基于雷视数据运动分析的车辆检测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，为解决单一传感器难以在多场景、全天候下进行精准车辆检测的问题。该方法包括：视频与毫米波雷达数据的采集及标定；基于多帧毫米波雷达数据来生成车道热点图；基于目标运动状态分析的雷视融合策略；交通统计量的计算与传输；实时视频流的推送。本发明专利技术使用了一种更加合理的处理方式，通过对毫米波雷达与视频数据的运动分析及自适应融合，提升了目标检测的精度与鲁棒性，适用于低算力的边缘计算设备，降低了设备成本。同时全面均衡了车流量、排队长度、停车次数、线圈存在性等统计量。线圈存在性等统计量。线圈存在性等统计量。

【技术实现步骤摘要】
基于雷视数据运动分析的车辆检测方法


[0001]本专利技术涉及智能交通
，基于视频传感器与毫米波雷达，提出了一种基于雷视数据运动分析的车辆检测方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展与社会的进步，我国车辆检测技术飞速发展，城市交通建设逐步智能化，并取得了优异的成果。现今多种多样的车辆检测设备应用于城市路段，例如地磁线圈、摄像头、毫米波雷达、激光雷达、红外传感器、超声波等设备，用于城市交通信号控制。
[0003]使用单传感器进行交通区域检测，存在各自的不稳定性；视频传感器受天气及场景影响较大，其雨雪雾天气及夜晚场景检测效果受限；地磁地感线圈传感器受气候影响小，但安装过程中会破坏路面；毫米波雷达传感器波长短，可精准获取目标的位置信息和速度信息，但其对静止目标及低速目标会漏检；激光雷达的位置信息检测效果好，但缺少速度的检测，并且维护成本较高。因此，使用多传感器融合进行车辆检测成为一个大的趋势。
[0004]车辆检测的结果包括了车流量、脉冲、排队长度、停止次数、时间占有率、空间占有率等统计量，因此该技术不仅依赖于目标检测，还依本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，视频与毫米波雷达数据的采集及标定；S2，基于多帧毫米波雷达数据来生成车道热点图；S3，基于目标运动状态分析的雷视融合策略；S4，交通统计量的计算与传输；S5，实时视频流的推送。2.根据权利要求1所述的基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，其特征在于，S1步骤所述的视频与毫米波雷达数据的采集及标定，包括如下步骤：S1.1，视频数据与毫米波雷达数据的采集；S1.2，使用目标检测模型对原始视频帧进行解算，使用稀疏光流法对结果进行校正；S1.3，视频数据与毫米波雷达数据的同步；S1.4，视频数据、毫米波雷达数据、视频目标检测框，保存并推送到数据总线；S1.5，基于目标速度优先的标定处理。3.根据权利要求2所述的基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，其特征在于，实现S1.2步骤的方法是：捕获模型推理前后的实时视频帧I
t1
与I
t2
，以目标检测框的中心坐标作为角点CornerSet，通过稀疏光流法，计算出前后两帧中各个角点的像素偏移δ
u
与δ
v
，依据中心点的u、v方向偏移量，对上述视频帧目标检测结果进行校正；δ
u
＝OpticalFlowDiff
u
(I
t2
,I
t1
,CornerSet)δ
v
＝OpticalFlowDiff
v
(I
t2
,I
t1
,CornerSet)实现S1.5步骤所述的基于目标速度优先的标定处理方法是：筛选纵向距离小于一定阈值、横向速度小于一定阈值、纵向速度大于一定阈值的目标，将这些目标特殊标记出来，作为对应点选择的优先目标。4.根据权利要求1所述的基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，其特征在于，S2步骤所述的基于多帧毫米波雷达数据来生成车道热点图，包括如下步骤：S2.1，基于多帧毫米波雷达数据构建频数图；S2.2，基于频数图极大值比例统计，对频数图进行特定变换，将计算结果关联颜色图，生成车道热点图；S2.3，基于生成的热点图，勾勒虚拟车道。5.根据权利要求4所述的基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，其特征在于，实现S2.1步骤的方法是：通过线性变换L，构建了多帧毫米波雷达观测的空间频数图I
freq
；具体地，将毫米波雷达数据横向坐标变换到(0,640)值域范围内，将其纵坐标变换到(0,480)值域范围；I
freq(x,y)
＝L
·
Radar
(x,y)
实现S2.2步骤的方法是：如下式所示，如果频数极大值所占比例大于一定的比例δ
p
，则直接进行频数归一化处理，若频数极大值所占比例小于一定的比例δ
p
，则进行非线性平滑处理，得到结果I'
freq
，通过颜色图关联，得到目标热点图I
map
；
I
map
＝ColorMap(I'
freq
)。6.根据权利要求1所述的基于雷视数据运动分析的车辆检测方法，其特征在于，S3步骤所述的基于目标运动状态分析的雷视融合策略，包括如下步骤：S3.1虚拟车道状态计算；S3.2毫米波雷达跟踪目标的运动状态分析；S3.3跟踪目标在不同运动状态下，使用相应的融合策略；S3.4密集车辆情况下，对毫米波雷达数据进行启停处理；S3.5低速、静止情况下，采用视屏目标检测框进行补点。7.根据权利要求6所述的基于雷...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪彬，佟世继，张宇杰，程添亮，朱梁，孙浩凯，张新军，苏益安，刘超，李元青，戴胜，章涛涛，刘建华，高超，范永，
申请(专利权)人：连云港杰瑞电子有限公司，
类型：发明
国别省市：