【技术实现步骤摘要】
本申请涉及道路监控，尤其涉及一种包含车辆身份信息的交通数字孪生方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、交通数字孪生实现车辆轨迹的仿真是智慧交通当前发展的重要领域之一，交通数字孪生旨在通过模拟和仿真等手段实时反映和模拟城市交通系统的运行状态。
2、对包含车辆身份信息的车辆轨迹进行实时孪生从而实现轨迹仿真是交通数字孪生中较为常见的一种场景，在道路上布置传感器和相机，传感器用于识别过往车辆的轨迹信息，相机用于识别车牌从而获取车辆身份信息。目前对包含车辆信息的车辆轨迹进行实时孪生以实现车辆轨迹仿真主要有两种方案。第一种方案是在需要监控的道路上设置若干连续监控点位，并在每个监控点位均布置传感器和相机。当相邻的相机所识别出的车辆身份一致时，将相邻相机所对应的传感器所识别的车辆轨迹进行拼接。第二种方案是在需要监控的道路上连续布置带有识别轨迹功能的智能相机，智能相机同时识别车辆轨迹和车辆身份信息，当相邻的智能相机所识别的车辆身份一致时，将智能相机所识别的车辆轨迹进行拼接。
3、然而，第一种方案需要连续布置多组传感器和相机，加上传感器和相机的后期维护，均需要较高的成本。此外，传感器的识别距离通常大于相机的识别距离，传感器识别到车辆轨迹后，需要一段时间后相机才能识别车辆信息并进行匹配，因此无法做到车辆轨迹的实时孪生以实现轨迹仿真。至于第二种方案，智能相机同时识别车辆信息和车辆轨迹，识别出来的准确度较差且覆盖范围较短，同样无法做到车辆轨迹的实时孪生以实现轨迹仿真。因此，如何能够在相对较低的成本下完成包含车辆身份信息的车辆轨迹的实
技术实现思路
1、本申请提供了一种包含车辆身份信息的交通数字孪生方法、系统、设备及存储介质，能够在相对较低的成本下完成包含车辆身份信息的车辆轨迹的实时孪生以实现轨迹仿真。本申请提供如下技术方案：
2、第一方面，本申请提供一种包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，所述方法包括：
3、在目标监控道路上布置相机和多个传感器，并将传感器和相机通过网络连接到边缘计算单元，其中相邻传感器之间的距离小于等于预设的距离阈值；
4、利用相邻的传感器分别获取目标监控道路上过往车辆的第一轨迹和第二轨迹，并将第一轨迹和第二轨迹上传至边缘计算单元；
5、获取第一轨迹和第二轨迹的数据特征，基于数据特征判断第一轨迹和第二轨迹是否能够匹配为同一段轨迹；若是能够匹配为同一段轨迹，则通过边缘计算单元将第一轨迹和第二轨迹进行拼接；若是不能够匹配为同一段轨迹，则将第一轨迹和第二轨迹均进行轨迹预测后重新进行轨迹匹配操作，直至第一轨迹和第二轨迹能够匹配为同一段轨迹，再通过边缘计算单元将第一轨迹和第二轨迹进行拼接；
6、重复进行轨迹拼接操作直至将所有传感器所获取的轨迹拼接完成；
7、利用相机获取过往车辆的车辆身份信息，将车辆身份信息上传至边缘计算单元，边缘计算单元匹配传感器对应的轨迹，并将车辆身份信息与轨迹进行绑定。
8、在一个具体的可实施方案中，所述利用相邻的传感器分别获取目标监控道路上过往车辆的第一轨迹和第二轨迹包括：
9、向过往车辆发射无线电波，接收遇到过往车辆后反射回来的无线电波；
10、无线电波中包含了过往车辆的信息；
11、使用信号处理无线电波，提取过往车辆的特征，利用特征辅助确定过往车辆的位置和运动状态；
12、使用跟踪算法持续追踪过往车辆；
13、基于时间的推移传感器将多个时刻的过往车辆的信息进行综合，形成过往车辆的行驶轨迹。
14、在一个具体的可实施方案中，所述判断第一轨迹和第二轨迹是否能够匹配为同一段轨迹之前还包括：
15、在目标监控道路上布置若干传感器之后，根据测量相邻传感器之间的距离判断相邻传感器的检测范围是否存在交集；
16、若是相邻传感器的检测范围存在交集，则相应的传感器所获取到的轨迹则不需要进行轨迹预测就能够进行轨迹匹配；
17、若是相邻传感器的检测范围不存在交集，则相应的传感器所获取到的轨迹则需要进行轨迹预测后才能够进行轨迹匹配，此时对检测范围不存在交集的相邻传感器进行标记，当被标记的传感器获取过往车辆的行驶轨迹时，自动进行行驶轨迹的轨迹预测。
18、在一个具体的可实施方案中，所述通过边缘计算单元将第一轨迹和第二轨迹进行拼接包括：
19、对第一轨迹和第二轨迹进行时间同步和预处理；
20、对第一轨迹和第二轨迹进行坐标系转换；
