【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧交通，尤其涉及一种城市道路多雷视数据的融合方法及装置。
技术介绍
1、城市交叉路口是车路协同的重要节点，在十字路口或多路交叉路口中，雷视机常用于全息应用，为覆盖全整个路口，需要每个路口都放置一个雷视设备。
2、现有技术中，为了对多个路口的目标数据进行目标融合，每个雷视设备分别对各自的目标(如车辆、行人、非机动车)数据进行融合，单个路口目标融合采用深度学习的方法，然后由边缘计算设备再次进行多设备之间的目标融合。但是，现有技术存在如下问题：运算量大，实时性低，对设备的硬件算力和实时性要求高，并且无法解决多个路口的目标融合问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种城市道路多雷视数据的融合方法及装置。
2、本专利技术提供一种城市道路多雷视数据的融合方法，应用于边缘设备，所述方法包括：
3、获取多个路口的多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据；
4、分别将所述多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据，从对应的子坐标系变换到全局坐标系，得到对应的变换后的视频数据和变换后的雷达数据；
5、对所述多个雷视设备各自对应的变换后的视频数据进行数据融合，得到至少一个相机目标id；
6、对所述多个雷视设备各自对应的变换后的雷达数据进行数据融合，得到至少一个雷达目标id；
7、对各所述相机目标id及各所述雷达目标id进行匹配，得到融合目标id。
8、根据本专利技术提供
9、针对所述多个雷视设备中的每一个雷视设备，根据所述雷视设备的相机对应的转换矩阵，将所述相机采集的视频数据，从所述雷视设备对应的子坐标系变换到所述多个路口关联的全局坐标系，得到所述雷视设备对应的变换后的视频数据；
10、根据所述雷视设备的雷达对应的转换矩阵，将所述雷达采集的雷达数据，从所述雷视设备对应的子坐标系变换到所述多个路口关联的全局坐标系，得到所述雷视设备对应的变换后的雷达数据。
11、根据本专利技术提供的一种城市道路多雷视数据的融合方法，所述方法还包括：
12、针对所述多个雷视设备中的每一个雷视设备的相机，基于预设角点，确定所述相机对应的转换矩阵；所述相机对应的转换矩阵中包括所述相机不同方向的单应性变换矩阵外参。
13、根据本专利技术提供的一种城市道路多雷视数据的融合方法，所述方法还包括：
14、针对所述多个雷视设备中的每一个雷视设备的雷达，基于预设角反，确定所述雷达对应的转换矩阵；所述雷达对应的转换矩阵中包括所述雷达不同方向的单应性变换矩阵外参。
15、根据本专利技术提供的一种城市道路多雷视数据的融合方法，所述对所述多个雷视设备各自对应的变换后的视频数据进行数据融合，得到至少一个相机目标id，包括：
16、根据所述多个雷视设备的相机各自对应的变换后的视频数据，对所述多个雷视设备的相机检测到的同一目标进行匹配关联，得到至少一个相机目标id。
17、根据本专利技术提供的一种城市道路多雷视数据的融合方法，所述对所述多个雷视设备各自对应的变换后的雷达数据进行数据融合，得到至少一个雷达目标id，包括：
18、根据所述多个雷视设备的雷达各自对应的变换后的雷达数据，对所述多个雷视设备的雷达检测到的同一目标进行匹配关联，得到至少一个雷达目标id。
19、根据本专利技术提供的一种城市道路多雷视数据的融合方法，所述对各所述相机目标id及各所述雷达目标id进行匹配，得到融合目标id，包括：
20、基于最优匹配算法，根据各所述相机目标id及各所述雷达目标id，确定最优匹配检测结果；所述最优匹配检测结果包括融合目标id，及属于同一融合目标id的、具有匹配关系的相机目标id和雷达目标id。
21、本专利技术还提供一种城市道路多雷视数据的融合装置，包括：
22、获取模块，用于获取多个路口的多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据；
23、变换模块，用于分别将所述多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据，从对应的子坐标系变换到全局坐标系，得到对应的变换后的视频数据和变换后的雷达数据；
24、第一数据融合模块，用于对所述多个雷视设备各自对应的变换后的视频数据进行数据融合，得到至少一个相机目标id；
25、第二数据融合模块，用于对所述多个雷视设备各自对应的变换后的雷达数据进行数据融合，得到至少一个雷达目标id；
26、匹配模块，用于对各所述相机目标id及各所述雷达目标id进行匹配，得到融合目标id。
27、本专利技术还提供一种电子设备，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如上述任一种所述城市道路多雷视数据的融合方法。
28、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述城市道路多雷视数据的融合方法。
29、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述城市道路多雷视数据的融合方法。
30、本专利技术提供的城市道路多雷视数据的融合方法，通过将多个路口的多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据，均传输到同一个边缘设备，由该边缘设备首先对多个雷视设备各自采集的视频数据进行坐标转换和数据融合，得到至少一个相机目标id，并对多个雷视设备各自采集的雷达数据进行坐标转换和数据融合，得到至少一个雷达目标id；然后再由该边缘设备对各相机目标id及各雷达目标id进行匹配，得到融合目标id，从而利用一个边缘设备对多个路口的多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据进行融合处理，减少单独雷视设备内融合的流程，先对同质传感器融合，再异质传感器融合，能够提高融合目标准确率和实时性，降低运算量，由于不在单个雷视设备上进行雷达数据和视频数据的融合处理，在单独雷视设备里无需配置单独的硬件处理设备，能够减少雷视的硬件处理成本。
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1.一种城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，应用于边缘设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述分别将所述多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据，从对应的子坐标系变换到全局坐标系，得到对应的变换后的视频数据和变换后的雷达数据，包括：
3.根据权利要求2所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述对所述多个雷视设备各自对应的变换后的视频数据进行数据融合，得到至少一个相机目标ID，包括：
6.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述对所述多个雷视设备各自对应的变换后的雷达数据进行数据融合，得到至少一个雷达目标ID，包括：
7.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述对各所述相机目标ID及各所述雷达目标ID进行匹配，得到融合目标ID，
8.一种城市道路多雷视数据的融合装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述城市道路多雷视数据的融合方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述城市道路多雷视数据的融合方法。
...【技术特征摘要】
1.一种城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，应用于边缘设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述分别将所述多个雷视设备各自采集的雷达数据和视频数据，从对应的子坐标系变换到全局坐标系，得到对应的变换后的视频数据和变换后的雷达数据，包括：
3.根据权利要求2所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数据的融合方法，其特征在于，所述对所述多个雷视设备各自对应的变换后的视频数据进行数据融合，得到至少一个相机目标id，包括：
6.根据权利要求1所述的城市道路多雷视数...
【专利技术属性】
技术研发人员：许丹丹，张晓东，王良，韩雪华，魏贺，王赛，张敏，
申请(专利权)人：北京市城市规划设计研究院，
类型：发明
国别省市：
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