一种基于时间序列的视频信标数据关联方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于时间序列的视频信标数据关联方法和系统，提取车辆的相关信息；获取单个车道对应的连续N个车辆的时间间隔；将连续信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配；根据所有匹配成功的数据计算出平均时间差；遍历视频数据，设计一个时间窗口；利用平均时间差修正视频数据，并按照时间窗口在信标数据中寻找位于时间窗口内的数据且与修正后视频数据差距最小的信标数据值，设为关联数据并记录；将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理。本发明专利技术采用时间间隔进行匹配将有效降低相关设备间存在的对时误差影响，并且当数据较为密集时，通过选取离修正后摄像机数据的最近值可以较为正确的关联上相对应的信标数据。近值可以较为正确的关联上相对应的信标数据。近值可以较为正确的关联上相对应的信标数据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间序列的视频信标数据关联方法和系统


[0001]本专利技术涉及智能交通
，特别是涉及一种基于时间序列的视频信标数据关联方法和系统。

技术介绍

[0002]智能交通系统(简称ITS)，是未来几十年内交通系统的发展方向，它将计算机技术、传感器技术、信息技术和通信技术等有效地集成并应用于交通信息管理系统中，并建立起一种大范围、全方位、实时准确高效的综合交通运输管理系统。为获取交通信息流中全方位的实时交通数据信息，需要各种检测器(e.g.摄像头、地磁传感器、毫米波雷达等)协同工作，共同采集交通数据并由中央控制器对所采集到的各个数据进行融合分析，以此来评定道路交通状况。两类不同设备之间数据的融合，若直接采用两者的设备时间进行关联融合，受对时误差影响较为严重，当对时误差较大时，容易出现关联错误的情况；且当数据较为密集时，容易出现一个数据匹配多个数据的情况。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于时间序列的视频信标数据关联方法和系统，解决不同设备时间进行关联融合，受对时误差影响较为严重，当对时误差较大时，容易出现关联错误的情况；且当数据较为密集时，容易出现一个数据匹配多个数据的情况的技术问题。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术所采用的具体技术方案如下：
[0005]一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，具体包括以下步骤：
[0006]S1，通过视频监控设备拍摄车辆视频，从视频中提取车辆的标识信息、车道信息和时间戳；/>[0007]S2，获取视频中单个车道对应的连续N个车辆的N
‑
1个时间间隔并分别标记，N为大于3的整数；
[0008]S3，遍历所有信标数据，判断是否有连续N
‑
1个信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配，若是则记录匹配成功的数据并判断是否完成所有匹配，若是则执行步骤S5，否则执行步骤S4，若匹配不成功，执行步骤S4；
[0009]S4，从视频数据中选择下一个车辆，执行步骤S2；
[0010]S5，根据所有匹配成功的数据计算出平均时间差，用于修正视频监控设备与信标的对时误差；
[0011]S6，遍历视频数据，根据视频中的最小时间间隔和平均时间差设计一个时间窗口；
[0012]S7，利用平均时间差修正视频数据，并按照步骤S6中的时间窗口在信标数据中寻找位于时间窗口内的数据且与修正后视频数据差距最小的信标数据值，设为关联数据；
[0013]S8，记录关联数据，将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理。
[0014]优选的，还包括以下步骤：
[0015]S9，扩展到多车道应用场景，循环执行步骤S2
‑
S8。
[0016]优选的，步骤S3中，判断是否有连续N
‑
1个信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配具体指的是
[0017]计算连续N
‑
1个时间间隔的均方差，遍历所有信标数据后，均方差数值最小对应的信标数据为视频数据的关联数据，若均方差数据超过设定值，则判定为匹配不成功。
[0018]优选的，步骤S5中，修正视频监控设备与信标的对时误差还包括以下方法：
[0019]根据历史数据建立视频监控设备与信标的时间偏差受车速和时钟抖动的函数。
[0020]优选的，步骤S8中，将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理具体指的是
[0021]选择视频数据或者信标数据作为标准，对另一种数据进行修正，删除多余的数据，补齐漏检的数据，补齐方式为采用相同时间间隔或者卡尔曼滤波法。
[0022]一种基于时间序列的视频信标数据关联系统，包括视频监控设备、信标设备、数据处理设备，所述视频监控设备拍摄车辆视频，从视频中提取车辆的标识信息、车道信息和时间戳，发送至所述数据处理设备；所述信标设备将信标数据发送给所述数据处理设备；所述数据处理设备获取视频中单个车道对应的连续N个车辆的N
‑
1个时间间隔并分别标记，N为大于3的整数；遍历所有信标数据，将连续N
‑
