CN116246471B - 一种雷视融合追踪系统测试方法及系统 - Google Patents

一种雷视融合追踪系统测试方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种雷视融合追踪系统测试方法及系统。其中方法包括，卡口相机准确率测试步骤，所述卡口相机准确率测试步骤通过所述卡口相机获取的车辆车牌号及车辆类型进行测试；单点雷达准确率测试步骤，所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试；全线雷达准确率测试步骤，所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试；通过以上测试步骤中的一项或多项判定所述雷视融合追踪系统的准确性。利用本申请的方案能够提升雷视融合系统测试结果的客观性和准确性。

Description

一种雷视融合追踪系统测试方法及系统
技术领域
本发明一般地涉及测试技术领域。更具体地，本发明涉及一种雷视融合追踪系统测试方法及系统。
背景技术
目前视频监控在交通管理过程中充当着交通传感的主力，但是实际环境中光照变化、目标运动复杂性，恶劣环境，等因素都会大大降低视频识别的准确率，而单一毫米波雷达系统无法直接获取到车辆的颜色以及车辆牌照号等信息。因此新兴的雷视融合技术将摄像头和雷达相融合，可以做到取人之长，补己之短，1+1>2的特点。并且通过全线雷视融合技术可以做到全线的车辆信息连续追踪，形成对目标特性、位置、速度、轨迹、行为等信息的全程、全息感知，进而提高高速公路交通监测系统的机动性、安全性、可达性、经济性，达到全方位、多要素、立体化、实时感知的目的。
然而，现有技术中还没有为雷视融合追踪系统提供一种标准化，流程化，规范化的测试方法，从而无法对新装以及现有的雷视融合追踪系统进行一个标准化的，可量化的整体评估。这可能会导致雷视融合追踪的实际性能表现远低于预期，在对车辆信息识别时可能会导致车型，车牌号码识别错误等问题。在对车辆进行长距离追踪时可能会出现频繁的车辆目标丢失等问题，这也在一定程度上导致了车辆信息的孤岛化，区域化，特别是对交通违法的取证，特定车辆的行驶轨迹追踪造成了很大的不便。因此，如何为雷视融合追踪系统提供一种标准化，流程化，规范化的测试方法成为一个亟待解决的问题。
发明内容
为了至少解决上述背景技术部分所描述的技术问题，本发明提出了一种雷视融合追踪系统测试方法及系统。利用本发明的方案，通过建立标准化变量，规定流程化测试方法，获得测试结果可量化的雷视融合追踪系统测试方法，解决了目前雷视融合追踪系统没有一个标准化测试方法，通过本技术方案可以提高整体的测试效率。鉴于此，本发明在如下的多个方面提供解决方案。
本发明的第一方面提供了一种雷视融合追踪系统测试方法，包括；卡口相机准确率测试步骤，所述卡口相机准确率测试步骤通过所述卡口相机获取的车辆车牌号及车辆类型进行测试；单点雷达准确率测试步骤，所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试；全线雷达准确率测试步骤，所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试；通过以上测试步骤中的一项或多项判定所述雷视融合追踪系统的准确性。
在一个实施例中，所述卡口相机准确率测试步骤通过所述卡口相机获取的车辆车牌号及车辆类型进行测试，包括；选取不同类型车辆在预设光照条件下匀速驶过卡口相机；记录车辆实际车牌号以及车辆类型，得到第一记录结果；比较雷视融合数字孪生系统识别结果与所述第一记录结果。
在一个实施例中，所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试，包括；统计单点雷达覆盖范围内的车辆总数；获取单点雷达识别异常车辆数，所述识别异常包括雷达目标分裂，雷达目标丢失，车辆识别类型不正确；通过所述车辆总数及所述识别异常车辆数计算识别正常车辆数；比较所述识别正常车辆数与所述车辆总数。
