一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及追踪定位技术领域，具体公开了一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法及系统，所述方法包括实时监测并统计追踪任务，根据统计结果确定各道路节点及其监测级别；建立与各道路节点的连接通道，实时获取采集视频；根据采集视频的时间轴拼接采集视频，基于所述采集视频同步生成车辆表；当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于采集视频实时定位目标车辆；当目标车辆丢失时，根据车辆表确定相关车辆并生成追踪指令。本发明专利技术基于区域总图实时建立车辆表，基于车辆表一方面提高目标车辆的定位速度，另一方面当目标车辆消失时，可以快速查询到相关车辆并延长定位过程，扩充了定位内容，提高了智能追踪技术的追踪丰富度。提高了智能追踪技术的追踪丰富度。提高了智能追踪技术的追踪丰富度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及追踪定位
，具体是一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法及系统。

技术介绍

[0002]随着车辆数量的日益增多，对管理过程逐渐提出了挑战，在管理过程中，定位追踪需求非常常见，尤其在逃逸场景下，相关人员需要借助现有的监控设备对车辆进行追踪。
[0003]现有的追踪技术大都依赖于人工，人工追踪准确度高，灵活度高，但是效率偏低，如果提高人工追踪的效率逐渐成为了一个技术问题；随着人工智能技术的进步，智能识别环节逐渐应用到了追踪过程中，但是，现有的智能追踪过程的灵活度较低，一旦出现目标更换的场景，那仍需要通过人工进行追踪；如何进一步的提高智能追踪过程的追踪丰富度是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，所述方法包括：实时监测并统计追踪任务，根据统计结果确定各道路节点及其监测级别；所述监测级别用于表征监测设备关于预设的靶目标的清晰度；建立与各道路节点的连接通道，实时获取采集视频；根据采集视频的时间轴拼接采集视频，基于所述采集视频同步生成车辆表；所述车辆表中含有车辆类型项和含有时间段的位置矩阵项；当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于采集视频实时定位目标车辆；当目标车辆丢失时，根据车辆表确定相关车辆并生成追踪指令。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述实时监测并统计追踪任务，根据统计结果确定各道路节点及其监测级别的步骤包括：获取追踪任务对应的追踪结果，确定车辆路径；生成含有切分网格的地图，统计并将所有车辆路径插入所述地图，计算各网格单元内的路径总长；根据所述路径总长选取道路节点，并确定监测级别；显示选取结果，接收用户输入的主动设定信息，调节道路节点及其监测级别。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述根据采集视频的时间轴拼接采集视频，基于所述采集视频同步生成车辆表的步骤包括：将所有采集视频转换为含有时间标签的图像组；根据时间顺序依次读取各图像组中的图像，根据道路节点的位置关系拼接读取到
的图像，得到区域总图；将所述区域总图输入训练好的图像识别模型，定位各类型车辆及其位置；所述图像识别模型的识别目标为车标；根据车辆类型统计车辆的位置，得到各类型车辆的位置矩阵；根据时间标签、车辆类型和位置矩阵确定车辆表。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于采集视频实时定位目标车辆的步骤包括：当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于车辆特征确定车辆类型；基于车辆类型在车辆表中提取位置矩阵，得到位置矩阵组；根据所述位置矩阵组确定识别顺序，基于识别顺序在对应的区域总图中定位目标车辆。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述当目标车辆丢失时，根据车辆表确定相关车辆并生成追踪指令的步骤包括：根据定位结果确定目标车辆的运动轨迹；获取运动轨迹的尾端与区域边界的空间距离；当所述空间距离在在大于预设的阈值时，读取车辆表，根据车辆表确定相关车辆；生成以相关车辆为目标的追踪指令；其中，所述相关车辆的数量不小于一。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述当所述空间距离在在大于预设的阈值时，读取车辆表，根据车辆表确定相关车辆的步骤包括：当所述空间距离在在大于预设的阈值时，以当前时刻为中心，预设的数值为时间半径获取车辆表；读取运动轨迹的尾端，确定尾端在位置矩阵中的对应行列数；基于所述行列数查询车辆表中其他位置矩阵的变化特征；当所述变化特征符合预设的变化条件时，查询车辆类型，基于车辆类型及位置矩阵在区域总图中定位相关车辆。
[0011]本专利技术技术方案还提供了一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位系统，所述系统包括：监测点标定模块，用于实时监测并统计追踪任务，根据统计结果确定各道路节点及其监测级别；所述监测级别用于表征监测设备关于预设的靶目标的清晰度；视频获取模块，用于建立与各道路节点的连接通道，实时获取采集视频；车辆表生成模块，用于根据采集视频的时间轴拼接采集视频，基于所述采集视频同步生成车辆表；所述车辆表中含有车辆类型项和含有时间段的位置矩阵项；目标定位模块，用于当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于采集视频实时定位目标车辆；追踪指令生成模块，用于当目标车辆丢失时，根据车辆表确定相关车辆并生成追踪指令。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述监测点标定模块包括：路径确定单元，用于获取追踪任务对应的追踪结果，确定车辆路径；