1个信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配，直至所有视频数据的时间间隔匹配成功；根据所有匹配成功的数据计算出平均时间差，用于修正视频监控设备与信标的对时误差；遍历视频数据，根据视频中的最小时间间隔和平均时间差设计一个时间窗口；利用平均时间差修正视频数据，并按照的时间窗口在信标数据中寻找位于时间窗口内的数据且与修正后视频数据差距最小的信标数据值，设为关联数据；记录关联数据，将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理。
[0023]优选的，所述数据处理设备还用于扩展到多车道应用场景，循环匹配视频数据和信标数据。
[0024]优选的，将连续N
‑
1个信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配具体指的是计算连续N
‑
1个时间间隔的均方差，遍历所有信标数据后，均方差数值最小对应的信标数据为视频数据的关联数据。
[0025]优选的，所述数据处理设备还用于根据历史数据建立视频监控设备与信标的时间偏差受车速和时钟抖动的函数，以便修正视频监控设备与信标的对时误差。
[0026]优选的，将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理具体指的是选择视频数据或者信标数据作为标准，对另一种数据进行修正，删除多余的数据，补齐漏检的数据，补齐方式为采用相同时间间隔或者卡尔曼滤波法。
[0027]本专利技术的有益效果在于：采用时间间隔进行匹配将有效降低相关设备间存在的对时误差影响，并且当数据较为密集时，通过选取离修正后摄像机数据的最近值可以较为正确的关联上相对应的信标数据。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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专利技术的一些实施例，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。
[0029]图1是本专利技术一种基于时间序列的视频信标数据关联方法的流程图图；
[0030]图2是本专利技术一种基于时间序列的视频信标数据关联系统的原理框图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]如图1所示，本专利技术提出了一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，具体包括以下步骤：
[0033]S1，通过视频监控设备拍摄车辆视频，从视频中提取车辆的标识信息、车道信息和时间戳；也可通过摄像机抓拍车辆照片，获取车辆的信息有车牌号、车辆所属车道、抓拍车辆的时间戳等。
[0034]S2，获取视频中单个车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1，通过视频监控设备拍摄车辆视频，从视频中提取车辆的标识信息、车道信息和时间戳；S2，获取视频中单个车道对应的连续N个车辆的N
‑
1个时间间隔并分别标记，N为大于3的整数；S3，遍历所有信标数据，判断是否有连续N
‑
1个信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配，若是则记录匹配成功的数据并判断是否完成所有匹配，若是则执行步骤S5，否则执行步骤S4，若匹配不成功，执行步骤S4；S4，从视频数据中选择下一个车辆，执行步骤S2；S5，根据所有匹配成功的数据计算出平均时间差，用于修正视频监控设备与信标的对时误差；S6，遍历视频数据，根据视频中的最小时间间隔和平均时间差设计一个时间窗口；S7，利用平均时间差修正视频数据，并按照步骤S6中的时间窗口在信标数据中寻找位于时间窗口内的数据且与修正后视频数据差距最小的信标数据值，设为关联数据；S8，记录关联数据，将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理。2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，其特征在于，还包括以下步骤：S9，扩展到多车道应用场景，循环执行步骤S2
‑
S8。3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，其特征在于，步骤S3中，判断是否有连续N
‑
1个信标时间间隔与视频监控设备的时间间隔匹配具体指的是计算连续N
‑
1个时间间隔的均方差，遍历所有信标数据后，均方差数值最小对应的信标数据为视频数据的关联数据，若均方差数据超过设定值，则判定为匹配不成功。4.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，其特征在于，步骤S5中，修正视频监控设备与信标的对时误差还包括以下方法：根据历史数据建立视频监控设备与信标的时间偏差受车速和时钟抖动的函数。5.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的视频信标数据关联方法，其特征在于，步骤S8中，将未关联的视频数据与信标数据进行对标处理具体指的是选择视频数据或者信标数据作为标准，对另一种数据进行修正，删...

【专利技术属性】
技术研发人员：任效江，涂远发，曾庆钊，
申请(专利权)人：深圳市戴升智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：