在一个实施例中，所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试，包括；设置车辆行驶的起始点和终点，获得车辆行驶总历程；通过数字孪生系统跟踪车辆行驶轨迹并记录行驶轨迹异常历程，所述行驶轨迹异常包括，轨迹跟踪断点，车辆行驶轨迹偏离，车辆目标发生分裂，车牌绑定错误；比较所述行驶轨迹异常历程和所述车辆行驶总历程。
在一个实施例中，还通过改变环境光照强度来测试不同光照强度下卡口相机识别准确率。
在一个实施例中，还通过改变测试车辆行驶速度来测试不同速度下卡口相机识别准确率。
在一个实施例中，还通过在不同车流密度的情况下测试全线雷达准确率。
本发明的第二方面提供了一种雷视融合追踪系统测试系统，使用上述任一项的雷视融合追踪系统测试方法。
本发明中针对现有技术的缺陷，通过建立标准化变量，规定流程化测试方法，获得测试结果可量化的雷视融合追踪系统测试方法，解决了目前雷视融合追踪系统没有一个标准化测试方法，通过本技术方案可以提高整体的测试效率。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
图1是示出根据本发明实施例的雷视融合追踪系统测试方法；
图2是示出根据本发明实施例的卡口相机准确率测试方法；
图3是示出根据本发明实施例的单点雷达准确率测试方法；
图4是示出根据本发明实施例的全线雷达准确率测试方法。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域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方式，都属于本发明保护的范围。
应当理解，本发明的权利要求、说明书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施方式的目的，而并不意在限定本发明。如在本发明说明书和权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本发明说明书和权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
下面结合附图来详细描述本发明的具体实施方式。
本发明的第一方面，提供了一种卡车-无人机协同路径规划方法。图1是示出根据本发明实施例的雷视融合追踪系统测试方法，可以描述为包括步骤S1-S4：
S1、卡口相机准确率测试步骤，所述卡口相机准确率测试步骤通过所述卡口相机获取的车辆车牌号及车辆类型进行测试；
S2、单点雷达准确率测试步骤，所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试；
S3、全线雷达准确率测试步骤，所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试；
S4、通过以上测试步骤中的一项或多项判定所述雷视融合追踪系统的准确性。
本发明中，通过提供标准化，流程化，测试结果可量化的雷视融合追踪系统测试方法可以在分别对“卡口相机识别准确率”，“单点雷达追踪准确率”，“全线雷视融合系统追踪准确率”三部分进行细致的流程化测试，解决了目前雷视融合追踪系统没有一个标准化测试方法，通过本技术方案可以提高整体的测试效率，更快的发现问题所在。
本发明的一实施例中，所述卡口相机准确率测试步骤通过所述卡口相机获取的车辆车牌号及车辆类型进行测试，包括；
选取不同类型车辆在预设光照条件下匀速驶过卡口相机；
记录车辆实际车牌号以及车辆类型，得到第一记录结果；
比较雷视融合数字孪生系统识别结果与所述第一记录结果。
本发明的一优选实施例中，图2是示出根据本发明实施例的卡口相机准确率测试方法，所述卡口相机准确率测试方法可描述为包括步骤S11-S15：
S11、为测试车辆在测试路段起点准备向卡口相机行驶；其中所述的测试路段起点需距离卡口相机200m以上；其中所述车辆类型应包括小型车，中型车以及大型车；
S12、为测试车辆以匀速行驶通过卡口相机；其所述行驶通过卡口相机应为行驶通过卡口相机正下方并继续向前行驶10m以上。
