，用于基于贝叶斯轨迹优化预测算法、第二车辆数据和第时刻获得的第一车辆数据，对第/>时刻的预测概率进行调和修正，并根据历史状态空间对未来状态进行修正，获得第/>时刻的预测特征空间，确定车辆预测轨迹；
模型构建模块440，用于基于所述预测特征空间中提取的车速数据更新检测时段内的道路车流信息，计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数以及道路拥挤度，并基于车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数和道路拥挤度构建出安全度估计模型；安全度估计模型输出的安全系数用于指示当前时刻的道路通行效率；
道路预警模块450，用于通过安全度估计模型输出各时刻的安全系数，根据实时道路车流信息进行道路预警，并发送至中终端服务器中存储。
本申请还提供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至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述各方面所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述；需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案作出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容；因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种基于毫米波雷达的道路安全度评估方法，其特征在于，所述方法包括：
S1，通过交通观测路段设置的毫米波雷达设备采集交通源数据，并根据道路车道编号对所述交通源数据进行数据预清洗，获得第一车辆数据；其中，所述第一车辆数据将车辆根据体积大小划分成不同车型和对应ID编号；
S2，逐帧提取第时刻所述第一车辆数据中目标车辆的坐标点位及车速信息，构建对应车辆特征空间，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，并通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行融合修正，获得第二车辆数据；所述误检车辆用于指示被毫米波雷达设备识别成多个分裂目标并赋予错误ID编号；具体包括：
S21，逐帧获取第车道内第/>个所述目标车辆的坐标点/>、瞬时速度/>、瞬时加速度/>，构建出车辆特征空间/>，表示如下：
S22，基于两个车辆特征空间计算对应加权特征空间距离，表示如下：
其中，为特征空间内指针标号，/>、/>为距离指数权值，/>、/>为距离权重矩阵，/>、/>为量纲权值；
S23，根据目标分裂计算公式计算并确定所述目标车辆是否为所述误检车辆；目标分裂计算公式表示如下：
其中，表示第/>和第/>个目标车辆之间的特征空间距离均值，/>为第/>点特征空间的第/>位指标，/>为空间距离差；
S24，当时，确定检测的所述目标车辆为分裂目标形成的误检车辆，通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行同源目标融合，获得所述第二车辆数据；其中，/>为目标分裂阈值；当/>时，指示检测识别正确，跳过数据融合直接确定为所述第二车辆数据；
S3，基于贝叶斯轨迹优化预测算法、所述第二车辆数据和第时刻获得的所述第一车辆数据，对第/>时刻的预测概率进行调和修正，并根据历史状态空间对未来状态进行修正，获得第/>时刻的预测特征空间，确定车辆预测轨迹；具体包括：
S31，构建第时刻特征空间的更新预测方程/>，表示如下：
其中，为/>时刻下的特征空间，/>为特征空间传输函数，/>为/>时刻下的特征噪声，/>为目标存在参数；
S32，基于目标存在参数构建第k时刻的观测空间，表示如下：
其中，为观测权重，/>为脉冲积累数，/>为多普勒通道标号，/>为雷达脉冲重复周期，/>为/>时刻下的状态噪声；
S33，基于时刻获得的所述第一车辆数据对预测概率进行调整，得到贝叶斯调和后验概率/>，表示如下：
其中，和/>表示后验概率幂参数；
S34，通过贝叶斯调和后验概率计算预测权值，并根据前个历史状态空间对未来状态进行加权估算修正，得到优化后第/>时刻预测修正后的预测特征空间/>，并以此确定车辆预测轨迹；/>的计算公式表示如下：
其中，为/>时刻前第/>个特征空间，/>为/>时刻前第/>个特征空间的预测权值，/>为/>时刻前第/>个特征空间内的横坐标值，且/>；
S4，基于所述预测特征空间中提取的车速数据更新检测时段内的道路车流信息，计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数以及道路拥挤度，并基于车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数和道路拥挤度构建出安全度估计模型；所述安全度估计模型输出的安全系数用于指示当前时刻的道路通行效率；具体包括：
S41，基于所述预测特征空间提取所述车速数据，计算第l车道内第目标与第/>目标间的车头时距/>，并通过统计在检测时段内的道路车流统计截面在预设范围内是否出现同一目标ID编号重复跳动，确定对车流量统计值/>进行修正；
S42，基于检测时段内的道路车流信息计算道路安全度参数；所述道路安全度参数至少包括车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>；
车辆换道安全参数计算公式如下：
其中，为车辆换道时长，/>为车辆在第/>车道内的时长，/>为车辆所在的第/>条车道，/>为车辆换道判定阈值，/>为车辆偏移角度，/>为车辆在第/>条车道内的坐标，/>为换道指数，/>为换道频数，/>为换道保持时长阈值，且/>；
