对象的跟踪方法、系统和车辆技术方案

本发明专利技术公开了一种对象的跟踪方法、系统和车辆。其中，该方法包括：获取多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；基于检测数据，确定位于交通道路上的对象的移动信息；基于对象在至少一段交通道路上的移动信息，获取对象在交通道路网络中的目标移动信息；基于目标移动信息对对象进行跟踪，得到跟踪结果。本发明专利技术解决了对对象进行跟踪的效率低的技术问题。对对象进行跟踪的效率低的技术问题。对对象进行跟踪的效率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
对象的跟踪方法、系统和车辆


[0001]本专利技术涉及智能交通领域，具体而言，涉及一种对象的跟踪方法、系统和车辆。

技术介绍

[0002]目前，通过对对象进行追踪，可以用于车辆的超视距感知、融合感知等能力，并且可以进一步对车辆进行高级别智能分析，比如，对车辆进行疑似事故推理、交通拥堵溯源等，而对车辆进行疑似事故推理、交通拥堵溯源的准确性，离不开对对象进行有效地跟踪。
[0003]然而，在相关技术中，对对象进行跟踪，通常是使用相机对高速场景进行目标检测和跟踪，但该方法对对象的发现和处理不够全面，仍然存在对对象进行跟踪的效率低的技术问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种对象的跟踪方法、系统和车辆，以至少解决对对象进行跟踪的效率低的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种对象的跟踪方法，包括：获取多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；基于检测数据，确定位于交通道路上的对象的移动信息；基于对象在至少一段交通道路上的移动信息，获取对象在交通道路网络中的目标移动信息；基于目标移动信息对对象进行跟踪，得到跟踪结果。
[0007]根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了另一种对象的跟踪方法，应用于对象的跟踪系统，且对象的跟踪系统允许部署在城市道路中，包括：获取城市道路的多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；基于检测数据，确定位于交通道路上的车辆的移动信息；基于车辆在至少一段交通道路上的移动信息，获取车辆在交通道路网络中的目标移动信息；基于目标移动信息对车辆进行跟踪，得到跟踪结果；基于跟踪结果输出提示信息，其中，提示信息用于指引车辆在交通道路网络上行驶。
[0008]根据本专利技术实施例的一个方面，还提供了一种对象的跟踪装置，包括：第一获取单元，用于获取多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；第一确定单元，用于基于检测数据，确定位于交通道路上的对象的移动信息；第二获取单元，用于基于对象在至少一段交通道路上的移动信息，获取对象在交通道路网络中的目标移动信息；第二确定单元，用于基于目标移动信息对对象进行跟踪，得到跟踪结果。
[0009]根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了另一种对象的跟踪装置，应用于对象的跟踪系统，且对象的跟踪系统允许部署在城市道路中，包括：第三获取单元，用于获取城市道路的多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交
通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；第三确定单元，用于基于检测数据，确定位于交通道路上的车辆的移动信息；第四获取单元，用于基于车辆在至少一段交通道路上的移动信息，获取车辆在交通道路网络中的目标移动信息；第四确定单元，用于基于目标移动信息对车辆进行跟踪，得到跟踪结果；输出单元，用于基于跟踪结果输出提示信息，其中，提示信息用于指引车辆在交通道路网络上行驶。
[0010]根据本专利技术实施例的一个方面，还提供了一种对象的跟踪系统，包括：端侧设备，用于对多段交通道路中至少一段交通道路进行检测，得到至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；边侧设备，用于基于检测数据，确定位于交通道路上的对象的移动信息；基于对象在至少一段交通道路上的移动信息，获取对象在交通道路网络中的目标移动信息；基于目标移动信息对对象进行跟踪，得到跟踪结果。
[0011]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆，包括：处理器；存储器，与处理器相连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；基于检测数据，确定位于交通道路上的对象的移动信息；基于对象在至少一段交通道路上的移动信息，获取对象在交通道路网络中的目标移动信息；基于目标移动信息对对象进行跟踪，得到跟踪结果。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的对象的跟踪方法。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，在程序运行时执行上述任意一项的对象的跟踪方法。
