【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤传感器技术信息领域和智慧交通，具体涉及一种车辆轨迹检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、智慧高速作为智慧交通系统的重要组成部分，通过融合先进的传感技术、数据处理和实时分析，为高速公路的监控、管理和优化提供了新的可能性。在现有技术中，仍不能获取车辆的精确运动轨迹信息，无法为智慧高速公路的运营和管理提供了有力支持。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种车辆轨迹检测方法、装置、电子设备及存储介质，可以得到车辆的精确运动轨迹信息，为智慧高速公路的运营和管理提供有力支持。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种车辆轨迹检测方法，包括：
4、获取基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据；
5、将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行预处理，得到车辆轨迹图像；
6、将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到多个标记点；
7、基于k-means聚类算法对所述多个标记点进行聚类处理，得到聚类结果；
8、基于所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果；
9、基于所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息。
10、可选的，所述将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行预处理，得到车辆轨迹图像，包括：
11、将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行分段预处理，得
12、可选的，所述将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到多个标记点，包括：
13、将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到二值化处理结果，基于所述二值化处理结果进行标记，得到多个标记点。
14、可选的，所述基于k-means聚类算法对所述多个标记点进行聚类处理，得到聚类结果，包括：
15、基于k-means聚类算法对所述多个标记点以方向属性为特征进行聚类处理，得到聚类结果。
16、可选的，所述基于所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果，包括：
17、基于主成分分析算法对所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果。
18、可选的，所述基于所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息，包括：
19、基于最小二乘法对所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息。
20、可选的，所述基于最小二乘法对所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息，包括：
21、基于最小二乘法对所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆轨迹方程，基于所述车辆轨迹方程进行轨迹计算，得到车辆运动轨迹信息。
22、第二方面，本专利技术还提供了一种车辆轨迹检测装置，包括：
23、获取模块，用于获取基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据；
24、预处理模块，用于将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行预处理，得到车辆轨迹图像；
25、多个标记点模块，用于将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到多个标记点；
26、聚类模块，用于基于k-means聚类算法对所述多个标记点进行聚类处理，得到聚类结果；
27、筛选模块，用于基于所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果；
28、输出模块，用于基于所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息。
29、第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，用于执行存储器中存储的程序，以实现如上述任一种实现方式中的一种车辆轨迹检测方法中的步骤。
30、第四方面，本专利技术还提供了一种暂态计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，能够实现上述任一种实现方式中的一种车辆轨迹检测方法中的步骤。
31、本专利技术提供了一种车辆轨迹检测方法、装置、电子设备及存储介质，获取基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据，将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行预处理，得到车辆轨迹图像，将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到多个标记点，基于k-means聚类算法对所述多个标记点进行聚类处理，得到聚类结果，基于所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果，基于所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息。本申请通过提出了一种基于光栅阵列的创新车辆轨迹检测算法，以在智慧高速环境中更好地利用光栅传感器数据，通过结合先进的光栅阵列传感技术和图像处理算法。相比于现有技术，本申请通过提出一种车辆轨迹检测方法，可以得到车辆的精确运动轨迹信息，为智慧高速公路的运营和管理提供了有力支持。
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1.一种车辆轨迹检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行预处理，得到车辆轨迹图像，包括：
3.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到多个标记点，包括：
4.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述基于K-Means聚类算法对所述多个标记点进行聚类处理，得到聚类结果，包括：
5.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述基于所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果，包括：
6.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述基于所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息，包括：
7.根据权利要求6所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述基于最小二乘法对所述车辆轨迹筛选结果进行车辆轨迹拟合，得到车辆运动轨迹信息，包括：
8.一种车辆轨迹检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其
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任一项所述的一种车辆轨迹检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述将所述基于光纤光栅陈列采集的车辆轨迹信号数据进行预处理，得到车辆轨迹图像，包括：
3.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述将所述车辆轨迹图像进行二值化处理，得到多个标记点，包括：
4.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述基于k-means聚类算法对所述多个标记点进行聚类处理，得到聚类结果，包括：
5.根据权利要求1所述的车辆轨迹检测方法，其特征在于，所述基于所述聚类结果进行车辆轨迹筛选，得到车辆轨迹筛选结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢银奥，熊鑫，马俊杰，唐婉，徐一旻，胡文宇，
申请(专利权)人：武汉烽理光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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