全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本申请提供了一种全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置及计算机设备，涉及智能交通领域，用于解决拐弯车辆分裂的问题。方法主要包括：获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型；根据横向速度和纵向速度计算所述目标车辆的运动航向角，根据所述目标车辆的坐标和车辆类型计算所述目标车辆的矩形区域；确定所述目标车辆的矩形区域内是否出现其他车辆的坐标；若所述目标车辆的矩形区域内出现其他车辆的坐标，且所述其他车辆的运动航向角与所述目标车辆的运动航向角差值小于等于预置数值，则确定所述目标车辆和所述其他车辆为同一车辆。同一车辆。同一车辆。

【技术实现步骤摘要】
全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置及计算机设备


[0001]本申请涉及智能交通
，尤其涉及一种全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]车路协同的智能路侧感知设备可实时地对交通参与者进行全息感知，不仅能够为单车智能提供其感知范围之外的交通状况，也能为智慧城市提供实时交通场景的数字孪生视角，从而实现精细化的交通管理和控制。智能路侧感知设备的主要作用是能够实时还原交通场景，主要的设备有视频、激光雷达、毫米波雷达等，毫米波雷达以其全天时、全天候、速度测量准、覆盖范围大等特点成为智能路侧感知设备不可或缺的核心传感器之一。
[0003]目前交通场景的毫米波雷达主要应用包括卡口测速、车流量检测、排队长度检测等，这些应用的毫米波雷达数据处理方法比较简单且功能很少，只测量了车辆速度或者车辆统计参数的准确性，缺乏对整个检测范围内的所有目标轨迹跟踪。而全息路口场景感知需要毫米波雷达对检测范围内的车辆、行人、动物等所有交通参与者进行实时的、精准的探测。在各种交通场景中，包括城市路口、城市路段、高速公路、快速路、隧道等，城市路口的交通状况最为复杂，安装在城市路口的毫米波雷达难以解决的问题也最多，如拐弯车辆分裂（即在车辆在拐弯过程中将拐弯同一个车辆识别成多个车辆）是众多毫米波雷达产家关注的焦点。
[0004]因此，现在亟需一种全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置及计算机设备来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置及计算机设备，用于解决拐弯车辆分裂的问题。
[0006]本专利技术实施例提供一种全息路口毫米波雷达数据处理方法，所述方法包括：获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型；根据所述横向速度和纵向速度计算所述目标车辆的运动航向角，根据所述目标车辆的坐标和车辆类型计算所述目标车辆的矩形区域；确定所述目标车辆的矩形区域内是否出现其他车辆的坐标；若所述目标车辆的矩形区域内出现其他车辆的坐标，且所述其他车辆的运动航向角与所述目标车辆的运动航向角差值小于等于预置数值，则确定所述目标车辆和所述其他车辆为同一车辆。
[0007]本专利技术实施例提供一种全息路口毫米波雷达数据处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型；计算模块，用于根据所述横向速度和纵向速度计算所述目标车辆的运动航向角，根据所述目标车辆的坐标和车辆类型计算所述目标车辆的矩形区域；
确定模块，用于确定所述目标车辆的矩形区域内是否出现其他车辆的坐标；所述确定模块，还用于若所述目标车辆的矩形区域内出现其他车辆的坐标，且所述其他车辆的运动航向角与所述目标车辆的运动航向角差值小于等于预置数值，则确定所述目标车辆和所述其他车辆为同一车辆。
[0008]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述全息路口毫米波雷达数据处理方法。
[0009]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述全息路口毫米波雷达数据处理方法。
[0010]一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的全息路口毫米波雷达数据处理方法。
[0011]本专利技术提供一种全息路口毫米波雷达数据处理方法、装置及计算机设备，首先获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型；然后根据横向速度和纵向速度计算目标车辆的运动航向角，根据目标车辆的坐标和车辆类型计算目标车辆的矩形区域；确定目标车辆的矩形区域内是否出现其他车辆的坐标；若目标车辆的矩形区域内出现其他车辆的坐标，且其他车辆的运动航向角与所述目标车辆的运动航向角差值小于等于预置数值，则确定所述目标车辆和所述其他车辆为同一车辆。从而通过本专利技术解决了由于车辆外形结构、运动状态而导致的毫米波雷达探测数据目标分裂问题，即同一辆车有多个目标输出。降低虚假目标的出现概率，提高车流量统计精度。
附图说明
[0012]图1为本申请提供的一种全息路口毫米波雷达数据处理方法流程图；图2为本申请提供的一种来向车辆的车辆类型确定流程图；图3为本申请提供的一种去向车辆的车辆类型确定流程图；图4为本申请提供的全息路口毫米波雷达数据处理系统架构图；图5为本申请提供的路口毫米波雷达安装场景图；图6为本申请提供的装置的结构示意图；图7为本申请提供的计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0013]为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请实施例技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
[0014]请参阅图1所示，为本专利技术实施例提供的一种全息路口毫米波雷达数据处理方法，用于执行步骤S101
‑
步骤S104：步骤S101，获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型。
