本申请实施例提供应用于路段场景下的交通信息采集方法、装置及电子设备。本实施例中在获得该视觉传感器采集的第一对象在第一时间点下在第一车道的第一位置信息之后，利用第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k矫正第一位置信息，这种矫正方式实现了有效矫正线性畸变，获得精准的第二位置信息的目的。并且在将第二位置信息映射至全局坐标系的过程中，通过消畸映射关系补偿第二位置信息映射至全局坐标系的偏差，实现了有效矫正映射过程中所产生的非线性畸变，获得更准确的第一全局位置信息。从而使得通过融合获得的各对象的融合轨迹能够准确反映各对象的实际运动轨迹，精准地采集交通信息，实现智能交通管控。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及交通管控领域，尤其涉及应用于路段场景下的交通信息采集方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、智能交通管控依赖于准确采集路段场景的交通信息比如车流量、车辆间距、车辆或行人通过该路段所需时长、拥堵时车辆排队数量和排队长度等。目前，在智能交通管控应用中，通常将视觉传感器和雷达传感器在相同时间点下采集的同一对象的位置信息转换的同一坐标系下进行融合，来获得该目标对象的融合轨迹，以实现基于该路段各对象的融合轨迹进行交通信息采集。
2、但是，一方面，视觉传感器在采集位置信息时存在光学畸变，其获得的位置信息不够准确，另一方面，视觉传感器采集的位置信息在转换过程中也存在畸变，这使得获得的各对象的融合轨迹无法准确反映各对象的实际运动轨迹，从而无法准确获得该路段的交通信息。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供应用于路段场景下的交通信息采集方法、装置及电子设备，以矫正上述畸变以准确获得各目标的融合轨迹，从而准确获得路段场景的交通信息。
2、本申请实施例提供一种应用于路段场景下的交通信息采集方法，该方法应用于雷视一体机，该雷视一体机集成有至少两个视觉传感器和至少两个雷达传感器；该方法包括：
3、针对任一视觉传感器，获得该视觉传感器采集的第一对象在第一时间点下在第一车道的第一位置信息；根据第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k，对第一位置信息进行矫正，得到第二位置信息；所述车道反斜率k依据所述视觉传感器采集的第一车道的图像确定；
>4、检查第二位置信息是否处于该视觉传感器对应的目标畸变区域，如果是，依据已得到的该视觉传感器对应的消畸映射关系以及已获得的全局投影关系，将第二位置信息映射至已指定的全局坐标系，得到该视觉传感器下第一对象在第一时间点的第一全局位置信息，如果否，依据所述全局投影关系将第二位置信息映射至所述全局坐标系，得到该视觉传感器下第一对象在第一时间点的第一全局位置信息；所述消畸映射关系用于补偿第二位置信息映射至所述全局坐标系的偏差；所述目标畸变区域依据各车道线上发生畸变的采样点确定；5、将第一对象在各视觉传感器下在各时间点的第一全局位置信息与第一对象在各雷达传感器下在各时间点的第二全局位置信息进行融合，得到第一对象的融合轨迹，所述融合轨迹被用于进行交通信息采集。
6、本申请实施例还提供一种应用于路段场景下的交通信息采集装置，该装置应用于雷视一体机，该雷视一体机集成有至少两个视觉传感器和至少两个雷达传感器；该装置包括：
7、矫正模块，用于针对任一视觉传感器，获得该视觉传感器采集的第一对象在第一时间点下在第一车道的第一位置信息；根据第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k，对第一位置信息进行矫正，得到第二位置信息；所述车道反斜率k依据所述视觉传感器采集的第一车道的图像确定；
8、映射模块，用于检查第二位置信息是否处于该视觉传感器对应的目标畸变区域，如果是，依据已得到的该视觉传感器对应的消畸映射关系以及已获得的全局投影关系，将第二位置信息映射至已指定的全局坐标系，得到该视觉传感器下第一对象在第一时间点的第一全局位置信息，如果否，依据所述全局投影关系将第二位置信息映射至所述全局坐标系，得到该视觉传感器下第一对象在第一时间点的第一全局位置信息；所述消畸映射关系用于补偿第二位置信息映射至所述全局坐标系的偏差；所述目标畸变区域依据各车道线上发生畸变的采样点确定；
9、融合模块，用于将第一对象在各视觉传感器下在各时间点的第一全局位置信息与第一对象在各雷达传感器下在各时间点的第二全局位置信息进行融合，得到第一对象的融合轨迹，所述融合轨迹被用于进行交通信息采集。
10、本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器和用于存储计算机程序指令的存储器，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行如上方法的步骤。
11、本申请实施例还提供一种机器可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序指令，当该计算机程序指令被执行时，能够实现如上方法的步骤。
12、由以上技术方案可以看出，本实施例中，针对任一视觉传感器，在获得该视觉传感器采集的第一对象在第一时间点下在第一车道的第一位置信息之后，利用第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k矫正第一位置信息，这种基于矫正第一车道的线性畸变来同步矫正第一车道上的第一对象的第一位置信息的畸变的方式，实现了有效矫正线性畸变，获得精准的第二位置信息，为后续进行融合提供准确的第二位置信息。从而使得后续获得的各对象的融合轨迹能够准确反映各对象的实际运动轨迹，采集的交通信息更加精准，能够更好地管控交通。
13、进一步地，在本实施例中，当检测到获得的第二位置信息处于该视觉传感器对应的目标畸变区域内时，依据已得到的该视觉传感器对应的消畸映射关系以及已获得的全局投影关系，将第二位置信息映射至已指定的全局坐标系，这种通过消畸映射关系补偿第二位置信息映射至全局坐标系的偏差，实现了有效矫正映射过程中所产生的非线性畸变，以获得更准确的第一全局位置信息。从而进一步使得通过对第一对象在各视觉传感器下在各时间点的第一全局位置信息与第一对象在各雷达传感器下在各时间点的第二全局位置信息进行融合所得到的融合轨迹能够准确反映各对象的实际运动轨迹，精准地采集交通信息，实现智能交通管控。
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【技术保护点】
1.一种应用于路段场景下的交通信息采集方法，其特征在于，该方法应用于雷视一体机，所述雷视一体机集成有至少两个视觉传感器和至少两个雷达传感器；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k，对第一位置信息进行矫正包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一视觉传感器对应的目标畸变区域通过以下步骤确定：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对该视觉传感器已获得的至少一个车道线上的各采样点进行指定处理，以从各采样点中选择出发生畸变的畸变点包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对该视觉传感器已获得的至少一个车道线上的各采样点进行指定处理，得到各采样点对应的目标处理点包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一视觉传感器对应的消畸映射关系通过以下步骤确定：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局投影关系通过以下步骤确定：
8.一种应用于路段场景下的交通信息采集装置，其特征在于，该装置应用于雷视一体机，所述雷视一体机集成有至少两个视觉传感器和至少两个雷达传感器；所述装置包括：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述根据第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k，对第一位置信息进行矫正包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种应用于路段场景下的交通信息采集方法，其特征在于，该方法应用于雷视一体机，所述雷视一体机集成有至少两个视觉传感器和至少两个雷达传感器；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一车道在该视觉传感器对应的图像坐标系中的车道反斜率k，对第一位置信息进行矫正包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一视觉传感器对应的目标畸变区域通过以下步骤确定：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对该视觉传感器已获得的至少一个车道线上的各采样点进行指定处理，以从各采样点中选择出发生畸变的畸变点包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对该视觉传感器...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱强，
申请(专利权)人：上海高德威智能交通系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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