[发明专利]一种车辆检测方法和系统

权利要求书

1.一种车辆检测方法，其特征在于，包括：

采集待测车辆经过的道路的特征数据集；其中，所述特征数据集包括：在扫描式激光设备的每个扫描周期内，所述道路上各位置点的位置特征信息；

根据所述特征数据集和决策树分类器，判断所述各位置点在所述每个扫描周期内是否有车辆通行；

根据所述判断的结果，得到所述道路上各位置点的车辆通行密度分布；

根据所述各位置点的车辆通行密度分布，得到所述道路的道路参数；其中，所述道路参数包括：车道数量、车道边界位置、每个车道的宽度、隔离带位置和隔离带宽度中的一个或多个；

根据所述道路参数和所述待测车辆的扫描数据，得到所述待测车辆的车型信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各位置点的车辆通行密度分布，得到所述道路的道路参数，包括：

将所述车辆通行密度分布进行区间划分，得到有车通行区间和无车通行区间；

将相邻的所述有车通行区间进行拼接，得到一个或多个有车通行区域，将相邻的所述无车通行区间进行拼接，得到一个或多个无车通行区域；

根据所述有车通行区域和所述无车通行区域，得到所述道路的道路参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述有车通行区域和所述无车通行区域，得到所述道路的道路参数，包括：

将所述有车通行区域按照位置进行排序，根据排序第一的有车通行区域的边界和排序最后的有车通行区域的边界，确定路面范围；

将区域宽度大于第一阈值且区域内车辆通行密度小于第二阈值的无车通行区域，确定为隔离带；

将区域宽度小于所述第一阈值且区域内车辆通行密度大于所述第二阈值的无车通行区域，确定为车道分界线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括所述决策树分类器的建立过程，所述建立过程包括：

采集所述扫描式激光设备在同高度、同角度安装时扫描的所述各位置点的历史位置特征信息以及与所述历史位置特征信息相对应的所述各位置点的车辆通行数据，作为训练数据集；

采用决策树构造算法应用于所述训练数据集，得到针对所述各位置点在某时刻是否有车辆通行的决策树分类器。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用决策树构造算法应用于所述训练数据集，得到针对所述各位置点在某时刻是否有车辆通行的决策树分类器，包括：

对所述训练数据集做无效数据剔除处理，得到有效训练数据集；

基于信息增益的方法，对所述有效训练数据集进行离散化处理；

根据经过所述离散化处理的所述有效训练数据集，采用C4.5算法构造决策树，得到所述决策树分类器。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路参数和所述待测车辆的扫描数据，得到所述待测车辆的车型信息，包括：

若根据所述道路参数和所述待测车辆的扫描数据判断获知，所述待测车辆的车型信息为第一车型和第二车型的临界车型，则计算所述第一车型的第一可靠密度和所述第二车型的第二可靠密度；

根据所述第一可靠密度和所述第二可靠密度，得到所述待测车辆的车型信息；

其中，所述第一可靠密度是指：在已测的所述第一车型的车辆中，对应的匹配偏差小于第三阈值的车辆所占的比例；所述第二可靠密度是指：在已测的所述第二车型的车辆中，对应的匹配偏差小于所述第三阈值的车辆所占的比例。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述匹配偏差的计算公式为：

其中，n为需要比对的车辆外形尺寸参数的数量；x_i为第i个车辆外形尺寸参数的数值；E_i为标准车型的第i个车辆外形尺寸参数的期望，s为匹配偏差。