[0015]在本实施例中，可以按照第一预置间隔通过毫米波雷达获取来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度；根据获取的来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度，更新轨
迹池中的轨迹。其中，所述轨迹池中的每条轨迹都对应有车辆的唯一标识、坐标、横向速度、纵向速度、车道标识、停止标识以及车辆类型。唯一标识可以为自动生成的数字，车道标识用于表示车辆所在的车道，停止标识可以通过1或是0来标识车辆是否为停止状态，车辆类型具体可以包括小车、中车、大车和超大车等，本实施例对此不做具体限定。
[0016]具体的，第一预置间隔可以为50
‑
80毫秒，本实施例在通过毫米波雷达获取来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度之后，通过二维傅里叶变换、恒虚警检测、坐标转换产生的数据（x，y，V
x
，V
y
）。其中，x，y，V
x
，V
y
分别代表目标车辆的横坐标、纵坐标、横向速度、纵向速度。
[0017]在本专利技术提供的一个实施例中，所述获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型，包括：按照第二预置间隔从更新的轨迹池中获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型，所述目标车辆为轨迹池中的每个轨迹对应的车辆。该第二预置间隔可以为50
‑
90毫秒。
[0018]具体的，所述根据获取的来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度，更新轨迹池中的轨迹，包括：确定所述轨迹池中与获取的来向或去向车辆的坐标存在关联的关联轨迹以及不存在关联的非关联轨迹；根据获取的来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度更新轨迹池中对应的关联轨迹，并记录关联轨迹的跟踪次数；根据所述非关联轨迹的停止标识，更新轨迹池中对应的非关联轨迹，并记录非关联本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全息路口毫米波雷达数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型；根据所述横向速度和纵向速度计算所述目标车辆的运动航向角，根据所述目标车辆的坐标和车辆类型计算所述目标车辆的矩形区域；确定所述目标车辆的矩形区域内是否出现其他车辆的坐标；若所述目标车辆的矩形区域内出现其他车辆的坐标，且所述其他车辆的运动航向角与所述目标车辆的运动航向角差值小于等于预置数值，则确定所述目标车辆和所述其他车辆为同一车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：按照第一预置间隔通过毫米波雷达获取来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度；根据获取的来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度，更新轨迹池中的轨迹，所述轨迹池中的每条轨迹都对应有车辆的唯一标识、坐标、横向速度、纵向速度、车道标识、停止标识以及车辆类型；所述获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型，包括：按照第二预置间隔从更新的轨迹池中获取目标车辆的坐标、横向速度、纵向速度以及车辆类型，所述目标车辆为轨迹池中的每个轨迹对应的车辆。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取的来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度，更新轨迹池中的轨迹，包括：确定所述轨迹池中与获取的来向或去向车辆的坐标存在关联的关联轨迹以及不存在关联的非关联轨迹；根据获取的来向或去向车辆的坐标、横向速度、纵向速度更新轨迹池中对应的关联轨迹，并记录关联轨迹的跟踪次数；根据所述非关联轨迹的停止标识，更新轨迹池中对应的非关联轨迹，并记录非关联轨迹的丢失次数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述非关联轨迹的停止标识，更新轨迹池中对应的非关联轨迹，包括：若所述非关联轨迹的停止标识为1，则以一定的加速度减速外推，当来向或去向车辆的纵向速度减为0，将此时来向或去向车辆的位置更新为非关联轨迹停止的最终位置；若非关联轨迹将要更新的位置已与前方目标重合，则来向或去向车辆在前一周期的位置为非关联轨迹停止的最终位置；若所述非关联轨迹的停止标识为0，则以丢失时的速度匀速外推，当来向或去向车辆最大丢失次数大于N
maxl
时，直接删除该非关联轨迹；当在外推过程中即将更新的位置与前方停止目标重合，则来向或去向车辆在前一周期的位置为非关联轨迹停止的最终位置。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述非关联轨迹的停止标识，更新轨迹池中对应的非关联轨迹，并记录非关联轨迹的丢失次数之前，所述方法还包括：确定所述非关联轨迹对应的纵向速度是否小于V
maxstop
，且该非关联轨迹的跟踪次数是否大于N
sc
、连续的丢失次数是否大于N
sl
，若是，则将所述非关联轨迹的停止标识置1；若否，则将所述非关联轨迹的停止标识置0。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若通过毫米波雷达获取的为来向车辆，所述方法还包括：若在预置距离以外来向车辆的反射截面积值大于目标面积值，则将该来向车辆的大车相似度计数器加1；若整个检测范围内所述来向车辆的纵向速度大于V
minclass
，该来向车辆与周围来向车辆的横向相对距离、纵向相对距离、横向速度差值的绝对值、纵向速度差值的绝对值分别小于设定的δ
x
，δ
y
，δ
vx
，δ
vy
，则根据纵向相对距离的大小分别给参加比较的2个来向车辆的超大车相似度计数器、大车相似度...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱海洋，冯泽峰，张旭，王磊磊，于巍巍，王浩江，陆孝松，李松，
申请(专利权)人：上海黎明瑞达电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：