第型车辆的单个车辆安全危险系数/>计算公式如下：
其中，为第/>型车型权重，/>为第/>型车辆的瞬时加速度，/>为第/>型车辆的瞬时速度，为第/>型车辆的车辆自由度，且/>；
道路拥挤度计算公式如下：
其中，为当前路段车流密度，/>为路段车流阻塞密度，/>为当前路段车流量，/>为路段饱和流量，/>为第/>型车型权重，且/>；
S43，根据车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>构建当前路段安全度/>评估模型；
模型公式输出的安全度表示如下：
其中，为自由流拥挤度，/>为堵塞流拥挤度，/>为自由流安全度，/>为速度平衡系数，表示第/>辆车是第/>型车的瞬时速度，/>为第/>车道的排队长度，且/>，；
S5，通过所述安全度估计模型输出各时刻的安全系数，根据实时道路车流信息进行道路预警，并发送至中终端服务器中存储。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法，其特征在于，交通观测路段内的车道根据顺序设置道路编号，所述目标车辆根据重型货车、大巴车、中型货车、小车、非机动车进行分类并设置对应ID编号，所述第一车辆数据至少包括各车辆在对应帧下的坐标点、车型ID编号、瞬时速度、损失加速度、以及车道编号。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法，其特征在于，对所述交通源数据进行数据预清洗包括：
识别交通观测路段的车道编号和车辆坐标点，并确定车辆坐标点是否位于检测路段的空间外部区域；将位于检测路段的空间外部区域的所有车辆数据滤除，获得所述第一车辆数据。
4.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法，其特征在于，S24包括：
S241，计算当前帧内融合半径、融合样本量/>以及融合最小样本量/>的突变值，并将其作为当前帧内DBSCAN聚类融合算法的最佳参数：
融合半径计算公式如下：
其中，为/>维度下的核密度函数，/>为/>维度下的核密度估计函数，/>为密度参数，/>、/>为维度参数，/>为融合半径参数；
融合样本量计算公式如下：
其中，为数据对象/>的密度，/>为数据对象/>的密度，/>为取密度距离中间断点的最小数值；
融合最小样本量计算公式如下：
其中，为目标点/>与/>间的欧氏距离，/>为加权特征空间距离，/>为符合条件的目标点数；
S242，在特征空间的坐标维度上进行DBSCAN聚类，得到一阶融合后的初始聚类簇，表示如下：
其中，为坐标维度上的DBSCAN聚类过程表达，为第/>时间片下坐标维度的点迹集合，/>为雷达数据采集时刻，/>为时间片数，为第/>时间片下一阶融合后第/>簇的点迹集合，各簇内第/>目标点的特征空间表示为：
，/>；
S243，在所述初始聚类簇内特征空间的速度维度上进行DBSCAN聚类，得到二阶融合后的目标聚类簇，表示如下：
其中，为速度维度上的DBSCAN聚类过程表达，为第/>时间片下/>类簇内速度维度的点迹集合，/>为雷达数据采集时刻，/>为时间片数，/>为第/>时间片下二阶融合后第/>簇的点迹集合，各簇内第/>目标点的特征空间表示为：
，/>；
S244，基于所述目标聚类簇的簇内点计算特征空间各元素的加权质心值，获得融合修正后车辆的融合特征空间，表示如下：
其中，、/>、/>、/>为所述融合特征空间内的横纵坐标、瞬时速度及瞬时加速度的加权质心解，/>、/>、/>、/>为所述目标聚类簇内第/>目标点的特征空间的构成元素，/>、/>、/>、/>为所述目标聚类簇内第/>点各元素对应的权值，且/>；
S245，去除所述目标聚类簇内的多余点，并将剩余的唯一目标点的ID编号根据车型进行修正，获得所述第二车辆数据。
5.根据权利要求1-4任一所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法，其特征在于，S5包括：
通过所述安全度估计模型实时计算各时刻的安全系数，以及将车辆实时坐标和车辆预测轨迹发送至服务器中存储；
将与安全度阈值进行比较，若当前的/>小于安全度阈值，则触发道路预警。
6.一种基于毫米波雷达的道路安全度评估装置，其特征在于，所述装置包括：
第一数据处理模块，用于通过交通观测路段设置的毫米波雷达设备采集交通源数据，并根据道路车道编号对所述交通源数据进行数据预清洗，获得第一车辆数据；其中，所述第一车辆数据将车辆根据体积大小划分成不同车型和对应ID编号；
第二数据处理模块，用于逐帧提取第时刻所述第一车辆数据中目标车辆的坐标点位及车速信息，构建对应车辆特征空间，通过计算加权特征空间距离确定误检车辆，并通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行融合修正，获得第二车辆数据；所述误检车辆用于指示被毫米波雷达设备识别成多个分裂目标并赋予错误ID编号；具体用于：
逐帧获取第车道内第/>个所述目标车辆的坐标点/>、瞬时速度/>、瞬时加速度/>，构建出车辆特征空间/>，表示如下：
基于两个车辆特征空间计算对应加权特征空间距离，表示如下：
其中，为特征空间内指针标号，/>、/>为距离指数权值，/>、/>为距离权重矩阵，/>、/>为量纲权值；
根据目标分裂计算公式计算并确定所述目标车辆是否为所述误检车辆；目标分裂计算公式表示如下：
其中，表示第/>和第/>个目标车辆之间的特征空间距离均值，/>为第/>点特征空间的第/>位指标，/>为空间距离差；
当时，确定检测的所述目标车辆为分裂目标形成的误检车辆，通过DBSCAN聚类融合算法对所述误检车辆进行同源目标融合，获得所述第二车辆数据；其中，/>为目标分裂阈值；当/>时，指示检测识别正确，跳过数据融合直接确定为所述第二车辆数据；
