一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法及系统，包括：实时获取待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据，所述行驶车辆数据包括行驶车辆的速度和位置，其中，所述速度和所述位置为通过雷达获取的；对所述待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据进行融合处理，得到第二状态信息和车辆行驶轨迹；实时识别待测道路的多个目标，目标包括行驶车辆和行人，基于所述车辆行驶轨迹对所识别的行驶车辆进行实时的状态检测，以根据状态检测结果确定交通事故的发生结果。本发明专利技术极大的降低了采集数据所需要的时间，弥补了单一路侧摄像机数据自身局限性，易受恶劣天气影响导致精度不够的缺点，为道路交通事故处理，提供精准证据资料。提供精准证据资料。提供精准证据资料。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法及系统


[0001]本专利技术属于信息处理
，涉及一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法及系统。

技术介绍

[0002]随着我国道路交通的快速发展，目前我国大多道路交通事故现场收集证据信息的主要方法有人工和自动两种，基于最普通的照相、摄像、测量、绘图等的直接人工勘查方法，需要的时间较长，对快速记录现场、迅速疏散交通、事后事故分析和责任判定造成一定的困难。并且，在传统的道路交通事故现场照相和摄像中，还存在着现场照相，有时受天气影响而导致的不确定性，难以看清监控目标的问题。
[0003]因此，鉴于目前道路交通事故现场勘查照相和摄像中存在的许多缺点，传统的人工照相与摄像、测量及绘图方法，已经不能适应现代道路交通事故快速处理的需要，并且道路交通视频监控的作用仍然停留在被动服务于“事后研判”的模式，整个监控和控制系统并未做到主动判断、快速上报、联动预警。同时，交警辖区范围大、动态警力非常有限，常常导致事故处置不及时，进一步加剧交通拥堵和次生事故的发生等问题。
[0004]综上所述，如何自动采集准确的数据以及如何对交通事故进行自动判定，成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法及系统。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0006]本专利技术实施例提供了一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，所述交通事故溯源方法包括：
[0007]步骤1、实时获取待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据，所述行驶车辆数据包括行驶车辆的速度和位置，其中，所述速度和所述位置为通过雷达获取的；
[0008]步骤2、对所述待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据进行融合处理，得到第二状态信息和车辆行驶轨迹；
[0009]步骤3、实时识别待测道路的多个目标，目标包括行驶车辆和行人，基于所述车辆行驶轨迹对所识别的行驶车辆进行实时的状态检测，以根据状态检测结果确定交通事故的发生结果。
[0010]在本专利技术的一个实施例中，所述第一状态信息包括道路环境信息和交通状态信息，所述道路环境信息交通标志信息、交通信号灯信息、车道线数据信息，所述交通状态信息包括交通车流量、车道占有量数据和车辆平均速度。
[0011]在本专利技术的一个实施例中，所述行驶车辆数据还包括车牌和车型。
[0012]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤2包括：
[0013]步骤2.1、将雷达坐标系下的行驶车辆通过坐标系转换到摄像头对应的像素坐标
系下，实现在空间上的融合，雷达和摄像头在时间上同步采集数据，实现在时间上的融合，以得到融合后的第二状态信息、行驶车辆的速度和位置；
[0014]步骤2.2、根据雷达采集的车辆标识、位置、速度和时间得到车辆行驶轨迹。
[0015]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤2.2包括：
[0016]步骤2.21、根据前一帧目标车辆的位置和速度，计算得到当前帧目标车辆的位置；
[0017]步骤2.22、计算当前帧目标车辆的位置与其他行驶车辆的欧式距离，选择欧式距离最短的行驶车辆作为所述目标车辆在当前帧的行驶轨迹；
[0018]步骤2.23、重复步骤2.21
‑
步骤2.22，按照时间序列，得到所述所有行驶车辆的车辆行驶轨迹。
[0019]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤3包括：
[0020]步骤3.1、实时识别待测道路的多个目标；
[0021]步骤3.2、根据所述车辆行驶轨迹提取所识别的行驶车辆在n时长内发生的总位移；
[0022]步骤3.3、根据所述行驶车辆在n时长内发生的总位移判断是否发生异常停车，若是，则根据该行驶车辆的异常停车数据确定交通事故的发生结果。
[0023]在本专利技术的一个实施例中，所述步骤3.3包括：
[0024]判断所述行驶车辆在n时长内发生的总位移是否小于异常停车最小累计位移，若是，则该行驶车辆发生异常停车，则根据该行驶车辆的异常停车数据确定交通事故的发生结果，若否，则该行驶车辆未发生异常停车。
[0025]在本专利技术的一个实施例中，根据该行驶车辆的异常停车数据确定交通事故的发生结果，包括：
