[发明专利]一种多维度自动车辆识别方法

说明书

本发明提出了一种多维度的自动车辆识别方法，包括如下步骤：S1、多维路侧感知设备获取车辆的多维数据，并将多维数据以及获取数据的时间、位置信息发送至感知数据处理平台；S2、感知数据处理平台汇聚了一段时间内不同点位上多维路侧感知设备发送来的多维数据后，通过数据维度特性评价单元对每个多维数据进行特征评价；S3、多维数据关联构建单元在每个多维数据特征评价的基础上，通过对个体车辆数据多样性的观察与比对，实现个体车辆多维度数据关联关系的构建，并通过关联置信度计算单元给出关联关系的置信度，从而实现以车辆为中心的一车一档。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别涉及一种多维度的自动车辆识别方法。

背景技术

随着智能交通及物联网技术的发展与进步，越来越多的传感器和辅助驾驶设备被集成到车辆中，给驾驶者带来安全和方便的同时，也为智能交通和公共安防领域提供了新的有效技术手段。利用目前现有的传感器数据进行基础信息感知与获取，已经成为当前智能交通和公共安防领域发展的一大趋势。

当前，道路上的基础信息感知与获取方式主要方式分类两类：一种是通过道路卡口上的视频抓拍及基于图像的车辆识别技术，该技术手段普遍反映存在几个较为突出的问题有待进一步完善解决：1视频监控设备安装需要特定的角度，需要立横杆，甚至是专门的门架，实施的成本较高。2视频成像技术依赖光线，容易收天气，遮挡，反光等外部因素干扰。3视频设备及配件需要定期维护，例如更换补光灯，定期清洗镜头等，日常维护成本不低。4设备输出的视频和图像为非结构化数据，数据传输、存储成本较高，需要先进行结构化处理，以便于后期检索等相关应用。另外一种是通过管理手段，给每辆汽车预装特定的终端或者数字标签，例如专用的RFID卡。然后在路侧部署对应的设备与之通信，以实现对车辆的自动识别。这种方式最大的投入是针对每辆车的发卡过程，需要投入大量的工作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多维度的自动车辆识别方法，主要以克服现有技术中的不足。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本申请公开了一种多维度的自动车辆识别方法，包括若干个设置于道路上不同点位的多维路侧感知设备100和感知数据处理平台200，所述感知数据处理平台200内设有数据维度特性评价单元210、多维数据关联构建单元220和关联置信度计算单元230，所述方法包括如下步骤：

S1、多维路侧感知设备100获取车辆的多维数据，并将多维数据以及获取数据的时间、位置信息发送至感知数据处理平台200；所述车辆的多维数据包括但不限于ETC、车载热点、车载蓝牙、车辆胎压等特征数据；

S2、感知数据处理平台200汇聚了一段时间内不同点位上多维路侧感知设备100发送来的多维数据后，通过数据维度特性评价单元210对每个多维数据进行特征评价；所述数据维度特性评价单元210对每个多维数据进行特征评价包括对多维数据中的每个维度数据作安装率Crn、采集率Arn、方向性Dri三个维度的定量评定，所述安装率Crn和采集率Arn为百分比，方向性Dri单向为1，双向为2；

S3、多维数据关联构建单元220在每个多维数据特征评价的基础上，通过对个体车辆数据多样性的观察与比对，实现个体车辆多维度数据关联关系的构建，并通过关联置信度计算单元230给出关联关系的置信度，从而实现以车辆为中心的一车一档；所述个体车辆多维度数据关联关系的构建包括如下子步骤：

S31、选择两个维度，记为维度A、维度B，从维度A出发，选出多样性满足阈值A_thr的对象集合，所述阈值的计算公式为：， 其中，K为常量，取值为5， A_Arn是维度A数据的采集率， B_Arn是维度B数据的采集率；

S32、在满足阈值A_thr的对象集合中，选择其中一个对象A1，根据A1对应的历史记录位置为瞄点，时间差t_diff小于t秒为筛选条件，t典型取值为30秒，查询对应的记录位置和时间在维度B数据的出现统计作为维度B候选集，查询结果分为三种情况统计：