车辆轨迹预测模块，用于基于贝叶斯轨迹优化预测算法、所述第二车辆数据和第时刻获得的所述第一车辆数据，对第/>时刻的预测概率进行调和修正，并根据历史状态空间对未来状态进行修正，获得第/>时刻的预测特征空间，确定车辆预测轨迹；具体用于：
构建第时刻特征空间的更新预测方程/>，表示如下：
其中，为/>时刻下的特征空间，/>为特征空间传输函数，/>为/>时刻下的特征噪声，/>为目标存在参数；
基于目标存在参数构建第k时刻的观测空间，表示如下：
其中，为观测权重，/>为脉冲积累数，/>为多普勒通道标号，/>为雷达脉冲重复周期，/>为/>时刻下的状态噪声；
基于时刻获得的所述第一车辆数据对预测概率进行调整，得到贝叶斯调和后验概率/>，表示如下：
其中，和/>表示后验概率幂参数；
通过贝叶斯调和后验概率计算预测权值，并根据前个历史状态空间对未来状态进行加权估算修正，得到优化后第/>时刻预测修正后的预测特征空间/>，并以此确定车辆预测轨迹；/>的计算公式表示如下：
其中，为/>时刻前第/>个特征空间，/>为/>时刻前第/>个特征空间的预测权值，/>为/>时刻前第/>个特征空间内的横坐标值，且/>；
模型构建模块，用于基于所述预测特征空间中提取的车速数据更新检测时段内的道路车流信息，计算车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数以及道路拥挤度，并基于车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数和道路拥挤度构建出安全度估计模型；所述安全度估计模型输出的安全系数用于指示当前时刻的道路通行效率；具体用于：
基于所述预测特征空间提取所述车速数据，计算第l车道内第目标与第/>目标间的车头时距/>，并通过统计在检测时段内的道路车流统计截面在预设范围内是否出现同一目标ID编号重复跳动，确定对车流量统计值/>进行修正；
基于检测时段内的道路车流信息计算道路安全度参数；所述道路安全度参数至少包括车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>；
车辆换道安全参数计算公式如下：
其中，为车辆换道时长，/>为车辆在第/>车道内的时长，/>为车辆所在的第/>条车道，/>为车辆换道判定阈值，/>为车辆偏移角度，/>为车辆在第/>条车道内的坐标，/>为换道指数，/>为换道频数，/>为换道保持时长阈值，且/>；
第型车辆的单个车辆安全危险系数/>计算公式如下：
其中，为第/>型车型权重，/>为第/>型车辆的瞬时加速度，/>为第/>型车辆的瞬时速度，为第/>型车辆的车辆自由度，且/>；
道路拥挤度计算公式如下：
其中，为当前路段车流密度，/>为路段车流阻塞密度，/>为当前路段车流量，/>为路段饱和流量，/>为第/>型车型权重，且/>；
根据车辆换道安全参数、单个车辆安全危险系数/>、以及道路拥挤度/>构建当前路段安全度/>评估模型；
模型公式输出的安全度表示如下：
其中，为自由流拥挤度，/>为堵塞流拥挤度，/>为自由流安全度，/>为速度平衡系数，表示第/>辆车是第/>型车的瞬时速度，/>为第/>车道的排队长度，且/>，；
道路预警模块，用于通过所述安全度估计模型输出各时刻的安全系数，根据实时道路车流信息进行道路预警，并发送至中终端服务器中存储。
7.一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中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一项所述的基于毫米波雷达的道路安全度评估方法。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116499488B (zh) * 2023-06-29 2023-11-03 小米汽车科技有限公司 目标融合方法、装置、车辆及存储介质
CN117057614B (zh) * 2023-09-01 2024-02-09 中国公路工程咨询集团有限公司 一种基于遥感技术的公路安全运行动态变化预测方法及系统
CN117214899B (zh) * 2023-11-08 2024-04-12 广东技术师范大学 基于电磁波反射的目标行为监测方法及系统
CN117687029B (zh) * 2024-02-01 2024-05-03 深圳市佰誉达科技有限公司 一种基于毫米波雷达的车辆运动轨迹跟踪方法及系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104778837B (zh) * 2015-04-14 2017-12-05 吉林大学 一种道路交通运行态势多时间尺度预测方法
CN111462488B (zh) * 2020-04-01 2021-09-10 北京工业大学 一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法
CN112037513B (zh) * 2020-09-01 2023-04-18 清华大学 一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法
CN115578856A (zh) * 2022-09-09 2023-01-06 公安部交通管理科学研究所 一种自动驾驶汽车道路测试安全风险评估方法及装置
CN115909750A (zh) * 2023-02-03 2023-04-04 北京世纪高通科技有限公司 事故多发地识别方法、装置、设备及存储介质

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