本发明专利技术公开了一种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法、设备和介质，包括以下具体步骤：获取雷达目标检测数据和视频目标检测数据，获取检测区域内多个固定点的经纬度值作为雷达标定经纬度数据，根据雷达标定的经纬度数据和视频标定经纬度数据，采用双线性插值算法分别获得雷达目标经纬度值和视频目标经纬度值；根据同一时刻目标类型及目标经纬度值，利用匈牙利算法对赋经纬度值后的雷达检测目标和视频检测目标进行融合。本方法不需要对检测目标数据进行多次坐标转换，通过进行鸟瞰透视变换，然后将相机和雷达检测到的目标赋经纬度值，然后再进行匹配和融合，减小了计算难度，同时减小了误差，提高了检测精度。提高了检测精度。提高了检测精度。
【技术实现步骤摘要】
基于经纬度标定的多传感器检测融合方法、设备和介质
[0001]本专利技术涉及数据检测
，具体涉及一种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法、设备和介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着“智慧城市”的发展，传统的依赖人工统计的监控手段已无法满足交通管理者要求。现在的交通场景对实时检测和报警、全天候工作和精度等方面要求较高。毫米波雷达不易受环境等因素影响，对目标大小和速度等信息检测精度高，但对于静态目标检测精度低，而相机不受目标大小和运动状态的影响。雷视融合可实现两种传感器的互补。
[0003]现有的雷视融合方法为：将雷达检测到的位于世界坐标系下的目标经相机坐标系转化到图像坐标系下，再与图像坐标系下检测到的目标做匹配融合。此方法需要标定计算相机内参和外参，且需要进行两次坐标转化，转换矩阵的求解利用多组点拟合得到，两次坐标转化带来了更大的误差。
技术实现思路
[0004]本专利技术所要解决的技术问题是现有的雷视融合方法需要进行计算相机内参和外参计算，以及多次坐标转换，得到的监测结果误差大，精度低，目的在于提供种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法、设备和介质，通过采用双线性插值算法分别对雷达目标检测数据和视频目标检测数据进行检测目标经纬度赋值，利用匈牙利算法对赋经纬度值后的雷达检测目标和视频检测目标进行融合，不需要对检测目标数据进行多次坐标转换，减小了计算难度，同时减小了误差，提高了检测精度。
[0005]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0006]本专利技术第一方面提供一种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
[0007]通过点云分割和聚类处理获取雷达目标检测数据，获取检测区域内多个固定点的经纬度值作为雷达标定经纬度数据，根据雷达标定的经纬度数据，通过双线性插值算法对雷达检测目标赋经纬度值；
[0008]通过目标检测算法yolov8获取视频目标检测数据，结合检测区域内多个固定点确定视频标定经纬度数据，对视频图像进行鸟瞰透视变换，根据视频标定经纬度数据，通过双线性插值算法对视频目标赋经纬度值；
[0009]根据同一时刻目标类型及目标经纬度值，利用匈牙利算法对赋经纬度值后的雷达检测目标和视频检测目标进行融合。
[0010]本专利技术通过采用双线性插值算法分别对雷达目标检测数据和视频目标检测数据进行检测目标经纬度赋值，利用匈牙利算法对赋经纬度值后的雷达检测目标和视频检测目标进行融合，不需要对检测目标数据进行多次坐标转换，此方法不需要进行相机内参和外参的标定，只需进行一次鸟瞰透视变换，然后将相机和雷达检测到的目标赋经纬度值，然后
再进行匹配和融合，减小了计算难度，同时减小了误差，提高了检测精度。
[0011]进一步的，所述获取检测区域内多个固定点的经纬度值作为雷达标定经纬度数据具体包括：获取雷达目标检测数据，随机选取雷达目标检测点周围的四个固定点作为标定点，获取标定点的经纬数据。
[0012]进一步的，所述根据雷达标定的经纬度数据，通过双线性插值算法对雷达检测目标赋经纬度值，具体包括：
[0013]根据标定点的经纬数据构建坐标系，将雷达标定的经纬度数据进行分解，分别获得标定点的经度数据和纬度数据；
[0014]根据标定点的经度数据和纬度数据，采用双线性插值分别计算雷达检测目标在不同坐标方向上的经纬度；
[0015]将雷达检测目标在不同坐标方向上的经纬度进行融合，确定雷达检测目标经纬度。
[0016]进一步的，所述采用双线性插值分别计算雷达检测目标在不同坐标方向上的经纬度，具体包括：
[0017]获取标定点的经纬度数据：Q
11
(x1，y1)、Q
12
(x1，y2)、Q
21
(x2，y1)、Q
22
(x2，y2)以及雷达检测目标经纬数据P(x，y)；
[0018]在x方向上进行单线性插值，获得插值点R1(x，y1)和R2(x，y2)，在y方向上进行单线性插值，根据插值点R1(x，y1)和R2(x，y2)确定雷达检测目标经度数据；