具体的，测试车辆应分别以60KM/H,80KM/H,100KM/H,120KM/H,140KM/H速度匀速通过卡口相机；具体的，测试车辆应当分别在不同光照强度下驶过卡口相机，参考测试时间为早5点，上午10点，下午4点，晚7点，晚10点。
S13、为测试人员在数字孪生系统界面记录系统识别到车辆牌照信息；
进一步的，应提前确认雷达系统工作状态是否正常，避免因为雷达问题导致雷视融合系统无法按照预期识别车辆。
S14、为测试人员将测试车辆驶过卡口相机后系统识别到车牌与车辆实际车牌进行比对；
进一步的，在执行本方法时建议关闭雷视融合系统的虚拟牌照选项，否则可能导致虚拟拍照与真实拍照相混淆。
S15、为如果车辆牌照识别正确则将正确识别到的车辆数量(c)+1，然后可以开始新的测试，如果未正确识别到车辆牌照则直接开始新的测试。
进一步的，可以通过正确识别到的车辆数量c/总测试车辆t(辆/次)得到最终的卡口相机识别准确率r。
本发明的一实施例中，所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试，包括；
统计单点雷达覆盖范围内的车辆总数；
获取单点雷达识别异常车辆数，所述识别异常包括雷达目标分裂，雷达目标丢失，车辆识别类型不正确；
通过所述车辆总数及所述识别异常车辆数计算识别正常车辆数；
比较所述识别正常车辆数与所述车辆总数。
本发明的一优选实施例中，图3是示出根据本发明实施例的单点雷达准确率测试方法，所述单点雷达准确率测试可描述为包括步骤S21-S26：
S21、为测试人员在监控摄像机中寻找目标测试车辆并在数字孪生界面对该车辆的行驶轨迹进行追踪。
具体的，测试人员应尽量选择不同类型车辆作为目标测试车辆；在执行本方法时应当确保选取的目标测试应在要测试的雷达识别范围外，并且距离该雷达识别边300m以上。
S22、为测试人员在数字孪生界面追踪测试车辆驶入测试雷达覆盖范围内。
进一步的，本发明中应确保测试车辆行驶速度在雷达追踪功能工作范围内。
S23、为测试人员在数字孪生界面目视测试车辆在测试雷达覆盖范围内的行驶情况。
具体的，应注意测试车辆是否出现目标分裂，目标追踪丢失，测试车辆车型识别与实际不符等问题。
S24、为测试人员记录统计雷达是否有异常行为出现。
S25、为若单点雷达覆盖范围内对测试车辆识别追踪没有出现问题，则雷达识别无异常的车辆数(C)+1，并且测试车辆总数(t)+1。
进一步的，可以通过正确识别到的车辆数量c/总测试车辆t(辆/次)得到最终单点雷达识别准确率r。
S26、为单点雷达覆盖范围内对测试车辆识别追踪出现问题，则记录出现问题的类型，时间，车型等信息，测试车辆总数(t)+1，并准备开始新一轮测试；
进一步的，若出现雷达追踪目标丢失等影响测试的严重问题，建议排查该雷达设备后再进行新一轮测试。
本发明的一实施例中，所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试，包括；
设置车辆行驶的起始点和终点，获得车辆行驶总历程；
通过数字孪生系统跟踪车辆行驶轨迹并记录行驶轨迹异常历程，所述行驶轨迹异常包括，轨迹跟踪断点，车辆行驶轨迹偏离，车辆目标发生分裂，车牌绑定错误；
比较所述行驶轨迹异常历程和所述车辆行驶总历程。
本发明的一优选实施例中，图4是示出根据本发明实施例的全线雷达准确率测试方法，所述全线雷达准确率测试可描述为包括步骤S31-S36：
S31、为测试车辆在全线测试路段起点准备向第一个卡口相机行驶；其中所述的测试路段起点需距离卡口相机200m以上；其中所述车辆类型应包括小型车，中型车以及大型车。
S32、为测试车辆在一车道以80KM/H时速匀速行驶通过卡口相机。
进一步的，为确保雷达识别有无横漂现象出现，测试车辆应尽量保持在一车道居中行驶。
S33、为测试人员在数字孪生界面对测试车辆轨迹进行追踪。
进一步的，应在车辆驶过卡口相机并将车辆牌号码与雷达模型绑定后进行追踪。若车牌未能与雷达虚拟车辆绑定成功，则测试车辆应尽块向下一个卡口相机所在位置行驶，并在成功绑定车牌后继续追踪。
S34、判断是否出现异常情况。
