[发明专利]一种基于雷达和视频融合的公路监控方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210871312.4 申请日: 2022-07-22
公开(公告)号: CN115376312A 公开(公告)日: 2022-11-22
发明(设计)人: 路芳;黄宜婕;刘得云;倪艳;吕洪燕;巫育权;李柏坤 申请(专利权)人: 交通运输部路网监测与应急处置中心
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G08G1/04;H04N7/18;H04N5/04
代理公司: 广州凯东知识产权代理有限公司 44259 代理人: 姚迎新
地址: 100005 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 雷达 视频 融合 公路 监控 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于雷达和视频融合的公路监控方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

步骤S1,设置雷达设备和摄像设备的时间同步;

步骤S2,依据雷达设备获取第一结构化数据,并发送至数据融合模块中;

步骤S3,依据摄像设备获取第二结构化数据,并发送至数据融合模块中;

步骤S4,数据融合模块依据时间戳,以第二结构化数据为准,匹配第一结构化数据;

步骤S5,将已匹配的第一结构化数据和第二结构化数据进行目标配对,若目标配对成功,叠加第一结构化数据和第二结构化数据的信息,并将叠加后的数据发送至数据分析模块中,否则,将未目标配对成功的第一结构化数据或第二结构化数据发送至数据分析模块中;

步骤S6,数据分析模块依据接收到的数据进行交通事件判断,从而实现公路的监控。

2.根据权利要求1所述的一种基于雷达和视频融合的公路监控方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:

步骤S21,获取雷达设备原始数据,并解析生成初始结构化数据;

步骤S22,将初始结构化数据进行坐标转换得到第一结构化数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于雷达和视频融合的公路监控方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下步骤:

步骤S31,获取摄像设备原始数据,并输入至深度学习网络模型进行目标识别;

步骤S32,深度学习网络模型输出识别结果,将识别结果进行解析生成第二结构化数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于雷达和视频融合的公路监控方法,其特征在于,所述步骤S5中将已匹配的第一结构化数据和第二结构化数据进行目标配对,具体包括以下步骤:

步骤S51,计算第一结构化数据目标和第二结构化数据目标二者的IOU值;

步骤S52,依据二者的IOU值进行目标配对是否成功判断。

5.根据权利要求4所述的一种基于雷达和视频融合的公路监控方法,其特征在于,所述步骤S6具体包括以下步骤:

步骤S61,数据分析模块依据接收到的数据分析该数据的类型、属性和行为;

步骤S62,依据该数据的类型、属性和行为判断是否存在交通事件,若是,则进行交通事件告警上报。

6.一种基于雷达和视频融合的公路监控系统,其特征在于,包括:

设置模块,用于设置雷达设备和摄像设备的时间同步;

雷达设备,用于获取第一结构化数据,并发送至数据融合模块中;

摄像设备,用于获取第二结构化数据,并发送至数据融合模块中;

数据融合模块,用于依据时间戳,以第二结构化数据为准,匹配第一结构化数据;

目标配对模块,用于将已匹配的第一结构化数据和第二结构化数据进行目标配对,若目标配对成功,叠加第一结构化数据和第二结构化数据的信息,并将叠加后的数据发送至数据分析模块中,否则,将未目标配对成功的第一结构化数据或第二结构化数据发送至数据分析模块中;

数据分析模块,用于依据接收到的数据进行交通事件判断,从而实现公路的监控。

7.根据权利要求6所述的一种基于雷达和视频融合的公路监控系统,其特征在于,所述雷达设备包括:

第一获取模块,用于获取雷达设备原始数据;

第一解析模块,用于将雷达设备原始数据解析生成初始结构化数据;

转换模块,用于将初始结构化数据进行坐标转换得到第一结构化数据。

8.根据权利要求7所述的一种基于雷达和视频融合的公路监控系统,其特征在于,所述摄像设备包括:

第二获取模块,用于获取摄像设备原始数据;

深度学习网络模型,用于对摄像设备原始数据进行目标识别,并输出识别结果;

第二解析模块,用于将识别结果进行解析生成第二结构化数据。

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