[发明专利]车辆转向识别方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆转向识别方法，其特征在于，包括：

在车辆行驶过程中实时采集航向角的时间序列、位置的时间序列和车速的时间序列；

根据所述航向角的时间序列，选择航向角连续增加或减小的片段，连续增加后连续减小的片段，以及连续减小后连续增加的片段作为待识别片段；

从所述待识别片段中，根据所述航向角的时间序列和位置的时间序列，计算行驶参数；所述行驶参数包括所述航向角连续增加或减小的幅度、车辆最大航向角速度、所述最大航向角速度对应的车速、所述车辆行驶路线的弯曲程度和所述待识别片段的时长；

将所述行驶参数输入至分类模型中，得到所述分类模型输出的结果片段，所述结果片段包括转弯片段和变道片段和直行片段中的任一项；

其中，所述分类模型通过行驶参数样本和对应的结果片段标签训练得到；

所述根据所述航向角的时间序列，选择航向角连续增加或减小的片段，连续增加后连续减小的片段，以及连续减小后连续增加的片段作为待识别片段，包括：

根据所述航向角的时间序列，确定每时刻航向角所处的象限；所述象限通过平均划分周角得到，象限编号随着航向角的增大而增大；

筛选所述航向角所处的象限编号连续增加或减小的片段，连续增加后连续减小的片段，以及连续减小后连续增加的片段作为待识别片段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述航向角连续增加或减小的幅度，包括：

计算相邻时刻的航向角的象限跨度；

从相邻时刻的象限跨度中，累计最大的象限跨度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算车辆行驶路线的弯曲程度，包括：

计算每相邻3个时刻的位置点的外接圆半径；

在所有的外接圆半径中确定小于设定半径阈值的占比，作为所述弯曲程度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型为XGBoost模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述行驶参数输入至分类模型中，得到所述分类模型输出的结果片段之后，还包括：

根据片段时长和航向角速度的变化，确定转弯片段对应的路型；

所述路型包括直型和环形。

6.一种车辆转向识别装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于在车辆行驶过程中实时采集航向角的时间序列、位置的时间序列和车速的时间序列；

选择模块，用于根据所述航向角的时间序列，选择航向角连续增加或减小的片段，连续增加后连续减小的片段，以及连续减小后连续增加的片段作为待识别片段；

计算模块，用于从所述待识别片段中，根据所述航向角的时间序列和位置的时间序列，计算行驶参数；所述行驶参数包括所述航向角连续增加或减小的幅度、车辆最大航向角速度、所述最大航向角速度对应的车速、所述车辆行驶路线的弯曲程度和所述待识别片段的时长；

输入模块，用于将所述行驶参数输入至分类模型中，得到所述分类模型输出的结果片段，所述结果片段包括转弯片段和变道片段和直行片段中的任一项；

其中，所述分类模型通过行驶参数样本和对应的结果片段标签训练得到；

所述选择模块具体用于：

根据所述航向角的时间序列，确定每时刻航向角所处的象限；所述象限通过平均划分周角得到，象限编号随着航向角的增大而增大；

筛选所述航向角所处的象限编号连续增加或减小的片段，连续增加后连续减小的片段，以及连续减小后连续增加的片段作为待识别片段。

7.一种电子设备，其特征在于，

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的车辆转向识别方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的车辆转向识别方法。