本发明中，测试人员使用数字孪生系统跟踪车辆行驶轨迹并查看并记录有无轨迹跟踪断点，车辆行驶轨迹是否有偏离是否与实际不符，车辆目标是否发生分裂，车牌绑定是否正确等问题；
S35、记录出现异常的桩号及距离。
进一步的，在统计异常距离时，可直接利用道路桩号进行计算，由于每两个道路桩的距离固定，可通过道路桩的桩号进行计算而得到获得车辆行驶轨迹异常距离。当然，也可利用测量工具直接进行测量。
S36、车辆行驶至终点，测试结束。
进一步的，在到达终点后，测试人员汇总出现的问题，并将通过以下计算得到全线雷视融合系统的可靠性占比：
雷视融合可靠性占比＝100％-[(雷视融合系统出现问题的历程p)/(总测试历程t)]。
基于图1-图4所描述的一种雷视融合追踪系统测试方法，本发明的第二方面还提供了一种雷视融合追踪系统测试系统，上述雷视融合追踪系统测试系统运行上述的雷视融合追踪系统测试方法。
虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施方式，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施方式是仅以示例的方式提供的。本领域技术人员在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解在实践本发明的过程中，可以采用本文所描述的本发明实施方式的各种替代方案。所附权利要求书旨在限定本发明的保护范围，并因此覆盖这些权利要求范围内的模块组成、等同或替代方案。

Claims (5)

1.一种雷视融合追踪系统测试方法，其特征在于，包括；
卡口相机准确率测试步骤，所述卡口相机准确率测试步骤通过所述卡口相机获取的车辆车牌号及车辆类型进行测试；
单点雷达准确率测试步骤，所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试；
全线雷达准确率测试步骤，所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试；
通过以上多项测试步骤来判定所述雷视融合追踪系统的准确性；
所述卡口相机准确率测试步骤包括步骤S11-S15：
S11、测试车辆在测试路段起点准备向卡口相机行驶；
S12、测试车辆以匀速行驶通过卡口相机；
S13、在数字孪生系统界面记录系统识别到车辆牌照信息；
S14、将测试车辆驶过卡口相机后系统识别到车牌与车辆实际车牌进行比对；
S15、如果车辆牌照识别正确，则将正确识别到的车辆数量加1，然后开始新的测试；如果未正确识别到车辆牌照，则直接开始新的测试；将正确识别到的车辆数量除以总测试车辆，得到最终的卡口相机识别准确率；
所述单点雷达准确率测试步骤通过所述单点雷达识别到的雷达目标情况进行测试，包括；统计单点雷达覆盖范围内的车辆总数；
获取单点雷达识别异常车辆数，所述识别异常包括雷达目标分裂，雷达目标丢失，车辆识别类型不正确；
通过所述车辆总数及所述识别异常车辆数计算识别正常车辆数；
比较所述识别正常车辆数与所述车辆总数；
所述全线雷达准确率测试步骤通过所述全线雷达获取的车辆行驶轨迹进行测试，包括；
设置车辆行驶的起始点和终点，获得车辆行驶总历程；
通过数字孪生系统跟踪车辆行驶轨迹并记录行驶轨迹异常历程，所述行驶轨迹异常包括，轨迹跟踪断点，车辆行驶轨迹偏离，车辆目标发生分裂，车牌绑定错误；
比较所述行驶轨迹异常历程和所述车辆行驶总历程。
2.根据权利要求1所述的一种雷视融合追踪系统测试方法，其特征在于，还通过改变环境光照强度来测试不同光照强度下卡口相机识别准确率。
3.根据权利要求2所述的一种雷视融合追踪系统测试方法，其特征在于，还通过改变测试车辆行驶速度来测试不同速度下卡口相机识别准确率。
4.根据权利要求3所述的一种雷视融合追踪系统测试方法，其特征在于，还通过在不同车流密度的情况下测试全线雷达准确率。
5.一种雷视融合追踪系统测试系统，其特征在于，使用如权利要求1-4任一项所述的雷视融合追踪系统测试方法。
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