[0026]将所述行驶车辆在n时长内发生的总位移、所述第二状态信息中的道路交通车流量、车道占有量数据和车辆平均速度输入至训练好的事件检测模型，所述事件检测模型输出交通事故的发生结果，其中，当所述事件检测模型检测出所述行驶车辆在n时长内发生的总位移小于异常停车最小累计位移、且在n时长内所述第二状态信息中的道路交通车流量逐渐增大至超过第一阈值、车道占有量数据逐渐增大至超过第二阈值、车辆平均速度逐渐减慢至低于第三阈值，说明发生交通事故。
[0027]本专利技术一个实施例还提供一种基于雷视数据融合的交通事故溯源系统，所述交通事故溯源系统用于执行上述任一项实施例所述的交通事故溯源方法，所述交通事故溯源系统包括：
[0028]路侧感知模块，用于实时获取待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据，所述行驶车辆数据包括行驶车辆的速度和位置，其中，所述速度和所述位置为通过雷达获取的；
[0029]数据融合模块，用于对所述待测道路的状态信息和行驶车辆数据进行融合处理，得到第二状态信息和车辆行驶轨迹；
[0030]分析模块，用于实时识别待测道路的多个目标，目标包括行驶车辆和行人，基于所述车辆行驶轨迹对所识别的行驶车辆进行实时的状态检测，以根据状态检测结果确定交通事故的发生结果。
[0031]在本专利技术的一个实施例中，所述路侧感知模块包括摄像头和雷达。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
[0033]本专利技术提供的交通事故溯源方法通过设置于待测道路上的雷达和摄像机实时采集道路状态信息数据，并对采集的数据进行关联融合，相较于传统的人工采集方式，极大的降低了采集数据所需要的时间，弥补了单一路侧摄像机数据自身局限性，易受恶劣天气影响导致精度不够的缺点，为道路交通事故处理，提供精准证据资料。
[0034]通过以下参考附图的详细说明，本专利技术的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本专利技术的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。
附图说明
[0035]图1为本专利技术实施例提供的一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法的流程示意图；
[0036]图2是本专利技术实施例提供的一种基于雷视数据融合的交通事故溯源系统的结构框图。
具体实施方式
[0037]下面结合具体实施例对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0038]实施例一
[0039]请参见图1，图1为本专利技术实施例提供的一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法的流程示意图，本专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，其特征在于，所述交通事故溯源方法包括：步骤1、实时获取待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据，所述行驶车辆数据包括行驶车辆的速度和位置，其中，所述速度和所述位置为通过雷达获取的；步骤2、对所述待测道路的第一状态信息和行驶车辆数据进行融合处理，得到第二状态信息和车辆行驶轨迹；步骤3、实时识别待测道路的多个目标，目标包括行驶车辆和行人，基于所述车辆行驶轨迹对所识别的行驶车辆进行实时的状态检测，以根据状态检测结果确定交通事故的发生结果。2.根据权利要求1所述的基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，其特征在于，所述第一状态信息包括道路环境信息和交通状态信息，所述道路环境信息交通标志信息、交通信号灯信息、车道线数据信息，所述交通状态信息包括交通车流量、车道占有量数据和车辆平均速度。3.根据权利要求1所述的基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，其特征在于，所述行驶车辆数据还包括车牌和车型。4.根据权利要求1所述的基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤2.1、将雷达坐标系下的行驶车辆通过坐标系转换到摄像头对应的像素坐标系下，实现在空间上的融合，雷达和摄像头在时间上同步采集数据，实现在时间上的融合，以得到融合后的第二状态信息、行驶车辆的速度和位置；步骤2.2、根据雷达采集的车辆标识、位置、速度和时间得到车辆行驶轨迹。5.根据权利要求4所述的基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，其特征在于，所述步骤2.2包括：步骤2.21、根据前一帧目标车辆的位置和速度，计算得到当前帧目标车辆的位置；步骤2.22、计算当前帧目标车辆的位置与其他行驶车辆的欧式距离，选择欧式距离最短的行驶车辆作为所述目标车辆在当前帧的行驶轨迹；步骤2.23、重复步骤2.21
‑
步骤2.22，按照时间序列，得到所述所有行驶车辆的车辆行驶轨迹。6.根据权利要求1所述的基于雷视数据融合的交通事故溯源方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤3.1、实时识别待测道路的多个目标；步骤3...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈睿，赖惠芝，胡晓鹏，杨俊，雷雨，宁佳萌，吴崇远，
申请(专利权)人：广州市丰海科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：