总长计算单元，用于生成含有切分网格的地图，统计并将所有车辆路径插入所述地图，计算各网格单元内的路径总长；选取执行单元，用于根据所述路径总长选取道路节点，并确定监测级别；显示调节单元，用于显示选取结果，接收用户输入的主动设定信息，调节道路节点及其监测级别。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述车辆表生成模块包括：图像转换单元，用于将所有采集视频转换为含有时间标签的图像组；图像拼接单元，用于根据时间顺序依次读取各图像组中的图像，根据道路节点的位置关系拼接读取到的图像，得到区域总图；车辆识别单元，用于将所述区域总图输入训练好的图像识别模型，定位各类型车辆及其位置；所述图像识别模型的识别目标为车标；矩阵确定单元，用于根据车辆类型统计车辆的位置，得到各类型车辆的位置矩阵；数据应用单元，用于根据时间标签、车辆类型和位置矩阵确定车辆表。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述目标定位模块包括：类型确定单元，用于当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于车辆特征确定车辆类型；位置读取单元，用于基于车辆类型在车辆表中提取位置矩阵，得到位置矩阵组；定位执行单元，用于根据所述位置矩阵组确定识别顺序，基于识别顺序在对应的区域总图中定位目标车辆。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术基于历史追踪数据确定道路节点，根据道路节点的采集视频确定区域总图，基于区域总图实时建立车辆表，基于车辆表一方面提高目标车辆的定位速度，另一方面当目标车辆消失时，可以快速查询到相关车辆并延长定位过程，扩充了定位内容，提高了智能追踪技术的追踪丰富度。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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。
[0017]图1为基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法的流程框图。
[0018]图2为基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法的第一子流程框图。
[0019]图3为基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法的第二子流程框图。
[0020]图4为基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法的第三子流程框图。
[0021]图5为基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法的第四子流程框图。
[0022]图6为基于边缘计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，其特征在于，所述方法包括：实时监测并统计追踪任务，根据统计结果确定各道路节点及其监测级别；所述监测级别用于表征监测设备关于预设的靶目标的清晰度；建立与各道路节点的连接通道，实时获取采集视频；根据采集视频的时间轴拼接采集视频，基于所述采集视频同步生成车辆表；所述车辆表中含有车辆类型项和含有时间段的位置矩阵项；当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于采集视频实时定位目标车辆；当目标车辆丢失时，根据车辆表确定相关车辆并生成追踪指令。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，其特征在于，所述实时监测并统计追踪任务，根据统计结果确定各道路节点及其监测级别的步骤包括：获取追踪任务对应的追踪结果，确定车辆路径；生成含有切分网格的地图，统计并将所有车辆路径插入所述地图，计算各网格单元内的路径总长；根据所述路径总长选取道路节点，并确定监测级别；显示选取结果，接收用户输入的主动设定信息，调节道路节点及其监测级别。3.根据权利要求1所述的基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，其特征在于，所述根据采集视频的时间轴拼接采集视频，基于所述采集视频同步生成车辆表的步骤包括：将所有采集视频转换为含有时间标签的图像组；根据时间顺序依次读取各图像组中的图像，根据道路节点的位置关系拼接读取到的图像，得到区域总图；将所述区域总图输入训练好的图像识别模型，定位各类型车辆及其位置；所述图像识别模型的识别目标为车标；根据车辆类型统计车辆的位置，得到各类型车辆的位置矩阵；根据时间标签、车辆类型和位置矩阵确定车辆表。4.根据权利要求1所述的基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，其特征在于，所述当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于采集视频实时定位目标车辆的步骤包括：当接收到含有车辆特征的追踪指令时，基于车辆特征确定车辆类型；基于车辆类型在车辆表中提取位置矩阵，得到位置矩阵组；根据所述位置矩阵组确定识别顺序，基于识别顺序在对应的区域总图中定位目标车辆。5.根据权利要求4所述的基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，其特征在于，所述当目标车辆丢失时，根据车辆表确定相关车辆并生成追踪指令的步骤包括：根据定位结果确定目标车辆的运动轨迹；获取运动轨迹的尾端与区域边界的空间距离；当所述空间距离在在大于预设的阈值时，读取车辆表，根据车辆表确定相关车辆；生成以相关车辆为目标的追踪指令；其中，所述相关车辆的数量不小于一。6.根据权利要求5所述的基于边缘计算技术的汽车追踪定位方法，其特征在于，所述当所述空间距离在在大于预设的阈值时，读取车辆表，根据车辆表确定相...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯乾隆，康凯，张帆，吴松，李洪庆，刘磊，周月，史雪枫，董博，高天放，朱青，刘冰洁，
申请(专利权)人：中汽信息科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：