[0019]在y方向上进行单线性插值，获得插值点R3(x1，y)和R4(x2，y)，在x方向上进行单线性插值，根据插值点R3(x1，y)和R4(x2，y)确定雷达检测目标纬度数据。
[0020]进一步的，所述结合检测区域内多个固定点确定视频标定经纬度数据，具体包括：
[0021]获取雷达标定的固定点位，获取检测图像与固定点经纬度值对应的像素位置，获取像素位置的经纬度数据，作为视频标定经纬度数据。
[0022]进一步的，所述对视频图像进行鸟瞰透视变换具体包括：
[0023]对标定点Q1、Q2、Q3和Q4进行透视变换，获得变换后的坐标Q1′
、Q2′
、Q3′
和Q4′
；
[0024]根据原标定和变换后的坐构建透视变换矩阵；
[0025]根据透视变换矩阵，计算视频检测目标点P经过鸟瞰透视变换后的位置，获得点P
′
；
[0026]根据坐标Q1′
、Q2′
、Q3′
、Q4′
和P
′
，通过双线性插值算法给视频目标赋经纬度值，获得视频目标经纬度。
[0027]进一步的，所述对赋经纬度值后的雷达检测目标和视频检测目标进行融合，具体包括根据雷达检测目标和视频检测目标，采用匈牙利最佳匹配算法得到雷达传感器和视频传感器的目标检测结果的最佳匹配，所述匹配过程包括：
[0028]获取融合后的目标经纬度，根据目标经纬度计算雷达检测目标和视频检测目标之间的经纬度欧氏距离；
[0029]根据欧氏距离确定待融合的两个检测数据的经纬度之差；
[0030]获取视频检测目标在多个雷达检测目标中与其经纬度距离最近且经纬度距离小于设定阈值的经纬度数据，与雷达检测目标进行匹配，获得目标检测结果的最佳匹配。
[0031]进一步的，所述匹配过程中，还包括将雷达和视频传感器进行时间同步；
[0032]所述时间同步过程中，当两个时间戳差小于设定时间阈值时，则判定为同一时刻。
[0033]本专利技术第二方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法。
[0034]本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法。
[0035]本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
[0036]通过采用双线性插值算法分别对雷达目标检测数据和视频目标检测数据进行检测目标经纬度赋值，利用匈牙利算法对雷达检测目标和视频检测目标进行融合，不需要对检测目标数据进行多次坐标转换，减小了计算难度，同时减小了误差，提高了检测精度。
附图说明...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于经纬度标定的多传感器检测融合方法，其特征在于，包括以下具体步骤：通过点云分割和聚类处理获取雷达目标检测数据，获取检测区域内多个固定点的经纬度值作为雷达标定经纬度数据，根据雷达标定的经纬度数据，通过双线性插值算法对雷达检测目标赋经纬度值；通过目标检测算法yolov8获取视频目标检测数据，结合检测区域内多个固定点确定视频标定经纬度数据，对视频图像进行鸟瞰透视变换，根据视频标定经纬度数据，通过双线性插值算法对视频目标赋经纬度值；根据同一时刻目标类型及目标经纬度值，利用匈牙利算法对赋经纬度值后的雷达检测目标和视频检测目标进行融合。2.根据权利要求1所述的基于经纬度标定的多传感器检测融合方法，其特征在于，所述获取检测区域内多个固定点的经纬度值作为雷达标定经纬度数据具体包括：获取雷达目标检测数据，随机选取雷达目标检测点周围的四个固定点作为标定点，获取标定点的经纬数据。3.根据权利要求2所述的基于经纬度标定的多传感器检测融合方法，其特征在于，所述根据雷达标定的经纬度数据，通过双线性插值算法对雷达检测目标赋经纬度值，具体包括：根据标定点的经纬数据构建坐标系，将雷达标定的经纬度数据进行分解，分别获得标定点的经度数据和纬度数据；根据标定点的经度数据和纬度数据，采用双线性插值分别计算雷达检测目标在不同坐标方向上的经纬度；将雷达检测目标在不同坐标方向上的经纬度进行融合，确定雷达检测目标经纬度。4.根据权利要求3所述的基于经纬度标定的多传感器检测融合方法，其特征在于，所述采用双线性插值分别计算雷达检测目标在不同坐标方向上的经纬度，具体包括：获取标定点的经纬度数据：Q
11
(x1，y1)、Q
12
(x1，y2)、Q
21
(x2，y1)、Q
22
(x2，y2)以及雷达检测目标经纬数据P(x，y)；在x方向上进行单线性插值，获得插值点R1(x，y1)和R2(x，y2)，在y方向上进行单线性插值，根据插值点R1(x，y1)和R2(x，y2)确定雷达检测目标经度数据；在y方向上进行单线性插值，获得插值点R3(x1，y)和R4(x2，y)，在x方向上进行单线性插值，根据插值点R3(x1，y)和R4(x2，y)确定雷达检测目标纬度数据。5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡丽娟，赵梓乔，李前汭，
申请(专利权)人：车路通科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：
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