[發明專利]基于雷視融合的車輛追蹤方法以及裝置

有效

• 申請號: 202210929969.1
• 申請日: 2022-08-04
• 公開（公告）號: CN114998886B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 閆軍;廖福坤
• 申請（專利權）人: 智慧互通科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V20/54;G06V10/80
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于雷視融合的車輛追蹤方法，其特征在于，包括：

獲取每個單路口節點內每個車輛編號對應的雷視融合數據集，所述雷視融合數據集包括第一個時間戳至第N個時間戳內對應的N個數據組；

根據每個所述單路口節點內每個所述車輛編號對應的雷視融合數據集，判斷相鄰路口節點是否存在重疊雷視融合數據，若所述相鄰路口節點存在重疊雷視融合數據，則多個所述相鄰路口節點形成關聯子域；

對所述雷視融合數據集中車牌號碼對應的車輛圖像進行二次校驗，并根據二次校驗結果判斷所述車牌號碼對應的置信度是否大于置信度閾值；

若所述車牌號碼對應的置信度大于或等于所述置信度閾值，則根據最高置信度對應的車牌號碼對所述雷視融合數據集中所有車牌號碼進行統一化形成唯一車牌號碼，若所述車牌號碼對應的置信度小于所述置信度閾值，則將所述車牌號碼替換為虛擬車牌號碼，獲得車牌處理后的雷視融合數據集；

對所述車牌處理后的雷視融合數據集中車輛特征對應的車輛圖像進行二次校驗，并根據二次校驗結果對所述車輛特征進行統一化，獲得統一雷視融合數據集；

判斷所述關聯子域中所述相鄰路口節點內所述統一雷視融合數據集是否包含相同的所述唯一車牌號碼；

若包含相同的所述唯一車牌號碼，則將相同的所述唯一車牌號碼對應的所述統一雷視融合數據集的N個數據組進行數據融合，獲得節點融合數據集；

根據所述節點融合數據集，獲得車輛追蹤軌跡。

2.根據權利要求1所述的基于雷視融合的車輛追蹤方法，其特征在于，所述對所述車牌處理后的雷視融合數據集中車輛特征對應的車輛圖像進行二次校驗，并根據二次校驗結果對所述車輛特征進行統一化，獲得統一雷視融合數據集之后，所述方法還包括：

判斷所述第一個時間戳至所述第N個時間戳內所述統一雷視融合數據集中車輛加速度或者車輛減速度是否超過閾值；

若所述車輛加速度或者所述車輛減速度超過所述閾值，則對所述車輛加速度或者所述車輛減速度進行平滑處理；

判斷所述第一個時間戳至所述第N個時間戳內所述統一雷視融合數據集中車輛速度是否低于速度閾值；

若所述車輛速度低于所述速度閾值，則對車輛位置進行平滑處理。

3.根據權利要求2所述的基于雷視融合的車輛追蹤方法，其特征在于，所述判斷所述關聯子域中所述相鄰路口節點內所述統一雷視融合數據集是否包含相同的所述唯一車牌號碼之后，所述方法還包括：

若所述關聯子域中所述相鄰路口節點內包含一個所述唯一車牌號碼，則對所述相鄰路口節點的重疊區域內，相同所述車輛編號對應的所述N個數據組進行數據融合，獲得所述節點融合數據集；

其中，相同所述車輛編號中一個所述車輛編號對應所述唯一車牌號碼，一個所述車輛編號對應所述虛擬車牌號碼。

4.根據權利要求3所述的基于雷視融合的車輛追蹤方法，其特征在于，所述判斷所述關聯子域中所述相鄰路口節點內所述統一雷視融合數據集是否包含相同的所述唯一車牌號碼之后，所述方法還包括：

若所述關聯子域中所述相鄰路口節點內不包含所述唯一車牌號碼，則對所述相鄰路口節點的重疊區域內，相同所述車輛編號對應的所述統一雷視融合數據集的所述N個數據組進行數據融合，獲得所述節點融合數據集；

其中，相同所述車輛編號對應所述虛擬車牌號碼。

5.根據權利要求4所述的基于雷視融合的車輛追蹤方法，其特征在于，所述若包含相同的所述唯一車牌號碼，則將相同的所述唯一車牌號碼對應的所述統一雷視融合數據集的N個數據組進行數據融合，獲得節點融合數據集之后，所述根據所述節點融合數據集，獲得車輛追蹤軌跡之前，所述方法還包括：

調取進行數據融合的所述N個數據組中車外觀特征圖像，并對所述車外觀特征圖像進行對比校驗，判斷所述節點融合數據集是否為同一車輛的融合數據。

6.根據權利要求3所述的基于雷視融合的車輛追蹤方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述相鄰路口節點內包含的一個所述唯一車牌號碼，對所述節點融合數據集中的所述虛擬車牌號碼進行替換；

根據所述相鄰路口節點內包含的一個所述唯一車牌號碼，對所述節點融合數據集中無車牌號碼的數據組進行車牌號碼補齊。