21、将第一轨迹和第二轨迹在时间和空间上对齐；
22、使用轨迹推测和插值方法填补第一轨迹和第二轨迹上缺失的信息点；
23、对轨迹进行拼接，并对拼接后的轨迹进行质量评估。
24、在一个具体的可实施方案中，所述将第一轨迹和第二轨迹均进行轨迹预测包括：
25、传感器获取车辆的初始速度以及初始加速度，随后利用以下公式计算出车辆的预测距离：
26、
27、其中s为预测距离，v为初始速度，a为初始加速度，t为预测时长；计算出预测距离之后，将车辆的行驶轨迹延长预测距离，完成第一轨迹和第二轨迹的延长。
28、在一个具体的可实施方案中，所述将第一轨迹和第二轨迹均进行轨迹预测包括：
29、传感器获取车辆的初始加速度，随后利用以下公式计算出车辆的预测距离：
30、加速度函数：
31、速度函数：
32、行驶距离函数：
33、其中，t为预测时间，a0是初始加速度，b是加速度随时间的变化率，c是积分常数；计算出预测距离之后，将车辆的行驶轨迹延长预测距离，完成第一轨迹和第二轨迹的延长。
34、在一个具体的可实施方案中，所述利用相机获取过往车辆的车辆身份信息包括：
35、获取车辆图像；
36、对车辆图像进行预处理；
37、使用ocr算法对车辆图像中的车牌进行识别，提取车牌上的文字信息；
38、车牌信息被成功识别后，通过车牌信息与其他数据库中的信息关联，获取车辆的身份信息。
39、第二方面，本申请提供一种包含车辆身份信息的交通数字孪生系统，采用如下的技术方案：
40、一种包含车辆身份信息的交通数字孪生系统，包括：
41、单元布置模块，用于在目标监控道路上布置相机和多个传感器，并将传感器和相机通过网络连接到边缘计算单元，其中相邻传感器之间的距离小于等于预设的距离阈值；
42、轨迹识别模块，用于利用相邻的传感器分别获取目标监控道路上过往车辆的第一轨迹和第二轨迹，并将第一轨迹和第二轨迹上传至边缘计算单元；
43、轨迹预测模块，用于获取第一轨迹和第二轨迹的数据特征，基于数据特征判断第一轨迹和第二轨迹是否能够匹配为同一段轨迹；若是能够匹配为同一段轨迹，则通过边缘计算单元将第一轨迹和第二轨本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述利用相邻的传感器分别获取目标监控道路上过往车辆的第一轨迹和第二轨迹包括：
3.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述判断第一轨迹和第二轨迹是否能够匹配为同一段轨迹之前还包括：
4.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述通过边缘计算单元将第一轨迹和第二轨迹进行拼接包括：
5.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述将第一轨迹和第二轨迹均进行轨迹预测包括：
6.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述将第一轨迹和第二轨迹均进行轨迹预测包括：
7.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述利用相机获取过往车辆的车辆身份信息包括：
8.一种包含车辆身份信息的交通数字孪生系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述利用相邻的传感器分别获取目标监控道路上过往车辆的第一轨迹和第二轨迹包括：
3.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述判断第一轨迹和第二轨迹是否能够匹配为同一段轨迹之前还包括：
4.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述通过边缘计算单元将第一轨迹和第二轨迹进行拼接包括：
5.根据权利要求1所述的包含车辆身份信息的交通数字孪生方法，其特征在于，所述将第一轨迹和第二轨迹均进行轨迹预测包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冬，柳俊，
申请(专利权)人：苏州映赛智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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