[0014]在本专利技术实施例中，获取多段交通道路中至少一段交通道路的检测数据，其中，多段交通道路用于构成交通道路网络，检测数据用于表示交通道路网络的交通状态；基于检测数据，确定位于交通道路上的对象的移动信息；基于对象在至少一段交通道路上的移动信息，获取对象在交通道路网络中的目标移动信息；基于目标移动信息对对象进行跟踪，得到跟踪结果。本专利技术实施例可以应用于对象的跟踪系统，且对象的跟踪系统可以部署在城市道路中，通过获取至少一段交通道路的检测数据，确定交通道路对应的移动信息，通过将多段交通道路对应的多条当前移动信息进行关联，得到目标移动信息，对目标移动信息上的对象进行跟踪，避免了各点位孤立，可以实现准确对对象进行追踪，提高了车辆的超视距感知、融合感知等能力，进一步为车辆的高级别智能分析(比如，疑似事故推理、交通拥堵溯源等)提供技术支持，从而实现了提高对对象进行跟踪的效率的技术效果，进而解决了对对象进行跟踪的效率低的技术问题。
附图说明
[0015]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0016]图1是根据本专利技术实施例的一种对象的跟踪方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
[0017]图2是根据本专利技术实施例的一种对象的跟踪方法的流程图；
[0018]图3是根据本专利技术实施例的另一种对象的跟踪方法的流程图；
[0019]图4是根据本专利技术实施例的一种分布式边缘端感知系统的示意图；
[0020]图5是根据本专利技术实施例的一种跨点位跟踪算法过程的示意图；
[0021]图6是根据本专利技术实施例的一种统一分配全域OneID的示意图；
[0022]图7是根据本专利技术实施例的一种对象的跟踪装置的示意图；
[0023]图8是根据本专利技术实施例的另一种对象的跟踪装置的示意图；
[0024]图9是根据本专利技术实施例的一种对象的跟踪系统的示意图；
[0025]图10是根据本专利技术实施例的一种计算机终端的结构框图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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、完整地描述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象的跟踪方法，其特征在于，包括：获取多段交通道路中至少一段所述交通道路的检测数据，其中，所述多段交通道路用于构成交通道路网络，所述检测数据用于表示所述交通道路网络的交通状态；基于所述检测数据，确定位于所述交通道路上的对象的移动信息；基于所述对象在至少一段所述交通道路上的所述移动信息，获取所述对象在所述交通道路网络中的目标移动信息；基于所述目标移动信息对所述对象进行跟踪，得到跟踪结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多段交通道路中至少一段所述交通道路的检测数据，包括：获取分别由多组检测设备对所述交通道路进行检测而得到的多组子检测数据，其中，所述多组子检测数据与所述多组检测设备一一对应。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述检测数据，确定位于所述交通道路上的对象的移动信息，包括：对多组所述子检测数据在时域和空域上进行同步；确定同步后的每组所述子检测数据的置信度，其中，所述置信度用于表示所述子检测数据的可信程度；基于所述置信度确定所述移动信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对多组所述子检测数据在时域和空域上进行同步，包括：从每组所述子检测数据中采样时间信息和空间信息；分别基于所述时间信息和所述空间信息，对多组所述子检测数据在所述时域和所述空域上进行同步。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述置信度确定所述移动信息，包括：基于所述置信度高于置信度阈值的至少一组所述子检测数据，确定至少一条子移动信息，其中，所述至少一条子移动信息与所述至少一组所述子检测数据一一对应；对所述至少一条子移动信息进行融合处理，得到所述移动信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述交通道路上的对象的历史移动信息，确定所述交通道路上的对象的当前位置；对所述至少一条子移动信息进行融合处理，得到所述移动信息，包括：对所述当前位置和每条所述子移动信息进行匹配；将与所述当前位置匹配成功的所述子移动信息确定为所述移动信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述交通道路上的对象的历史移动信息，确定所述交通道路上的对象的当前位置，包括：基于所述交通道路的地图信息和所述历史移动信息的置信度，对所述历史移动信息进行滤波处理，得到所述当前位置，其中，所述历史移动信息的置信度用于表示所述历史移动信息的可信程度。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述交通道路的地图信息和所述历史移动信息的置信度，对所述历史移动信息进行滤波处理，得到所述当前位置包括：
基于所述历史移动信息的置信度确定协方差系数，其中，所述协方差系数与所述历史移动信息的置信度呈负相关关系；基于所述地图信息和所述协方差系数，对所述历史移动信息进行卡尔曼滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：周橹楠，危春波，毛泉涌，吴婷，杨吉锐，邓兵，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：